«Estas gigantescas redes neuronales, diseñadas a semejanza del cerebro humano, se apoyan en los millones de muestras en múltiples lenguajes, utilizan el contexto y pueden deducir o racionalizar el significado de las palabras y de las frases a partir de la lingüística y la psicología.»
Hace tres años, tomando unos vinos, le comenté a mi amiga Olga que a los traductores nos quedaban unos cinco años para seguir ejerciendo nuestro oficio tal y como lo hemos conocido en las últimas décadas. La Inteligencia Artificial o AI, como es conocida por su sigla en inglés, mejora de manera exponencial. Por ejemplo, en 2007, Google había comenzado con la traducción automática (Machine Translation, en inglés), un método basado en las estructuras gramaticales. Era bueno, pero iba muy lento. En 2016, nació un proyecto específico, encabezado por el científico Ray Kurzweil, que desarrolló el llamado GNMT (Google Neural Machine Translation), una tecnología neuronal que le permite a las máquinas aprender a traducir de manera autosuficiente, basándose en miles de millones de ejemplos que pueden leer en segundos.
Estas gigantescas redes neuronales, diseñadas a semejanza del cerebro humano, se apoyan en los millones de muestras en múltiples lenguajes, utilizan el contexto y pueden deducir o racionalizar el significado de las palabras y de las frases a partir de la lingüística y la psicología de las diversas comunidades que a lo largo de los años hemos todos alimentado involuntariamente esta incalculable base de datos.
Pero la magia no está en traducir del español al inglés: “La caza me parece un deporte deplorable”, como “I think hunting is a deplorable sport”, y no “I think the house…” o del inglés al español “Let us have your deposition” como “Regalenos su deposición”. El prodigio está en traducir cualquier frase a 127 idiomas en milésimas de segundo y con una exactitud del 98%.
Google no es la única empresa que trabaja esta misión. Forman parte de la competencia Microsoft, IBM, Amazon y una docena de startups pequeñas, como UnBabel, Lilt, DeepL, Pat, y otras que ya han recibido pequeñas inversiones de US $400 mil a $94 millones de dólares para competir con los gigantes. Pero entonces, ¿Quién ganará? ¿El traductor humano o la inteligencia artificial? No se trata de un concurso. Lo que debemos hacer los traductores es apoyarnos en la potencia que ofrece la traducción automática y aprovechar los vastos conocimientos de parte y parte. Trabajar mancomunadamente, en equipo, y no de manera independiente.
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¿Usted qué dice, nos van a dominar las máquinas? ¿Nos vamos a quedar sin empleo?
