Traducción automática: el hombre vs. Google Translate

Allá por los años 70 poníamos los ojos como platos cada vez que en televisión el capitán Kirk se comunicaba desde la Enterprise con habitantes de otros planetas a través de un simple aparato. Si bien es cierto que esto no es Star Trek y que aún queda mucho para que exista el traductor universal el mundo de la traducción ha avanzado mucho desde entonces.

En esta sociedad globalizada la traducción va adquiriendo cada vez más importancia. Y no es para menos: permite eliminar barreras comunicativas entre culturas totalmente diferentes. Sin embargo, para los traductores puede resultar un poco difícil encontrar oportunidades en un momento tan importante como éste. La automatización está tomando por completo su sector, a pesar de que estamos muy lejos de conseguir un sistema totalmente automático de gran calidad.

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¿La traducción automática hará que hablen los robots en idiomas?

Hace décadas, la traducción de grandes volúmenes de palabras era realizada por un equipo enorme de especialistas que trabajaban en ella durante semanas. Evidentemente, el coste era prohibitivo. Esto está cambiando gracias a la tecnología. La traducción automática permite a las compañías conseguir una mayor productividad a menor coste. Pero ¿cómo funciona esta tecnología?

Automatizando el lenguaje

La idea de automatizar el lenguaje es bastante antigua, aunque no llegó a ser posible hasta la existencia de los ordenadores. Hace décadas esta automatización se realizaba exclusivamente a través de un planteamiento basado en el conocimiento lingüístico. Un comité de expertos realizaba un gran esfuerzo introduciendo en la máquina una cantidad ingente de información morfológica, sintáctica y semántica de cada uno de los idiomas para así poder correlacionarlos entre sí. Esto suponía un trabajo tan grande que sólo interesaba realizarlo para las lenguas más comunes, como el inglés o el español.

Unos años más tarde se introdujeron los métodos estadísticos. En ellos lo que se intenta es conseguir una función que estime la probabilidad de que una frase de un determinado lenguaje de entrada se corresponda con otra frase del lenguaje de salida. Para ello se necesitan grandes volúmenes de texto bilingüe que permitan a la máquina realizar correctamente el procesamiento del idioma.

Existen dos ejemplos de traductores de sobra conocidos por todos: Google Translate y Bing Translator. El traductor de Google lleva activo desde el año 2006. Inicialmente se lanzó como una máquina de traducción automática basada en el lenguaje, pero ya el año siguiente se relanzó adaptando el método estadístico. Por otro lado Bing Translator, que comenzó a funcionar en 2009, fue creado por Microsoft para ser una máquina de traducción automática estadística.

Redefiniendo el rol de los lingüistas

A pesar de que ahora sea tan sencillo y barato conseguir una traducción decente, debemos ser realistas y entender que la traducción automática no es por ahora (y probablemente no lo vaya a ser durante bastante tiempo) capaz de reproducir ciertos matices lingüísticos característicos del ser humano. Es aquí donde se hace necesaria la existencia de un traductor que corrija y mejore el trabajo realizado por la máquina. Existen muchos sectores en los que esta función resulta imprescindible, como en textos editoriales o de marketing, en los cuales incluso es necesaria una adaptación cultural que sólo puede ser realizada por las manos expertas de un lingüista.

Ocurre además que, al aumentar el volumen de contenido traducido, existe mucha más demanda por parte de toda la población mundial para recibir nuevos contenidos traducidos a su lengua materna. Esto genera una cantidad ingente de oportunidades para los lingüistas para hacerse valer y demostrar que son ellos los que marcan la diferencia. Puede que cobren un poco menos, pero desde luego van a seguir siendo muy valiosos en este nuevo mercado.

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