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¿Conoces la traducción neuronal?

Traducir un texto de un idioma a otro no es una tarea nada fácil. Las personas que estudian traducción alargan su estudio durante más de 4 años por regla general y, además, no solo conocen la lengua y cómo traducirla, sino que también se nutren de su cultura y adquieren habilidades para redactar, resumir e interpretar frases, palabras o párrafos completos.

No es ningún secreto que la tecnología evoluciona y que, a cada paso agigantado que da, nos siga sorprendiendo. Igual que ocurre en el resto de sectores, la tecnología también avanza e influye en el mundo de la traducción.

Crear un sistema que pueda ser capaz de traducir de manera tan concisa y precisa como lo hace un traductor profesional es lo que, a día de hoy, tiene divididas las opiniones de los traductores del mundo. Mientras algunos piensan que una máquina jamás podrá llegar a traducir de la misma forma que lo hace un humano, hay otros que piensan que esto no es tan inimaginable hoy en día.

Aquí es donde entra la traducción neuronal, ¿sabes a qué nos referimos?

¿Qué es la traducción neuronal?

Es un sistema de traducción creado a través de inteligencia artificial que imita el aprendizaje humano, lo conocido actualmente como ‘machine learning’. Según afirma Gereon Frahling, exempleado de Google y director general de DeepL: “El servicio, al igual que sucede con otras tecnologías similares, encuentran su motor de crecimiento en el “machine learning” o “aprendizaje automático” basadas en redes neuronales artificiales. Es, pues, una de las revoluciones más recientes y que aplicadas en el campo de la robótica está logrando, junto a los modelos de “deep learning” o “aprendizaje profundo” que la Inteligencia Artificial sea capaz de mejorar rápidamente y “aprender” en función de los supuestos introducidos”.

¿Qué quiere decir esto? Pues que, en base a las traducciones realizadas con anterioridad y el análisis de los errores y los aciertos de estas, la máquina evoluciona y aumenta su código, lo que le permite aplicar esas mismas reglas en futuras traducciones.

Esto significa que, con un aprendizaje concreto y prolongado, el sistema podría poner en riesgo el trabajo del traductor. Sin embargo, de la misma forma, Frahling afirma: “Esperamos que suceda en unos años, pero no podemos apoyarnos en ninguna base sólida. A veces, ni siquiera el contexto basta: los traductores profesionales traducen según el cliente, el público al que va destinada la traducción, el ámbito de especialidad, el objetivo de la traducción o un producto, el registro deseado, la edad del destinatario, etc. Todos estos son datos que una red neuronal no tiene” y que, de momento, no puede adquirir.

¿Y tú? ¿Qué opinas al respecto? ¿Crees que en un futuro será sistemas de traducciones a los que recurriremos cuando queramos traducir algún texto o documento? Mientras tanto, si necesitas hacer cualquier tipo de traducción, ¿por qué no revisas los diferentes servicios que ofrece AT Language Solutions?