La traducción automática es un tema que muchas personas saben que existe pero no entienden de qué se trata. Sí, sabemos que es una traducción automatizada, pero ¿entiendes cómo funciona? El término, utilizado para designar textos traducidos por software, se utiliza principalmente en lingüística computacional.
Como una herramienta automatizada, la traducción automática tiene el potencial de cambiar todo el campo de la traducción. Esto se debe a que, debido a su naturaleza tecnológica, puede reducir significativamente los costos de la traducción de millones de documentos. Esto, a su vez, ayudará a las empresas a crecer internacionalmente, catalizando la globalización. Para hacerlo, los científicos ya han utilizado muchos enfoques, como servidores basados en reglas y estadísticas. Sin embargo, el futuro apunta a una forma mucho más rápida y eficiente de traducir automáticamente: mediante el uso de Inteligencia Artificial. Aquí tienes todo lo que necesitas saber sobre el asunto!
Cómo comenzó la Traducción Automática
La traducción automática, también conocida como TA, se remonta a 1629. Este fue el año en que el filósofo francés René Descartes inició una conversación sobre un lenguaje universal. Utilizando el principio de los símbolos y la lógica, Descartes propuso una nueva forma de comunicación.
Este lenguaje universal sería capaz de comunicar ideas equivalentes en diferentes idiomas a través de un símbolo. Originalmente, tanto Descartes como Gottfried Wilhelm Leibniz - un matemático alemán - estaban pensando en números. Sin embargo, a medida que pasaba el tiempo, el concepto de un lenguaje universal comenzó a aplicarse a la traducción automática.
Desde los años 50 se ha realizado mucha investigación para traducir textos matemáticos a diferentes idiomas. Eventualmente, esto resultó en la forma moderna de traducción automática. Los 3 enfoques principales de la traducción automática son:
- Traducción automática basada en reglas (1950 - 1980)
- Traducción Automática Estadística (1990 - 2015)
- Traducción automática neuronal (2015 - Presente)
Traducción automática basada en reglas
La traducción automática basada en reglas comenzó a desarrollarse en los años 70. Este enfoque también se conoce como el "Enfoque Clásico" de la TA y depende en gran medida de reglas lingüísticas. Por lo tanto, utiliza una gran cantidad de diccionarios bilingües para cada par de idiomas. La traducción automática basada en reglas se centra en mapear las reglas en diferentes idiomas.
Traducción Automática basada en estadísticas
La Traducción Automática Basada en Estadísticas comenzó a ser estudiada casi una década después de la Traducción Automática Basada en Reglas y se basa en los parámetros de modelos estadísticos. Estos se desarrollan a través del análisis de un conjunto de textos bilingües. A diferencia de los servidores basados en reglas, la Traducción Automática Basada en Estadísticas tiene como objetivo crear un reconocimiento de patrones y requiere. Por lo tanto, requiere un corpus lingüístico enorme para funcionar como se pretende.
Máquina Neural
La traducción automática neuronal (NMT) utiliza IA y aprendizaje profundo para lograr traducciones más precisas. Las redes neuronales artificiales aprenden a reconocer patrones procesando grandes cantidades de datos.
Estas redes son algoritmos de aprendizaje que aplican una función no lineal a un grupo de entradas formando una capa. La operación genera salidas que servirán como recursos para la siguiente capa. Hay múltiples capas involucradas en la red neuronal, conectadas con pesos/parámetros. Todas estas capas reciben entradas con características no lineales que aumentan las posibles combinaciones.
Por lo tanto, la red neuronal codificadora procesa una oración en el idioma fuente y la convierte en representaciones vectoriales que se utilizarán en la red neuronal decodificadora para predecir la oración en el idioma objetivo. El NMT puede aprender de múltiples fuentes de datos y adaptarse a diferentes contextos, ya que el modelo es fácil de ajustar y actualizar con cualquier base de datos deseada.
La fase de entrenamiento lleva algunas semanas, pero el sistema puede corregir automáticamente sus parámetros. Una vez que se genera la salida y se compara con la referencia esperada, puedes enviar comentarios a la máquina y esta ajustará el peso en las capas y las conexiones.
