¿Qué es la traducción automática?

La traducción automática, también conocida como TA, se basa en el uso de tecnología para realizar la traducción. Es decir, sin la intervención humana. Este tipo de traducción se realiza a través de programas que automatizan el proceso gracias a la información que ha sido almacenada en ellos previamente.

Aunque la TA nace en los años 30, no es hasta en los años 40 cuando se puede hablar con propiedad del nacimiento de esta. Sin embargo, es durante la Segunda Guerra Mundial cuando se convierte en una herramienta imprescindible al utilizar técnicas numéricas para descifrar los mensajes codificados de los bandos de dicha guerra. En el año 1954, IBM y la universidad de Georgetown crearon un sistema de traducción del inglés al ruso con un diccionario de 250 palabras y 6 reglas gramaticales que parecía muy prometedor.

A estos primeros intentos le siguieron años penosos en los que no se parecía encontrar la manera de poder traducir de manera correcta y coherente sin que el producto final se viera limitado en cuanto a contenido e información. En los años 70 se predijeron unas expectativas de futuro relativamente escasas, con resultados imprecisos. A partir de aquí y en los años venideros la investigación en este campo se comprometió a utilizar métodos indirectos como el análisis del texto de origen y la producción de los textos a través de información sintáctica y semántica de la lengua meta.

El objetivo principal de los investigadores y estudiosos del campo era encontrar motores de traducción que aseguraran un resultado lo más parecido a la traducción humana. La aparición de la WWW en los años 90 produjo un gran cambio. El hecho de poder buscar, encontrar y analizar la información que ofrecía internet, así como la gran capacidad de procesamiento de los ordenadores supuso el desarrollo esperado. En 2006 Google puso en línea su servicio gratuito de traducción automática Google Translate.

Los sistemas de TA que existen son de varios tipos. Están los basados en reglas que tienen integrados conocimientos lingüísticos y emplean técnicas de transferencia gramatical. Los basados en estadística y se sustentan de la posibilidad de que una oración o estructura gramatical de la lengua de partida se corresponda con la lengua meta. Los basados en ejemplos que están programados para que aprendan el proceso de transferencia de una lengua a otra siguiendo ciertos modelos; y los basados en redes neuronales los cuales intentan imitar el funcionamiento de las neuronas del cerebro y las conexiones que existen entre estas las cuales se entrenan con millones y millones de oraciones. Entre estos últimos se encuentran los servicios que ofrecen actualmente Google Translate y Deepl.

Claro está que la TA basada en redes neuronales es la que mejores resultados ofrece, aunque este no sea perfecto y tenga sus limitaciones. Ofrece ventajas como una mayor rapidez y fluidez en la producción de los textos meta, resultados favorables y léxico abundante en la mayoría de los campos. Sin embargo, necesita una cantidad ingente de corpus paralelos para entrenar con éxito el motor de traducción.

Este tipo de herramientas son muy útiles para el trabajo del traductor en la actualidad. Aún así, la profesionalidad y los conocimientos que puede y debe tener este, son absolutamente imprescindibles para llevar a cabo el proceso de la traducción y de la comunicación entre lenguas. Conocimientos como los culturales, contextuales, sociolingüísticos y pragmáticos, por nombrar algunos, no podrán ser sustituidos tan rápidamente como pensamos. Para que los programas de traducción automática consigan sustituir ese saber tan propiamente humano de adaptarse sociolingüística y culturalmente en el marco de la comunicación, tendrían que ser alimentados con algo más que contenido lingüístico. Todavía queda mucho por investigar…