A Aprendizagem de Máquina Está Fazendo Incursões Na Arte Intrincada da Tradução

O especialista em linguagem e escrita Reuven Koret discutiu em detalhes o estado de influência e uso da inteligência artificial na tradução para a publicação online readwrite. Koret destaca que o uso de ferramentas de tradução baseadas em inteligência artificial em todos os aspectos do processo de tradução está se tornando generalizado. Isso não é reservado apenas para ferramentas de tradução de ML proprietárias da Google (GOOGL ), Microsoft (MSFT ),  Facebook (META ) e Amazon (AMZN ), que estão em uso diário, mas também para ferramentas profissionais detalhadas de empresas como SDL.

No entanto, muitos tradutores profissionais e agências, como William Mamane, Chefe de Marketing Digital da Tomedes, uma agência de serviços de linguagem profissional, ainda são céticos em relação ao uso da inteligência artificial na tradução. Mas mesmo os céticos, como Mamane, admitem que a tradução automática fez avanços sérios, e como ele destaca, “ainda há um lugar para a inteligência artificial e a tradução automática na cadeia de valor dos serviços de tradução.”

Para explicar o desafio da tradução automática, Koret observa que “em um nível básico, a MT usa algoritmos para substituir palavras de uma língua por palavras de outra. Isso se prova insuficiente para traduzir com sucesso. É necessário entender frases inteiras para ambas as línguas de origem e destino. Podemos entender a MT como decodificando a língua de origem e registrando seu significado na língua de destino.”

Resolver esse desafio é um processo muito complexo e, atualmente, os processos mais desenvolvidos estão usando “estatísticas para escolher a melhor tradução para uma frase dada,” ou “regras estruturadas para selecionar o significado mais provável.” Essas abordagens ainda exigem a participação de editores e revisores, mas “esse papel supervisor, editorial ou de auditoria é menos exigente e menos demorado do que a tradução.”

Esses métodos são os que a maioria dos aplicativos de tradução da web, como o Google Translate, está baseada. Como é observado, o Google processou traduções que preencheriam um milhão de livros por dia. 

Atualmente, no entanto, avanços ainda maiores no uso da inteligência artificial no processo de tradução estão sendo alcançados com o uso da tradução neural de máquina (NMT), que usa o aprendizado profundo ao traduzir, “olha para frases completas, não apenas palavras individuais.” Ao mesmo tempo, a NMT requer “uma fração da memória necessária pelos métodos estatísticos,” o que significa que ela funciona muito mais rápido.

O uso da NMT foi pesquisado pela primeira vez em 2014, mas os avanços rápidos nos últimos cinco anos tornaram possível o desenvolvimento da rede neural recorrente bidirecional recorrenteneural ou RNN. “Essas redes combinam um codificador que formula uma frase de origem para um segundo RNN, chamado decodificador. Um decodificador prevê as palavras que devem aparecer na língua de destino.” O Google está usando essa abordagem na NMT para impulsionar o Google Translate. Além disso, a Microsoft usa a RNN no Microsoft Translator e no Skype Translator.

Como Koret conclui, as NMTs podem ajudar na tradução, enquanto os linguistas habilidosos podem finalizar e polir a saída de tradução. Os tradutores futuros trabalharão mais frequentemente com inteligência artificial em vez de contra ela.”