En el pasado, la traducción de idiomas era una profesión altamente especializada, fundamental para coordinar la diplomacia o el comercio internacional. El primer libro de diccionario bilingüe, Vocabulario ex quo, era un conjunto de palabras alemán-latino publicado en 1467, mientras que tablillas de arcilla que contenían listas de obras en sumerio y acadio datan del año 2300 a.C.
La traducción de idiomas se ha vuelto más fácil a lo largo de los años, en muchos casos gracias al trabajo de lingüistas y otros antropólogos. El desarrollo de las computadoras y, eventualmente, la inteligencia artificial, ha dado un impulso masivo a la traducción de idiomas, sacándola de las manos de especialistas o de libros pesados y llevándola a nuestros teléfonos.
Pero, ¿cómo se han desarrollado con el tiempo las aplicaciones de traducción como Google Translate y cuáles fueron sus predecesores?
Cómo comenzó la traducción por computadora
La gente ha intentado utilizar computadoras para traducir idiomas desde mediados del siglo XX.
“La idea de la traducción en línea era algo que la gente buscaba cuando comenzaron las computadoras”, dice Jaroslaw Kutylowski, director ejecutivo de DeepL, una empresa que brinda servicios de traducción utilizando sistemas neuronales.
De hecho, uno de los primeros usos de las computadoras para algo más allá de los números fue un experimento realizado en 1954 después de varios años de trabajo por investigadores de la Universidad de Georgetown e IBM. La demostración sólo se tradujo alrededor de 250 palabras usando seis reglas gramaticales — declaraciones en su mayoría breves en ruso sobre ciencia, derecho y asuntos militares que se convirtieron al inglés en cuestión de segundos.
Sin embargo, las posibilidades de este programa eran limitadas y la traducción requirió mucha edición posterior. No se lograron muchos avances durante la siguiente década. De hecho, los experimentos fueron tan decepcionantes que un informe publicado en 1966 por el Comité Asesor sobre Procesamiento Automático del Lenguaje, creado por el gobierno de EE. UU. e integrado por lingüistas e investigadores de traducción automática, determinó que no había muchas esperanzas en el corto plazo. .
“El Comité realmente cree que es prudente seguir adelante sin desanimarse, en nombre de la ciencia, pero que el motivo para hacerlo no puede ser ninguna mejora previsible en la traducción práctica”. el informe decía.
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El comienzo de SYSTRAN
El informe efectivamente acabó con la mayor parte del trabajo de traducción durante años, excepto el de Sistema y traducción (SYSTRAN). Peter Toma, un científico que creía que el camino hacia la paz mundial podría lograrse a través de la comunicación, fundó SYSTRAN a finales de los años 1960.
La empresa trabajó con la Fuerza Aérea de EE. UU. y utilizó máquinas para traducir instrucciones del ruso al inglés para el Proyecto de prueba Apollo-Soyuzuna misión espacial conjunta entre Estados Unidos y la Unión Soviética lanzada en 1975.
SYSTRAN continuó desarrollando su producto, que fue utilizado por el motor de búsqueda en línea AltaVista, que creó Babel Fish a fines de la década de 1990, y que luego sería comprado por Yahoo! Al menos al principio, la herramienta tenía capacidades de traducción limitadas y solo manejaba hasta 150 palabras.
“Eso es mucho trabajo y requiere un esfuerzo combinado por parte de lingüistas y codificadores”, dice Kutylowski, y agrega que se vuelve aún más complicado con idiomas con una “gramática increíblemente complicada” como el japonés o el finlandés.
Google no alcanzó a Yahoo! hasta 2006, cuando lanzó Google Translate. Este último se ha vuelto cada vez más sofisticado, pasando de la simple traducción de textos en línea a aplicaciones telefónicas. En 2014, Google adquirió Word Lensque permitía a los usuarios apuntar la cámara de su teléfono a palabras escritas en cosas como señales de tráfico o menús y obtener una traducción. Word Lens también ayudó a Google a mejorar su capacidad para escuchar palabras habladas y traducirlas.
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El papel de la inteligencia artificial
El problema era que la traducción de idiomas seguía siendo, en el mejor de los casos, una ciencia imperfecta. En general, el mundo de la traducción por computadora avanzó desde la traducción de una palabra a la vez hasta frases cortas y oraciones en un período de aproximadamente medio siglo, dice Kutylowski.
Pero las máquinas todavía tienden a pasar por alto cosas como el contexto, lo que hace que las palabras con dos o más significados a veces sean difíciles de traducir. Pero en 2016, la inteligencia artificial abrió nuevas posibilidades para la traducción automática. Google comenzó a trabajar con la traducción automática neuronal, lo que esencialmente significaba crear una red neuronal que no solo tradujera palabras o frases, sino pasajes completos.
DeepL comenzó a utilizar redes neuronales para crear un programa de traducción para venderlo a empresas internacionales en 2017. “Hemos estado en esta fiebre del oro de las redes neuronales”, dice Kutylowski. “La traducción tiene una aplicación muy amplia tanto en el ámbito privado como en el empresarial”.
Para hacer esto correctamente, dice que se necesitan grandes cantidades de pasajes que ya hayan sido traducidos de un idioma a otro. Lo ideal es que los expertos necesiten textos científicos, textos legales y todo tipo de lenguaje traducido para enseñar a los sistemas de aprendizaje automático cómo operar mejor.
La traducción automática neuronal es un intento de crear sistemas neuronales que funcionen más como un cerebro humano. En lugar de enseñarle gramática, dice Kutylowski, simplemente retoma el texto y aprende más como los humanos, que pueden aprender un idioma sin aprender implícitamente ninguna regla gramatical.
“Ese proceso general de aprendizaje y el funcionamiento general de los sistemas se relacionan con la forma en que nosotros, como seres humanos, aprendemos un idioma”, dice.
Estos sistemas son cada vez mejores en la traducción, pero probablemente siempre tendrán fallas. El problema es que la comunicación es una ciencia imperfecta, incluso para dos humanos que hablan el mismo idioma. Un programa de traducción en línea sólo puede ser tan bueno traduciendo como lo son los humanos comunicándose.
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Joshua Rapp Learn es un escritor científico galardonado con sede en DC. Expatriado en Alberta, colabora con varias publicaciones científicas como National Geographic, The New York Times, The Guardian, New Scientist, Hakai y otras.