La traducción automática es un proceso de traducción en el que un software traduce un documento sin necesidad de que el trabajo lo realice una persona. Es decir, que es uno más de los procesos que en la actualidad están automatizados gracias a los avances tecnológicos. Y el gran impacto y avance de tecnologías como la Inteligencia Artificial está mejorando la traducción automática, consiguiendo resultados cada vez más precisos, con mayor calidad y a menor coste.
Desde hace unos años se habla mucho del denominado machine learning o aprendizaje automático de las máquinas. A los softwares se les transmite todo tipo de información y patrones, de forma que cuanta más tengan, más precisión tiene su trabajo y aprenden de manera automática, mejorando de forma autónoma. Y a la técnica del machine learning hay que unir el procesamiento del lenguaje natural o NLP por sus siglas en inglés (natural language processing).
¿Cómo mejora la Inteligencia Artificial, la traducción automática y los servicios de empresas especializadas en traducción como Linguaserve España y otras? ¿Cuáles son las últimas tendencias en traducción automática en la actualidad? En este artículo vamos a dar respuesta a estas preguntas, basándonos en cómo las soluciones tecnológicas de los últimos años son las que están revolucionando muchos sectores de la economía, incluido el trabajo de los traductores y las empresas que ofrecen estos servicios.
Pero también es necesario aclarar que ChatGPT-3 y su evolución, ChatGTP-4 de OpenAI (o soluciones similares como las desarrolladas por Google y Microsoft), de los que tanto hablamos en los últimos meses, no son una solución de traducción automática al uso, aunque se le puedan pedir traducciones de textos. Por el contrario, son prototipos de chatbots de IA especializados en mantener un diálogo y responder a las consultas como si fuera una persona.
El papel de Inteligencia Artificial en la traducción automática
Tenemos que comenzar describiendo el papel de la IA en la traducción automática de todo tipo de textos, además de sus ventajas. Si ya de por sí traducir automáticamente con un software mejora la productividad de las empresas de traducción o, simplemente, los flujos de trabajo de cualquier empresa que trabaje con clientes o sedes en varios países, la IA cada vez evoluciona y aporta más mejoras y beneficios si cabe.
Automatizar procesos como traducir textos agiliza la traducción, se tarda menos tiempo y con las técnicas que se han mencionado al inicio, se gana cada vez más precisión. Los errores son menores y, aunque siempre conviene hacer una revisión por parte de un experto en traducción, la calidad del trabajo mejora a nivel interno y de cara a los clientes de una compañía.
El menor tiempo y mayor precisión en las traducciones es posible al propio funcionamiento de las diferentes soluciones de Inteligencia Artificial aplicadas a estos trabajos. Y a nivel económico supone una reducción de los costes para las empresas de traducción y para sus clientes.
¿Y cómo aprende a traducir la IA? Lo explicamos a continuación.
Cómo aprende a traducir la IA
Por el momento, no podemos hablar de máquinas que tengan un aprendizaje 100% autónomo sin la intervención humana. De tal manera que el machine learning supone que el modelo de IA necesita que se le introduzca un corpus de textos en varios idiomas lo más amplio posible. Como se ha dicho antes, cuanta más información y patrones tenga el software, más aprenderá solo y sus respuestas tendrán mejor calidad.
Con todo este corpus multiidioma, el modelo de IA aprende a traducir del idioma original al idioma de destino con ejemplos de textos paralelos en varias lenguas. El modelo se entrena hasta el punto de que, al introducir un texto, es capaz de analizar la gramática, el vocabulario y la semántica, lo que le permite dar la traducción más probable para todas las frases y también palabra por palabra.
Este funcionamiento se completa con el hecho de que el aprendizaje automático es personalizado porque depende los textos y patrones introducidos por los expertos que lo desarrollan. Se puede entrenar para trabajos y ámbitos concretos: traducción de textos jurídicos, económicos, científicos, etc.
Corrección de errores y optimización del estilo
A partir de esta metodología, los softwares aprenden a construir textos completos coherentes ensamblando todas las traducciones de los elementos que componen las frases. Aparte de que el aprendizaje automático le permite incluso mejorar la calidad de los textos traducidos al utilizar técnicas de postprocesamiento: desde la corrección gramatical si el texto a traducir tiene errores, hasta la optimización del estilo.
Por eso es importante señalar que el entrenamiento facilita que la IA corrija errores humanos al introducir textos, sabiendo cuál es la palabra correcta que debe traducir. El trabajo de traducción es posible que no sea perfecto, pero con el paso del tiempo se va perfeccionando a pasos agigantados.
Y van mucho más allá que las herramientas gratuitas de traducción que se pueden encontrar en Internet, que muchas veces no traducen algunos términos o dan respuestas no del todo correctas por no bajar al nivel de comprensión gramatical, semántico y de personalización que sí da la Inteligencia Artificial.
Tendencias actuales de la traducción automática
Una vez que se ha explicado el papel y el funcionamiento de la IA en la traducción automática, hay que mencionar que esta es, precisamente, una de las tendencias actuales en este tipo de traducción, que en los últimos años incluso ha superado el trabajo de los traductores profesionales “humanos”.
En resumen, las tendencias más importantes son estas:
– Aprendizaje profundo o deep learning: la traducción automática basada en redes neuronales profundas y modelos de lenguajes que están pre-entrenados. Una de las grandes ventajas que aporta, y es una idea que está en todo el artículo, es que mejora de manera significativa la calidad de los textos traducidos.
– Investigación para mejorar la calidad: el primer punto hay que completarlo con el hecho de que los desarrolladores trabajan e investigan para mejorar la calidad de las traducciones. Este es el mayor tema de interés y preocupación de los traductores: el resultado final tiene que ser perfecto, lo haga una persona o una máquina. El entrenamiento de los modelos, como consecuencia de ello, debe llegar al máximo nivel de calidad posible para que las traducciones tengan el menor número de errores posibles, hasta llegar a cero.
– Técnicas de transferencia de aprendizaje: una de las características de la traducción automática que hemos visto es la personalización: el software aprende de los patrones y textos que se le introducen. Con las técnicas de transferencias de aprendizaje, la IA se usa para crear modelos personalizados de traducción automática orientados a lenguajes específicos.
– Uso de modelos basados en Transformers: los Transformers son modelos de redes neuronales y su diseño está pensado para manejar datos secuenciales como el PNL. Su uso, por lo tanto, se orienta a la traducción automática, pero también a hacer resúmenes de textos.
– Integración de la traducción automática en otros sistemas de IA: otras de las tendencias más destacadas es que la traducción automática se está integrando en otros sistemas basados en Inteligencia Artificial. Algunos de ellos son el reconocimiento de voz, dado el mayor uso de aplicaciones y herramientas como Alexa (Amazon) o el asistente de voz de Google.
La Inteligencia Artificial aplicada a la traducción de textos, como hemos explicado, es una rama de la IA que, junto a las demás, está en continua evolución y mejora. Lo que facilita mucho el trabajo de los traductores, dándoles todo tipo de documentos traducidos de manera más rápida de lo que haría una persona, de más calidad y más baratos. A medida que pase el tiempo, el perfeccionamiento de los modelos y sus entrenamientos personalizados darán como resultado traducciones más perfeccionadas y mejores servicios.
