Cuándo traductor google se lanzó en 2006, con el objetivo de eliminar las barreras idiomáticas globales, solo admitía dos idiomas, con algoritmos predictivos limitados. Diez años después, más 500 millones de personas estaban usando Google Translate, traduciendo más de 100 mil millones de palabras al día en 109 idiomas diferentes. Un salto tan significativo en las traducciones automáticas no hubiera sido posible sin dos tecnologías revolucionarias: la traducción automática (TA) y la inteligencia artificial (IA).
En caso de que te lo hayas perdido, la traducción automática es el proceso de aprovechar la inteligencia artificial para traducir automáticamente el contenido de un idioma a otro, sin depender de la intervención humana. La inteligencia artificial está en el corazón del desarrollo en la industria de la traducción automática.
Ahora, debe preguntarse cuál es el papel de la IA en las traducciones automáticas y por qué tiene un potencial tan disruptivo para la industria de la traducción. Primero analicemos el papel de la IA en las traducciones automáticas.
El papel de la inteligencia artificial en la traducción automática
Si bien la IA ha sido uno de los principales catalizadores del desarrollo de la industria de la traducción automática, es importante comprender primero dónde nos encontramos hoy. La IA y las traducciones automáticas aún están en su infancia tecnológica. A pesar de los avances significativos, la mayoría de las traducciones automáticas aún requieren supervisión humana para el contexto y la precisión. Por lo tanto, las máquinas no reemplazarán a los traductores humanos en el corto plazo. Pero, por otro lado, ningún traductor humano puede igualar la velocidad y el rendimiento de las traducciones automáticas.
Dicho esto, los motores de traducción nunca han estado tan cerca de reemplazar a los traductores humanos, pero aún así se han ganado un lugar importante gracias al campo de la IA que avanza rápidamente. En pocas palabras, la IA ayuda a que los motores de traducción se vuelvan más inteligentes al recopilar, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos. Dado que el idioma está en constante evolución, los motores de traducción deben mantener el ritmo constantemente para poder acercarse a la erradicación de las fronteras interlingüísticas. Entonces, ¿cómo es exactamente que la IA ayuda a los motores de traducción a evolucionar continuamente?
Google Translate, por ejemplo, utiliza inteligencia artificial y aprendizaje profundo, conocido como traducción automática neuronal (NMT). Este es un método de traducción automática que utiliza una red neuronal artificial para predecir la probabilidad de una secuencia de palabras. Entonces, en lugar de traducir una oración palabra por palabra, los motores de traducción basados en IA aprenderán el significado de oraciones completas. Hasta la fecha, la traducción automática neuronal es el enfoque más avanzado para las traducciones automáticas, superando con creces a los modelos anteriores de traducción automática basados en reglas en precisión gramatical y contextual. Esta es la misma tecnología que le brinda sugerencias más precisas cuando escribe en su teléfono.
En esencia, la red neuronal basada en IA de Google Translate es capaz de realizar un aprendizaje profundo, un método avanzado de aprendizaje automático que también se emplea en automóviles autónomos y tecnología de reconocimiento facial. En la traducción automática, las redes neuronales usan millones de ejemplos para aprender y crear traducciones más precisas y naturales con el tiempo. La red neuronal de Google traduce oraciones completas a la vez, es capaz de codificar la semántica de una oración, en lugar de memorizarla frase por frase.
La IA y el aprendizaje profundo crearon un cambio de paradigma en la industria de la traducción, lo que resultó en traducciones más rápidas y rentables. Los traductores profesionales confían cada vez más en las traducciones automáticas, que funcionan bien con ciertos tipos de textos que requieren menos experiencia en la materia y una importante posedición humana. Ahora, echemos un vistazo a algunos de los principales casos de uso de las traducciones automáticas basadas en IA y lo que nos espera en el futuro.
La inteligencia artificial está erradicando la barrera del idioma
Al desarrollar aún más las redes neuronales de traducción automática, la IA y los algoritmos de aprendizaje profundo crearon numerosos casos de uso nuevos para las traducciones automáticas. Como resultado, un gran número de industrias comenzaron a implementar la tecnología.
Gobierno de SDL —un innovador mundial en tecnología de traducción de idiomas— utiliza su sistema de traducción automática para traducir las noticias de las redes sociales en tiempo real, con el fin de ofrecer información procesable al gobierno.
La industria de la salud también encontró utilidad en las traducciones automáticas, ya que dosel hablar lo implementó para crear la primera aplicación de traducción médica. Canopy Speak afirma ofrecer el corpus más grande de frases médicas pretraducidas en la industria. Permite a los médicos hacer preguntas a sus pacientes que no hablan inglés a través de traducciones de texto a voz. En la actualidad, solo ofrece un canal de comunicación unidireccional.
Estos son solo dos ejemplos de empresas que confían en la traducción automática, pero la tecnología se ha incorporado en muchas otras industrias, incluidas las de comercio electrónico, finanzas, legal, software y tecnología. los El ejército de EE. UU. incluso ha implementado un sistema de traducción automática de idiomas extranjeros que ofrece traducciones automáticas a través de texto y voz a los soldados.
Si bien las traducciones automáticas basadas en IA ya están erradicando las barreras lingüísticas entre idiomas, todavía se necesita una mayor comprensión semántica y contextual. La próxima ola de innovación en IA probablemente introducirá glosarios de terminología personalizados que se pueden seleccionar según el tipo de traducción. La esperanza detrás de los glosarios personalizados es que brindarán una mayor precisión para las traducciones que requieren una mayor experiencia en la materia. Las futuras redes neuronales también desarrollarán capacitación de traducción automática sobre la marcha, lo que significa que los motores de traducción podrán aprender en tiempo real, durante el proceso de traducción.
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Fuente: https://www.thecoinrepublic.com/2022/05/31/the-potential-of-ai-based-machine-translation-2/