Durante mucho tiempo, el traductor universal ha sido una obsesión de la cultura pop. Star Trek lo presenta como una máquina portátil, similar a un micrófono, que puede traducir la mayoría de los idiomas de inmediato . La Guía del autoestopista galáctico cuenta con un pez Babel, una criatura que, cuando está atrapada dentro del oído, ofrece traducción instantánea de cualquier idioma en la galaxia.
Por lo tanto, no debería sorprendernos que los humanos actuales estén tratando de crear un dispositivo que funcione igual de bien. Existen docenas de aplicaciones de traducción para teléfonos inteligentes, pero la mayoría traduce palabras de manera simple y personalizada; un usuario escribe o pronuncia una palabra y la aplicación se recupera con una traducción. Ahora, el objetivo, y la ganancia monetaria real, es que los ingenieros y empresarios hagan posible que dos personas conversen en diferentes idiomas, mientras que un pequeño dispositivo escupe traducciones en tiempo real.
Aplicaciones de traducción existentes
En un viaje a Grecia, Andrew Lauder, de habla inglesa, se enfermó.
"Fui a la farmacia y no entendían nada de inglés, así que no obtuve medicamentos", dice Lauder, CEO de Vocre Translate. Las etiquetas de los medicamentos eran literalmente griegas para él. Las barreras del idioma son comunes para los viajeros del mundo. En un país extranjero, pequeñas transacciones, como comprar medicamentos u obtener instrucciones, otra dificultad que enfrentó Lauder, se convierten en tareas hercúleas.
Cuando regresó a Estados Unidos, Lauder creó Vocre Translate, una aplicación de traducción de voz y texto. Comenzó como una aplicación de texto a texto (llamada MyLangauge), luego se transformó inicialmente en un modelo de voz a texto que, al igual que otras aplicaciones, incluido SayHi Translate, utilizaba un modelo tradicional en el que una palabra se traduce directamente a otra palabra. Diga "Hola", y el teléfono inteligente o la tableta emitirá un "Hola" automático. "Adiós" se convierte en "Sayonara". Y así, al igual que un traductor de texto.
Para crear la traducción de audio simple, los creadores de estas aplicaciones necesitaban datos. Vocre extrajo su información de grabaciones y documentos de dominio público, como películas antiguas o audiencias públicas. "Básicamente le suplicamos a un servicio de transcripción de correo de voz que nos permitiera usar su nube para el reconocimiento de voz", dice Lee Bossier, CEO de SayHi.
Una vez que los ingenieros tuvieron datos de audio y texto, combinaron el audio y el texto, palabra por palabra. El software de reconocimiento de voz reconoce "queso" y lo convierte en texto. Eso se convierte al francés, y la aplicación encuentra la pronunciación francesa de "fromage".
Dicho esto, si un usuario llama descaradamente algo "cursi", el traductor no funciona tan bien, porque el lenguaje hablado no es tan estático como el lenguaje escrito. La cadencia, la jerga, la inflexión, la pronunciación, el dialecto y el flujo de conversación pueden cambiar el significado
Sin embargo, con el tiempo, Lauder quería un dispositivo más conversacional. En un correo electrónico, dice: “Según nuestros datos de uso, hemos descubierto que las personas hablan de manera muy diferente a la forma en que escriben. La palabra hablada es mucho más espontánea y mucho menos formal y literal ”. Así que empleó la traducción automática estadística, un enfoque también utilizado por Google que utiliza datos para encontrar el uso de palabras comunes, renunciando al modelo tradicional de traducción de palabra a palabra. Básicamente, Vocre aprende a medida que se usa. “Aprende en función de cada conversación, cada frase que pasa por ella. Es algo que se vuelve más inteligente con el tiempo ”, dice Lauder.
Aún así, en la actualidad, ambas aplicaciones tardan unos segundos en traducir, pero sin duda son efectivas, especialmente en concierto con el lenguaje corporal, para conversaciones transaccionales como pedir una comida. Después de todo, los humanos han estado pidiendo comida en idiomas no nativos durante años y siempre se las arreglan para comer. Pero no han podido tener conversaciones profundas y complejas.
Con Vocre y SayHi, las conversaciones pueden tambalearse, pero no es lo mismo que chatear en su idioma nativo. Google tiene la intención de cambiar esto por completo.
Enfoque de Google (traducción automática estadística)
Cuando aprendemos un nuevo idioma en la escuela, comenzamos con términos de vocabulario individuales. Pero el lenguaje es más fluido: las palabras necesitan contexto.
"El enfoque que adopta [Google] es un enfoque más general", dice Josh Estelle, ingeniero de software de Google Translate. "En lugar de tratar de codificar todas estas reglas, tratamos de aprender las reglas mirando los datos".
La compañía de tecnología evita el método uno por uno, palabra por palabra, y en su lugar emplea la traducción automática estadística, no mirando qué significan las palabras sino cómo se modela el lenguaje, que aprende a través de los datos . Entonces, apunta al bosque, no a los árboles. Un ejemplo en inglés: conocemos las definiciones de la palabra "romper" y "arriba". Pero la frase "romper" no es la combinación literal de las dos palabras.
