Traducción automática neuronal: cómo funciona en las empresas de traducción

En la actualidad, vemos a diario cómo las tecnologías más avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) en sus diferentes usos, están revolucionando muchos sectores económicos, hasta el punto de hacernos reflexionar sobre qué profesiones dejarán de ser ejercidas por las personas en los próximos años. Al hablar de profesionales como los traductores, la IA también tiene aplicaciones prácticas en su día a día, como la traducción automática neuronal.

Este tipo de traducción se caracteriza, principalmente, por la no intervención de un traductor en el proceso, aunque sí realizan el trabajo de comprobación de los textos traducidos. En este caso, son las redes neuronales entrenadas las que traducen el contenido de un idioma a otro, con un tiempo estimado que depende de la extensión concreta de la solicitud.

No obstante, una de las características más importantes de la traducción automática neuronal es que los tiempos son siempre más rápidos que en la traducción humana, esta es una de las ventajas que ofrece la IA para prácticamente cualquier labor: es mucho más rápida que cualquier persona y la eficiencia en la automatización de todo tipo de procesos es útil y está fuera de toda duda.

Por lo tanto, la traducción neuronal prescinde en principio de la mano del hombre, no tiene que haber una persona realizando el trabajo durante horas o el tiempo necesario, según la extensión y dificultad de los encargos por parte de los clientes. Pero la calidad de la traducción final siempre es revisada por los traductores de la empresa que presta este servicio.

¿Cómo funciona la traducción automática neuronal?

¿Cómo funciona la traducción automática neuronal en concreto? A la ‘máquina’ se le introduce todo tipo de información en los idiomas que se deseen y mediante el entrenamiento, se le capacita para la traducción de cualquier texto escrito que se quiera.

De manera que cuanta más información tengan las redes neuronales, mayor grado de perfección tendrán. Actualmente ya se trabaja con ingentes cantidades de datos en muchos idiomas, el número concreto depende de cada empresa desarrolladora de estas redes.

Así pues, para entender el funcionamiento de la traducción neuronal y por qué la usan las empresas, hay que detenerse en algunos puntos concretos como los siguientes:

Uso del deep learning en traducción de textos

El machine learning (aprendizaje de las máquinas) y el deep learning (aprendizaje profundo) son dos términos asociados a la inteligencia artificial que cada vez son más habituales. Y son dos de los conceptos que hay que entender a la hora de tener la mejor comprensión posible de la traducción neuronal.

El machine learning se refiere al aprendizaje automático de las máquinas para el desempeño de tareas de manera autónoma.

Mientras que el deep learning o aprendizaje profundo de las máquinas es un conjunto de algoritmos estructurado en capas cuyo objetivo es el modelaje de abstracciones de alto nivel en datos mediante arquitectura computacionales.

Explicado de una manera más sencilla, el deep learning es un subconjunto del machine learning mediante el cual las redes neuronales artificiales, a semejanza del cerebro humano, aprenden a realizar un trabajo autónomo gracias a las grandes cantidades de datos que se les introducen.

Es decir, que al igual que las personas tenemos redes neuronales complejas en nuestros cerebros, la configuración en capas permite, con el deep learning, tener redes también capaces de aprender por sí mismas. Y no sólo eso, sino tomar decisiones que aplicadas a la traducción quiere decir que no traduce simplemente los textos, sino que decide cuál es la más apropiada.

Decisiones autónomas para una traducción de más calidad

A diferencia de otros tipos de traducciones automáticas como la estadística, la traducción neuronal no se basa en patrones ni traduce textos únicamente con las palabras introducidas en el proceso de entrenamiento del software. La tecnología aplicada le permite tener la capacidad de tomar decisiones, como acabamos de explicar.

¿Qué consecuencias tiene en la traducción de textos? Esto supone entre otros factores:

Que el software utilizado para traducir es capaz de decidir la mejor traducción posible, no se limita a trasladar las palabras del idioma original al idioma de destino.

Contextualiza la información e incluso puede usar palabras no introducidas previamente, una ventaja frente a otras traducciones automáticas que sólo pueden usar el vocabulario que “se le ha enseñado”.

De esta manera, las empresas de traducción que utilizan la traducción neuronal en sus servicios tienen al alcance de la mano software potentes que toman decisiones para elegir la traducción más correcta. Aunque el trabajo final sea comprobado y corregido por traductores que le den el tono más adecuado a los textos digitales con los que trabajan.

Comprensión de la gramática y la semántica

¿Cómo es posible que un modelo de redes neuronales tome la decisión de qué traducción es más apropiada para un texto? La respuesta está en la comprensión de la gramática y la semántica del texto original. Si una traducción automática estadística repite patrones y se limita a establecer modelos estadísticos, la traducción automática neuronal mejora los resultados porque es capaz de comprender el texto, de entender las estructuras gramaticales y la semántica o significado de las palabras.

En ambos casos y en el resto de tipos de traducción automática, la base del software es un corpus lingüístico de todos los idiomas que los desarrolladores quieran introducir. A mayor cantidad de idiomas, mayor capacidad tendrá de traducir con más velocidad, corrección y perfeccionamiento, como una persona es capaz de traducir e interpretar mejor si conoce varios idiomas y no es sólo bilingüe.

La riqueza del vocabulario de todos los idiomas con los que se entrena a estos modelos neuronales es la que facilita que el software entienda la gramática y la semántica de los documentos a traducir. Es como si intuyera cómo es la traducción más óptima teniendo en cuenta el significado original de los textos y, en consecuencia, puede llevar a cabo la traducción mejor.

Todo ello hay que contextualizarlo, para finalizar, en un presente y futuro próximos en los que la inteligencia artificial y los modelos de IA generativa están siendo cambios disruptivos reales, con riesgos a tener en cuenta como la desinformación y la publicación de textos o imágenes falsas con herramientas como Midjourney. En abril de este año 2023 investigadores e intelectuales han pedido parar el desarrollo de la IA durante seis meses para estudiar los riesgos y plantear una planificación y unas regulaciones apropiadas para limitar su uso.

Pero esto es solo el apartado quizás más llamativo de los usos y aplicaciones de la IA, que, en lo relativo a la traducción automática neuronal para el trabajo de las empresas de traducción, es una herramienta de apoyo para agilizar y automatizar las traducciones con control humano.