El CES (Consumer Electronics Show) ha llegado a su fin tras varios días disertando sobre la inteligencia artificial en el campo de la traducción y de los traductores. Todo ello en el horizonte tecnológico y la revolución digital que ya ha empezado.
¿Qué pasa con la inteligencia artificial y la traducción?
La presentación de soluciones como LipNet en el salón de Las Vegas, ¿nos ha llamado la atención?
El siglo XXI promete ser, desde este momento, el siglo en el que se verá el nacimiento de una inteligencia artificial capaz de revolucionar nuestro enfoque sobre la sociedad y el trabajo. Ya estamos viendo en el día a día un cambio muy importante en la relación profesional que tenemos con la lingüística.
Podemos decir que, debido a que el objetivo de cerrar la brecha entre la traducción humana, y la realizada a través del software, ahora, ha sido (casi) alcanzado.
En el principio existía el que es la Palabra…
Ciertamente, no es una coincidencia que en el comienzo del Evangelio de Juan hable de Dios como logos, es decir, Verbo, Palabra, y que uno de los dones del Espíritu Santo sea la capacidad de hablar otras lenguas o glosolalia. Comprender a los demás y ser entendido por el otro, siempre ha sido uno de los deseos del hombre. Un deseo que se reanudó en el último siglo, mediante la ciencia ficción en la literatura y en la pantalla grande y pequeña, a menudo profetas de descubrimientos e invenciones, luego en realidad destinadas a ser realizadas.
¿Cómo no pensar en el traductor universal presente, en varias ocasiones, en la saga de culto Star Trek? – por primera vez como una especie de micrófono y luego cada vez más como una computadora de mano; o Babel fish, que parecía un pequeño pájaro amarillo que se podía deslizar por el oído, narrado en la serie Guía del Hitchhiker Galáctico de Douglas Adams.
Realidad que se acerca a la ficción
En este campo, al igual que en muchos otros, la realidad se acerca rápidamente a la ficción. Traductores en línea, que los hay a decenas, pero sobre todo es, el conocidísimo Google Translate, que acaba de cumplir diez años y que cuenta con 500 millones de usuarios, 103 idiomas disponibles, 100 mil millones de palabras traducidas por día.
Probablemente, a la mayoría, se les haya escapado que en septiembre del año pasado, el servicio de traducción pasó de un sistema tradicional phrase-based – en la que el software rompía el periodo buscando la mejor correspondecia con los términos presentes en el diccionario. Un nuevo método llamado Google Machine Neural Translation (GMNT) basado en la inteligencia artificial y capaz de rebajar hasta un 80 por ciento, los errores de traducción que se cometían con el algoritmo anterior.
En los tests de precisión en la traducción de Google, Translator llegó a puntuar 5,43/6 (donde 6 es la perfección) del Inglés al Español – la puntuación media para los traductores humanos es 5,50 – y de Inglés a Chino la media es de 4,30, contra 4,60 de los traductores humanos. El objetivo que se habían propuesto los desarrolladores – cerrar la brecha entre la traducción humana, y la llevada a cabo por el software – se puede decir que ha sido alcanzado.
Un paso más allá
Pero Google Translate ha ido más allá. Dos meses después de la introducción del nuevo sistema, investigadores de Google publicaron un artículo en el que hubo un beneficio no previsto originalmente se llama cero-shot translation. En pocas palabras, se observa que el software al traducir dos pares diferentes de idiomas – por ejemplo, Italiano-Inglés e Inglés-Español – ha salido beneficiada la traducción italiana-española, sin que el sistema fuera instruido previamente (cero-shot). En pocas palabras, si el sistema sabe que perro se traduce por «dog» en inglés y que «dog» significa ‘cane’ en italiano, cuando tenga que traducir «perro» en italiano ya sabrá que la traducción correcta es ‘cane’, Por lo tanto, utilizando la ruta lógica más rápida.
La cuestión que ha despertado la curiosidad entre los expertos de este campo – y no sólo – está contenida en el post del blog Google, en el marco de la publicación, y se refiere al mecanismo mediante el cual se crea este camino. Los investigadores se preguntan si, al hacerlo, el sistema no utiliza en realidad lo que se llama interlingua, una lenguaje puente en el que los significados de los términos son únicos, independientemente del idioma en que se expresen. Un mecanismo más cercano a la abstracción y la formación de la idea, y por lo tanto depende en gran medida de los recursos humanos, han observado algunos comentaristas. Obviamente no sabemos hasta qué punto se presiona la capacidad de inferencia de la GMNT, pero el caso de Google Translate es otra demostración de que cuando se tiene que lidiar con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, nunca faltan las sorpresas.