La traducción automática estadística requiere datos. Montañas de ella. Para que el método funcione, no solo se necesita el hecho de que "fromage" es francés para el queso, sino 100 ejemplos de "fromage" y queso que se usan en oraciones reales.
Estelle dice que si un hablante de inglés tiene dos menús, idénticos, excepto por el hecho de que uno está impreso en inglés y uno en chino, "probablemente puedas descubrir cuál es el carácter chino para 'sopa'". El contexto es el rey. Pero para crear ese contexto, necesita acceder a millones de menús y a cualquier otro documento imaginable.
Que es exactamente lo que tiene Google. Sin el gigante de la web para reunir un montón de datos, un pez Babel del mundo real no podría existir. Rastrea la web y recopila todo: texto y audio. Luego, alimenta estos datos en algoritmos que comparan todo con todo lo demás. Estas comparaciones ayudan a llegar a la raíz de cómo funciona naturalmente el lenguaje.
"Una cosa que sorprende a la gente cuando hablamos de Translate es que nuestro equipo no tiene lingüistas", dice Estelle. “Hemos lanzado 71 idiomas, y diría que nuestro equipo no sabe hablar la gran mayoría de ellos. Un traductor humano no podrá aprender todos estos términos y cosas tan rápido como nuestros [datos] pueden aprender de la web ”.
¿Cuál es el punto de?
Al igual que Google, Facebook ve beneficios. Considere la incursión propia del sitio de redes sociales en la traducción.
"La misión de Facebook ha sido conectar al mundo entero, y una de las barreras para conectar el mundo es que no todos hablan el mismo idioma", dice Tom Stocky, director de ingeniería de Facebook. "Por el lado de la traducción, creo que la visión realmente ambiciosa para el futuro es si pudieras usar Facebook en tu idioma nativo e interactuar con cualquier otro idioma".
En agosto pasado, Facebook adquirió Jibbigo, una aplicación de traducción de voz a voz que está disponible para dispositivos Android e iOS.
Los usuarios entusiastas de Facebook notarán que el sitio social ya emplea algunas traducciones. Si alguna vez ha tenido una publicación en español en su página en inglés, inmediatamente se le ha dado la oportunidad de traducirla a su lengua materna.
Pero Stocky ve el componente de voz como un posible cambio de juego. El aumento de los teléfonos inteligentes y las tabletas da la bienvenida a un mundo perpetuamente interconectado, y el aumento del software de reconocimiento de voz está invitando a nuevos medios de interacción web. Stocky imagina un futuro en el que los usuarios solo pueden decir un comando a sus teléfonos inteligentes e interactuar con otros usuarios, dejando de lado las diferencias de idioma.
"No hay duda de que sucederá eventualmente, porque las únicas limitaciones son el poder del motor de lenguaje y, por supuesto, el tiempo de procesamiento y el poder de procesamiento", dice.
Laura Murphy, profesora en el departamento de sistemas y desarrollo de salud global de la Universidad de Tulane y una escéptica tecnológica admitida, cuestiona el valor de un traductor universal y no necesita saber más de un idioma.
Ella piensa que el dispositivo podría ser algo útil con viajes, negocios y relaciones internacionales, pero no innovador. En cierto nivel, ya tenemos traductores (personas), y la mayoría de los que trabajan en relaciones exteriores saben los idiomas apropiados. Murphy cree que un dispositivo podría tener consecuencias negativas.
"Creo que puede hacer que la gente sea perezosa", dice Murphy. La traducción de idiomas puede ser un desafío mental al obligar al cerebro, especialmente a uno que sabe más de dos idiomas, a trabajar de una manera diferente, pero el ejercicio es gratificante, no obstante. El cerebro sale de un lugar de empatía lingüística que incluso el mejor traductor de voz nunca podría alcanzar.
Si bien esta comunicación universal podría ser positiva, Murphy reconoce que "podría llevar a las personas a pensar que se están comunicando cuando no lo están". La cultura no siempre está completamente incorporada en el lenguaje (por ejemplo, el sarcasmo), y la comunicación no lo es. siempre sobre la información que se pasa.
¿Cuándo podemos esperar ver esta tecnología?
"En 2005, nos tomó 40 horas traducir 1, 000 oraciones", dice Estelle, de Google. "Hoy, traducimos el equivalente a 1, 000 oraciones cada 10 milisegundos".
Como dice Richard Anderson en la serie de televisión de los años setenta El hombre de los seis millones de dólares : "Tenemos la tecnología". Ahora se trata de esperar a que se recopilen y analicen los datos. Se desconoce cuánto tiempo llevará eso, según Estelle. Pero estimaciones cautelosas ponen ese dispositivo en nuestras manos en una década.
Si bien los creadores de aplicaciones como Bossier o compañías gigantes como Google y Facebook no quieren construir sus propias versiones de la Torre Bíblica de Babel, sí quieren poner fin al balbuceo. Visualiza un mundo donde todos nos comunicamos, sobre medicina, sobre política, sobre ideas.
Y, ese mundo podría no estar muy lejos.
Nota del editor: Actualizamos esta historia el 4 de abril de 2014 para describir con precisión la tecnología Vocre Translate.
