La magia de los traductores electrónicos
La magia llega hoy a los traductores automáticos de voz
La traducción de textos entre diferentes idiomas es un problema complicado bien conocido. La dificultad comienza con el hecho de que el significado de cada palabra depende del contexto. A mi profesor de inglés de la escuela secundaria le gustaba recordar que jugar tanto puede referirse a las diversiones de los niños, pero también ‘apostar’, o ‘desempeñar un papel en una obra teatral’. Para determinar el significado de cada palabra, un buen traductor debe prestar atención a toda la oración y, posiblemente, a las oraciones que la rodean.
Luego están las reglas gramaticales, que varían de un idioma a otro. A diferencia del portugués, en inglés los adjetivos suelen ir antes de los sustantivos: «un gran hombre» no es «hombre grande ». Y en alemán, los verbos suelen ir al final de la oración.
Por estas y otras razones, los primeros intentos de traducción por computadora produjeron resultados mediocres, si no ridículos. Y, sin embargo, hoy en día existen algoritmos de traducción de excelente calidad que rivalizan con los humanos.
El más famoso y utilizado es Google Translator, que cubre más de cien idiomas y el 99% de los textos en Internet. DeepL Translate, desarrollado por una pequeña empresa alemana, afirma ser el mejor, y mis amigos en informática científica están de acuerdo. Decidí probarlo con una prueba de fuego: traducir al inglés la primera estrofa del himno nacional brasileño, con su exageración barroca de artificios estilísticos. El resultado de la traducción fue prácticamente perfecto, mostrando que DeepL entendió el texto del himno mucho mejor que yo la primera vez que lo leí.
Cómo llegamos a este punto?
Las primeras traducciones automáticas son casi tan antiguas como las primeras computadoras, que datan de la década de 1950, pero la tecnología ha experimentado varias revoluciones en estas siete décadas. La más reciente —traducción por redes neuronales— tuvo lugar hace apenas media docena de años, alrededor de 2015, y tuvo un impacto notable en la calidad de los resultados.