Traducción automática vs traducción profesional
La tecnología avanza a pasos agigantados y las noticias sobre servicios de traducción automática vs traducción profesional inundan la red. Ahora bien, ¿estamos ante un cambio de paradigma en cuanto a los servicios de traducción de profesionales de carne y hueso?
El desarrollo de la inteligencia artificial intenta eliminar las fronteras lingüísticas existentes, por lo que las empresas de traducción es una realidad diaria necesaria para el avance de la globalización.
Antes de meternos en materia, es importante dejar claro algunos conceptos para entender cómo puede afectar el desarrollo de la inteligencia artificial al sector de la traducción.
¿Qué es la inteligencia artificial? ¿En qué consiste la traducción automática?
La inteligencia artificial es la combinación de operaciones sistemáticas que permiten la creación de maquinaria con capacidades y comportamientos similares a las de los seres humanos. En otras palabras, la inteligencia artificial es la dotación de pensamiento humano a una máquina.
El funcionamiento de este sistema consiste en analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias. Es así, como puede formular predicciones automáticas con gran rapidez y precisión. Entonces, ¿puede una máquina sustituir a un traductor de carne hueso?
“Quizás debemos de asociar la inteligencia artificial como una herramienta y no como un sustituto.”
Existen multitud de traductores automáticos que facilitan la vida diaria de muchas personas en cuestiones cotidianas o profesionales ya que resuelven pequeñas dudas lingüísticas y ayudan así, a la comunicación con el resto del mundo.
Estos sistemas hasta ahora han sido capaces de traducir de manera automática cualquier tipo de texto de manera mecánica y técnica, pero dejando de lado la parte emocional. Por esta razón, los traductores automáticos pueden hacer de salvavidas en algunas situaciones que no requieran una comunicación formal.
El servicio de traducción automática de Google estaba basado en frases, es decir, el software buscaba la mejor coincidencia de cada frase en los términos del diccionario. A finales del año 2016, se creó un nuevo método llamado Google Machine Neural Translation (GMNT) basado en inteligencia artificial y por lo tanto, capaz de disminuir en hasta un 80 por ciento los errores cometidos con el sistema anterior utilizado.
El sistema está compuesto por una red neuronal artificial que asume cada frase como unidad de traducción, por lo que crea un contexto automático frase por frase. Además de la comparación entre las bases de datos de traducción ya creadas, también usa un mecanismo de autoaprendizaje que le permite deducir las reglas del lenguaje de forma independiente. Es decir, la red neuronal desarrolla su propio lenguaje formando equivalencias entre frases y palabras de distintos idiomas creando una representación conceptual-semántica mucho más humana. De esta forma se crea una traducción mucho más fluida y parecida al de un traductor de carne y hueso.
La combinación de idioma que mejor funciona bajo este sistema de traducción automática de Google Translate es inglés<>español. Esto es debido a que la traducción neuronal aplicada está mucho más avanzada y por ello, la calidad del servicio es mucho mejor.
Está claro que la automatización de cualquier proceso representa un gran desafío para las empresas, cuando no se trata de una amenaza directa para aquellas empresas de traducción e interpretación de idiomas que no se adelantan a los acontecimientos y se especializan en posedición.
Como conclusión, un traductor automático podrá ayudar al traductor jurado o al traductor médico o en cuestiones como la traducción de páginas web pero nos atrevemos a decir que nunca lo sustituirá, ¿por qué?
Como podéis comprobar en este ejemplo de traducción automática con Google Translate, “ropa vieja” es el nombre de un plato típico compuesto por carne desmechada y el traductor automático lo traduce como “old clothes”.
Esta traducción literal no tiene en cuenta el contexto ni la intención de la frase sumergida en el entorno cultural en el que se aplica. De este modo, obtenemos una traducción totalmente errónea siendo necesaria la supervisión de un traductor humano que revise las traducciones finales creadas por traductores automáticos.
Cuando un traductor humano recibe un texto que debe traducir, éste debe interpretar mediante un análisis previo todos los posibles significados de cada una de las frases que compone el texto de una manera minuciosa y exhaustiva. Para poder realizar este trabajo, el traductor debe estar formado en la lengua de origen y de destino para controlar la semántica y gramática del texto y poder adaptarlo dentro de un marco cultural adecuado.
Normalmente cuando un traductor se enfrenta a un texto, debe saber solucionar algunos problemas complejos como son:
Problemas gramaticales. La gramática de las lenguas con las que trabajemos será nuestro recurso principal para saber construir adecuadamente cada una de las frases que compone un texto.
Problemas semánticos. Aquellos referidos al sentido o interpretación de los signos lingüísticos como son los símbolos, palabras o expresiones.
Problemas culturales. Son problemas relacionados con expresiones y vocabulario típico del país de la lengua de origen y de destino como festividades, referentes culturales etc.
Problemas sintácticos. Hace referencia a aquellas relaciones de concordancia y jerárquica entre las palabras cuando se agrupan y conforman oraciones simples u oraciones compuestas.
Problemas intencionales. La intención del texto que se traduce para interpretar el texto por ejemplo, ante una frase irónica.
Problemas idiomáticos. Sea cual sea el idioma en el que nos sumergimos, nos encontramos con palabras o expresiones de un idioma diferente. La mezcla de idiomas hace que el traductor tenga que saber la intención del autor y mantener la expresión en idioma elegido.