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El futuro de la traducción es parte humana, parte la máquina

Mientras que la traducción por computadora había mejorado rápidamente, nunca puede reemplazar a un traductor humano.


Crédito de la imagen: Shutterstock

Por Ben Screen, PhD Researcher, Cardiff University para Cosmos Magazine Julio 12 de 2017


Imagina un mundo donde todos puedan perfectamente entenderse. El lenguaje se traduce mientras hablamos, y los momentos incómodos de intentar ser comprendidos son cosa del pasado.

Esta idea esquiva es algo que los desarrolladores han estado persiguiendo durante años. Las herramientas gratuitas como Google Translate, que se utiliza para traducir más de 100 mil millones de palabras al día, junto con otras aplicaciones y hardware que pretenden traducir idiomas extranjeros tal como se hablan, están disponibles, pero todavía falta algo.

Sí, ahora puedes comprar una tecnología para auriculares que recuerda a la Guía del Hitchiker para el pez babel de la Galaxia - un pedazo de kit que pretende un trabajo similar al de un traductor multilingüe con experiencia profesional, pero no es tan sencillo .


link: https://www.youtube.com/watch?v=iuumnjJWFO4

A pesar de la afirmación bastante interesante en 1958 de que la traducción es una invención romana, es probable que haya sido alrededor de tanto tiempo como la palabra escrita, e interpretación aún más. Tenemos pruebas de que los intérpretes son empleados por civilizaciones antiguas. Grecia y Roma eran, como muchas áreas del mundo antiguo, multilingües, y tanto necesitaban traductores e intérpretes.

La cuestión de cómo se debe traducir es igual de antigua. El poeta romano Cicerón dictaba que una traducción debía ser "non verbum de verbo, sens sensum exprimere de sensu" - de expresar no palabra por palabra, sino sentido de sentido.

Este breve viaje al mundo de la teoría tiene un propósito simple: enfatizar que la traducción no es sólo acerca de las palabras, y automatizar el proceso de reemplazar uno con otro nunca podría ser un sustituto de la traducción humana. La traducción es sobre el significado de las palabras, su connotativo así como su sentido denotativo, y cómo expresar ese significado de tal manera que es a la vez legible y comprensible.

Del significado a la decodificación

¿Por qué entonces seguimos con esta idea de que la tecnología podría comenzar a traducir adecuadamente el lenguaje? En la década de 1930, cuando la investigación sobre la traducción automática acababa de comenzar, los desarrolladores todavía creían que sustituir mecánicamente una palabra por otra, con un mínimo de reordenamiento sintáctico al principio, sería una forma aceptable de traducir. Y el mundo todavía perdura bajo esta impresión hoy.

Estos desarrolladores eran brillantes en sus propios campos, pero los lingüistas no lo eran. Warren Weaver, un talentoso científico y matemático, resumió este pensamiento inicial en 1949: "Uno se pregunta, naturalmente, si el problema de la traducción podría concebirse como un problema en la criptografía. Cuando miro un artículo en ruso, digo: "Esto está realmente escrito en inglés, pero ha sido codificado en algunos símbolos extraños. Ahora procederé a decodificar ".

Para Weaver, la traducción era sólo sobre desplazar un símbolo por otro. El significado real de estos "símbolos extraños" se consideró irrelevante.

Los traductores y los investigadores de traducciones a menudo leen cómo la automatización puede ser el futuro, algunos ya creen que ya ha ocurrido, como lo ha hecho en muchos otros campos, pero no estamos cerca de una tecnología infalible. Hay muchos ejemplos en Gales solamente donde las personas que no hablan galesas han utilizado servicios de traducción en línea y han publicado antes de la lectura de pruebas. Los resultados son más frecuentemente reportados con humor, pero sin duda han llevado a la confusión y un traductor humano interviene para resolver el problema.

Pero eso no quiere decir que la automatización no tenga su lugar. Las máquinas, por ejemplo, ayudan a abogados, médicos y maestros - no los han reemplazado. En la misma línea, las máquinas nos ayudan a que los traductores funcionen mejor, y pueden ayudar a la precisión, pero a menos que se logre un avance tecnológico increíble, no podemos ser reemplazados por ellos. Las máquinas se han vuelto bastante buenas en la traducción del texto, pero cuando se trata de texto detrás del texto, necesitan ayuda.

Máquinas de corrección

Mi propia tesis en inglés a galés traducción - que se publicará a finales de este año - muestra que un traductor trabajando para corregir la salida de la traducción automática hace que la productividad más alta y una traducción más rápida.

Otras investigaciones también han encontrado que este proceso de corrección conduce a textos que son tan aceptables como las traducciones producidas desde cero. En sociedades como Gales donde la traducción es una de las principales formas en que los servicios bilingües son proporcionados, este crecimiento de la productividad es muy importante. Más de 350.000 personas hablan el galés todos los días, mientras que las autoridades locales en todo el Reino Unido también están traduciendo a numerosos otros idiomas. Es absolutamente vital que sean entendidos rápida y efectivamente.

El ConversationToday, la traducción automática puede crear borradores de un lenguaje relativamente simple, y la investigación muestra que la corrección de este proyecto es generalmente más eficiente que la traducción desde cero por un ser humano. Pero las máquinas no tienen ahora - y es cuestionable si alguna vez será capaz de - reemplazar el cerebro de un traductor. No importa lo complejo que sea el código detrás de él, un sistema automatizado tendría dificultades para obtener el mismo sentido de las palabras.


With a little help from Google Translate for Business

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