translation-agencyActualmente, en todo Estados Unidos, inglés-español y español-inglés son los pares de idiomas dominantes en la traducción comercial. Los traductores experimentados se mantienen ocupados trabajando en manuales de empleados, guías de beneficios, documentos de liquidación, etiquetas de productos y manuales de seguridad en los lugares de trabajo.

Pero últimamente, la traducción automática asistida por la inteligencia artificial (IA), está siendo promovida como la mejor alternativa para hacer ese trabajo.

La traducción automática, que ha existido desde justo después de la Segunda Guerra Mundial, está siendo cada vez mejor con cada iteración, y al final puede demostrar ser el avance que todos, en esta industria, tememos.

Pero no teman.

De acuerdo con Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho y Yosha Bengio de la Universidad de Cornel, la traducción automática “neural” es el enfoque propuesto más recientemente para la traducción automática.

Según los autores, “A diferencia de la traducción automática estadística tradicional, la traducción automática neural apunta a construir una única red neural que puede ser ajustada para maximizar el funcionamiento de la traducción. Los modelos propuestos recientemente para la traducción automática neural, pertenecen en general a una familia de codificadores-decodificadores y consisten en un codificador que codifica la sentencia de origen en un vector de longitud fija a partir del cual un decodificador genera la traducción.”

Y continúan “Suponemos que el uso de un vector de longitud fija es un cuello de botella para mejorar el rendimiento de esta arquitectura básica de codificador-decodificador, y proponemos extender esto permitiendo que un modelo busque partes de una oración fuente que son relevantes para predecir una palabra objetivo, sin tener que formar estas partes como un segmento difícil. Con este nuevo enfoque, logramos un rendimiento de traducción comparable al sistema de vanguardia existente basado en frases en la tarea de traducción del inglés al español.” “Además, el análisis cualitativo revela que las alineaciones (suaves) encontradas por el modelo confirman nuestra intuición.”

Estas no son un par de declaraciones fáciles de entender y desempaquetar. En esencia, es un intento de darle a la computadora un tipo de mente que le permita tomar decisiones basadas en la intuición contextual. Dependiendo cuan frecuentemente encuntre una palabra específica en todos los textos relevantes entre las palabras que lo preceden y las que lo siguen. Esto sólo es posible de contemplar con una cantidad significativa de poder de procesamiento.

Por supuesto lo que esto describe es un tipo básico de IA.
¿Funcionará? Y si es así, ¿Cuál es el costo?

¿Cuándo podremos hacerle una pregunta a la máquina y obtener una respuesta que no muestre que es una máquina? ¿Puede una computadora tener una mente?

Esta fué la pregunta planteada por Allen Turing in 1950. ¿Estamos cada vez más cerca de ese escenario?

De acuerdo con http://www.human-memory.net/brain_neurons.html “El cerebro humano promedio tiene cerca de 100 billones de neuronas (o células nerviosas) y mucha más neuroglia (o células gliales) que sirven para apoyar y proteger las neuronas. Cada neurona se conecta con hasta otras 10,000 neuronas, transmitiendo señales entre sí a través de hasta 1,000 trillones de conexiones sinápticas. Según algunas estimaciones, esto es equivalente a una computadora con un procesador de un trillón de bits por segundo. Las estimaciones de la capacidad de memoria del cerebro humano varían ampliamente entre 1 y 1,000 terabytes (comparando, los 19 millones de volúmenes en la biblioteca del Congreso de los Estados Unidos representan cerca de 10 terabytes de información).”

Lo que significa que un cerebro humano podría tener muchas más conexiones neuronales que todos los procesadores de computadoras de Estados Unidos juntos. Un humano que usa un porcentaje pequeño de su cerebro, pero teneindo en cuenta todos los matices de la elección de la palabra, puedo todavía superar una traducción de IA. No sólo en la precisión del significado, sino también en la precisión de la intención, y a un costo más bajo.

No parece haber ningún peligro de que en cualquier momento, un folleto del inglés al español, o el manual del empleado vayan a ser traducidos por IA. Aun así, casi no hay duda de que el uso de la IA tiene como objetivo abordar documentos de miles de páginas, como manuales técnicos, de una manera más eficiente y menos costosa que los equipos de traductores humanos necesarios para proyectos muy grandes. De todas maneras, la traducción humana es a menudo necesaria para la verificación final.

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