Estadístico versus Machine Neural
Se necesitan traducciones existentes para alimentar el sistema de traducción automática estadística para que pueda generar la hipótesis.A medida que recopilas corpus de textos bilingües para que funcionen como entrada, los resultados de la SMT pueden variar según la calidad de estas traducciones previas.
En el caso de un idioma menos común, puede resultar difícil proporcionar suficiente material bilingüe para obtener buenas traducciones. Los modismos, el argot y las expresiones nuevas, los neologismos, el juego de lenguaje y otros componentes de textos literarios y creativos también pueden ser un problema para la Traducción Estadística si estos usos del lenguaje no están presentes en los corpus utilizados para entrenar el sistema.
Cuando el orden de las palabras de un idioma fuente es muy diferente del idioma objetivo, los resultados también pueden ser menos precisos. Otra desventaja es que, una vez implementado el sistema, es más difícil corregir errores, ya que es necesario reiniciarlo y verificar otros errores menores en la introducción de datos.
fuente: SyncedReview
MT powered by Artificial Intelligence
Aunque los enfoques basados en reglas, estadísticos y neuronales tienen sus ventajas y desventajas, es innegable que allanaron el camino para lo que viene a continuación en términos de traducción automática.
Si no sabes de qué estamos hablando, aquí tienes un consejo: está fuertemente relacionado con la tecnología. La próxima generación de MT se basará en Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo. ¡Y esta es una gran noticia! La IA y el aprendizaje profundo tienen el potencial de transformar MT y llevarlo a un nivel completamente nuevo, ya que podrá tomar decisiones contextualizadas en cuanto al significado de las palabras y términos. La IA también hará posible que la traducción automática reconozca mejor los patrones entre un par de idiomas. Todo el proceso de traducción no dependerá únicamente de los traductores, ellos cambiarán de roles, convirtiéndose en revisores y probadores de la salida.
Esto resultará en documentos traducidos más rápidos y más baratos, lo que finalmente ofrecerá mejores resultados y facilitará la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas. Podríamos optimizar la tasa de palabras traducidas en 3, 4 o 5 veces más que antes, ¡el cielo es el límite! En este sentido, también es importante aprender nuevas formas en las que podemos medir la calidad del contenido traducido.
Una de las mejores formas de hacerlo es utilizando el puntaje BLEU, un algoritmo capaz de medir la calidad de los textos traducidos automáticamente. La traducción automática impulsada por IA y aprendizaje profundo hará posible que miles de empresas consideren la posibilidad de expandirse a nivel global. También ayudará a las organizaciones internacionales a mantenerse en el mercado e incluso ingresar a otros. Dado que el costo será significativamente menor, las empresas no tendrán que tomar decisiones basadas en costos al hablar de qué idiomas priorizar.
Las empresas estarán disponibles en cualquier lugar de manera localizada. Parece genial, ¿correcta? ¡Y lo es! Sin embargo, es importante notar que estamos hablando del futuro. Tenemos un largo camino por recorrer hasta llegar al punto en el que podamos relacionarnos únicamente con la IA para traducir. Como con cualquier otro enfoque incipiente, probablemente tomará algunos años desarrollar completamente esta nueva tecnología, y algunos más para absorber por completo la técnica.
El Futuro del Traductor
Por supuesto, también hay algunos desafíos en el camino. El papel de un traductor, por ejemplo, tendrá que ser casi completamente redefinido para no volverse obsoleto. Sin embargo, esto también representa una gran oportunidad para que estos profesionales se reinventen.
Tenemos que ver esto como un desafío a superar, no como un problema. De esa manera, podremos disfrutar de los aspectos positivos que la Inteligencia Artificial y el aprendizaje profundo pueden aportar a la traducción automática. Al estar abiertos a la novedad, aprender y adaptarnos, podemos convertir la TA en una profunda transformación social y económica y emerger al otro lado como personas más conscientes y mejor preparadas para conquistar los desafíos que enfrentamos.
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