{"id":16143,"date":"2019-06-03T08:25:20","date_gmt":"2019-06-03T14:25:20","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16143"},"modified":"2019-06-03T08:25:31","modified_gmt":"2019-06-03T14:25:31","slug":"traductores-e-interpretes-las-proximas-victimas-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/traductores-e-interpretes-las-proximas-victimas-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Traductores e int\u00e9rpretes, \u00bflas pr\u00f3ximas v\u00edctimas de la inteligencia artificial?"},"content":{"rendered":"

Desde la Torre de Babel,\u00a0<\/span>los humanos aguardan el sue\u00f1o frustrado de eliminar del planeta todas las barreras idiom\u00e1ticas<\/b>. Un deseo que tambi\u00e9n la ciencia ficci\u00f3n ha hecho suyo. Desde el traductor universal de la saga\u00a0<\/span>Star Trek<\/i>, a\u00a0<\/span>Babelfish<\/i>, el pescadito amarillo que se desliza en la oreja para la traducci\u00f3n simult\u00e1nea, imaginado por Douglas Adams en la \u2018Gu\u00eda del autoestopista gal\u00e1ctico<\/i>\u2019.<\/p>\n

En este campo, como en muchos otros, la realidad se acerca r\u00e1pidamente a la imaginaci\u00f3n.\u00a0<\/span>Existen docenas de programas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/b>, pero el m\u00e1s conocido y utilizado, sin duda, es Google Translate, que lleva m\u00e1s de diez a\u00f1os de actividad y cuenta con 500 millones de usuarios, 103 idiomas disponibles y 100 mil millones de palabras traducidas al d\u00eda.<\/p>\n

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Traducir, sin embargo, es como hacer el amor. Tiene un lado mec\u00e1nico y otro po\u00e9tico. Los algoritmos de los traductores autom\u00e1ticos hasta ahora han sido capaces de reproducir el aspecto mec\u00e1nico y t\u00e9cnico, pero flojean bastante a la hora de devolver el lado emocional. Por esta raz\u00f3n,\u00a0<\/span>el trabajo de Google Translate durante muchos a\u00f1os ha sido sin\u00f3nimo de traducciones aproximadas<\/b>, a menudo in\u00fatiles.<\/p>\n

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Como recuerda Sabrina Cier, traductora con veinte a\u00f1os de experiencia, \u201ca principios de los a\u00f1os 2000,\u00a0<\/span>la traducci\u00f3n autom\u00e1tica era m\u00e1s bien algo esot\u00e9rico<\/b>, a veces po\u00e9tico, que una herramienta de trabajo. Nunca la he considerado como un competidor y hace apenas un par de a\u00f1os que me la planteo como una ayuda posible\u201d.<\/p>\n

\u201cNunca he considerado la IA como un competidor y hace apenas un par de a\u00f1os que me la planteo como una ayuda\u201d<\/p>\n

<\/span>SABRINA CIER<\/span>\u00a0<\/span>Traductora<\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

De hecho, a finales de 2016, el servicio de traducci\u00f3n en l\u00ednea de Google cambi\u00f3 del sistema tradicional basado en frases, con el que el software divid\u00eda el per\u00edodo buscando la mejor coincidencia con los t\u00e9rminos del diccionario, a\u00a0<\/span>un nuevo m\u00e9todo llamado\u00a0<\/span>Google Machine Neural Translation\u00a0<\/span>(GMNT)<\/b>, basado en inteligencia artificial y capaz de reducir hasta en un 80 por ciento los errores cometidos con el algoritmo anterior.<\/p>\n

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La red neuronal artificial asume la frase, o p\u00e1rrafo, como unidad de traducci\u00f3n, considerando as\u00ed el contexto alrededor de las palabras. Adem\u00e1s de la comparaci\u00f3n estad\u00edstica entre las bases de datos de las traducciones ya realizadas, tambi\u00e9n explota\u00a0<\/span>un mecanismo de autoaprendizaje que le permite deducir las reglas de forma independiente<\/b>, en lugar de recibirlas de los programadores. El resultado es un texto m\u00e1s fluido y cercano al habla humana natural.<\/p>\n

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Ejemplos de traducci\u00f3n con sistema neuronal (GMNT) (Google)<\/figcaption>