{"id":240,"date":"2016-01-29T07:19:00","date_gmt":"2016-01-29T06:19:00","guid":{"rendered":"http:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/?p=240"},"modified":"2016-01-29T11:31:35","modified_gmt":"2016-01-29T10:31:35","slug":"por-que-un-robot-que-entienda-todos-los-idiomas-sigue-siendo-cosa-de-star-wars","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/2016\/01\/29\/por-que-un-robot-que-entienda-todos-los-idiomas-sigue-siendo-cosa-de-star-wars\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 un robot que entienda todos los idiomas sigue siendo cosa de Star Wars"},"content":{"rendered":"

El entra\u00f1able C-3PO domina seis millones de formas de comunicaci\u00f3n, mientras que Skype Translator controla siete idiomas por todo lo alto. \u00bfSer\u00e1 posible que las m\u00e1quinas traduzcan\u00a0todas las lenguas alg\u00fan d\u00eda? \u00bfPor qu\u00e9 el traductor de Google sigue cometiendo tantos fallos? La dependencia de textos adaptados por humanos y las limitaciones tecnol\u00f3gicas son los principales obst\u00e1culos.<\/h3>\n
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Cristina S\u00e1nchez<\/a><\/small><\/p>\n<\/div>\n

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\"C3-PO<\/p>\n

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C3-PO dominaba seis millones de formas de comunicaci\u00f3n. Google Traductor, 90 idiomas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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George Lucas ide\u00f3 hace casi cuatro d\u00e9cadas un droide de protocolo capaz de dominar seis millones de formas de comunicaci\u00f3n. Por muy repelente que nos siga pareciendo a veces el bueno de C-3PO, lo cierto es que su capacidad para entender a otros seres ha servido para sacar a los personajes de ‘La guerra de las galaxias’ de alg\u00fan que otro apuro<\/a>.<\/p>\n

A\u00f1os antes de que el creador de la famosa saga intergal\u00e1ctica imaginara al pedante aut\u00f3mata o de que la tripulaci\u00f3n de la nave Enterprise se comunicara con los alien\u00edgenas en ‘Star Trek’ mediante un traductor universal, los investigadores de IBM<\/a> confiaban<\/strong> en desarrollar r\u00e1pidamente una m\u00e1quina que entendiera varios idiomas<\/strong>. Hablamos de la d\u00e9cada de los 50.
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Sin embargo, en la actualidad, Skype Translator<\/a><\/strong>, el C-3PO de Microsoft, est\u00e1 disponible en siete idiomas<\/strong>, medio centenar para sus mensajes instant\u00e1neos. Mientras, el famoso Google Translate ofrece traducciones\u00a0en 90 lenguas<\/a><\/strong>. Si se calcula que existen unas siete mil lenguas<\/a> en el mundo y los sistemas actuales siguen metiendo la pata con los que ya incluyen (con casos tan sonados como el \u00abfestival del cl\u00edtoris\u00bb<\/a> que, seg\u00fan los de Mountain View, se iba a celebrar en Galicia), parece evidente que la traducci\u00f3n autom\u00e1tica no va a ser perfecta a corto plazo. Ahora bien, \u00bfconseguiremos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os el ansiado traductor universal?<\/p>\n

PRIMERO TE ESCRIBO Y LUEGO TE TRADUZCO<\/p>\n

Hace un a\u00f1o que Skype present\u00f3 su novedosa herramienta para traducir conversaciones de voz al chino, ingl\u00e9s, franc\u00e9s, alem\u00e1n, italiano, portugu\u00e9s y espa\u00f1ol. En realidad, el sistema no traduce autom\u00e1ticamente la charla. Seg\u00fan explic\u00f3 Gurdeep Pall, el vicepresidente de Skype<\/a>, el ‘software’ combina un sistema reconocimiento de voz con otro de traducci\u00f3n autom\u00e1tica. <\/strong>Cada intervenci\u00f3n se pasa a texto y el sistema la traduce despu\u00e9s, aunque todo suceda asombrosamente r\u00e1pido.<\/p>\n

Es precisamente en la primera fase del proceso en la que Skype Translator ha supuesto un gran avance. El programa utiliza el famoso ‘deep learning’<\/a><\/strong>, las redes neuronales profundas, para lograr que una tertulia se transforme en palabras escritas de una forma mucho m\u00e1s eficiente.<\/p>\n

\u00abSe puede construir un sistema que tiene el mismo estado del arte en temas de reconocimiento de voz sin tener que hacer nada, todo lo hace la red neuronal, es capaz de ‘comprender’ desde la propia se\u00f1al\u00bb, explica a HojaDeRouter.com<\/a> Francisco Casacuberta, catedr\u00e1tico e\u00a0investigador del Centro Pattern Recognition and Human Language Technology de la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia.<\/p>\n

Las redes neuronales profundas realizan todas las fases del proceso por s\u00ed mismas y, adem\u00e1s, perfeccionan progresivamente el sistema a medida que Skype las entrena con las conversaciones que graba de los usuarios<\/strong>. As\u00ed, el innovador sistema que traduce nuestras videollamadas va haciendo cada vez mejor su trabajo.<\/p>\n

EL ‘QUID’ EST\u00c1 EN LOS DATOS<\/p>\n

Cuando Skype ya tiene el texto en su sistema, lo traduce con ayuda de Bing Translator. Al igual que el traductor de Google<\/a> o que el sistema de c\u00f3digo abierto Moses<\/a>\u00a0(financiado por el Programa Marco de I+D de la Uni\u00f3n Europea y que ahora utilizan muchas empresas e investigadores), Bing Translator\u00a0se basa en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico estad\u00edsticos<\/strong>.<\/p>\n

Estos sistemas ni han estudiado traducci\u00f3n e interpretaci\u00f3n ni tampoco son expertos ling\u00fcistas. Para realizar su labor, memorizan las traducciones de\u00a0millones de documentos realizadas por humanos\u00a0en los dos idiomas requeridos, ya que se pueden fiar de ellos. No utilizan todo internet, sino solo la parte de la Red traducida por expertos.<\/p>\n

A partir de ah\u00ed, la estad\u00edstica es la clave. En lugar de responder a nuestras peticiones traduciendo palabra por palabra, la m\u00e1quina analiza qu\u00e9 probabilidad hay de que\u00a0una secuencia\u00a0de vocablos en una lengua se corresponda con una traducci\u00f3n determinada<\/strong>, teniendo en cuenta adem\u00e1s el contexto global.<\/p>\n

Por eso Google Translate sabe que el significado de ‘work’ puede variar en base a qui\u00e9n realiza la acci\u00f3n, si es una m\u00e1quina o una persona, y aunque no tenga ni idea de gram\u00e1tica, sabe que los adjetivos van delante de los sustantivos en ingl\u00e9s. As\u00ed, intenta traducir primero y ordenar despu\u00e9s las piezas del puzle de cada frase calculando la frecuencia con la que han aparecido ordenadas de esa misma forma en textos memorizados previamente. Como la m\u00e1quina no entiende de verdad lo que est\u00e1 traduciendo, sino que tira de estad\u00edstica, tenemos que seguir lamentando sus fallos.<\/p>\n

Poco a poco, se espera que las redes neuronales sean tambi\u00e9n m\u00e1s precisas<\/strong> que los tradicionales modelos estad\u00edsticos. En su caso, transforman cada combinaci\u00f3n de palabras en un vector capaz de representar si \u00abbanco\u00bb es un asiento del parque, un grupo de peces o una entidad financiera.<\/p>\n

Pese a ello, la eficacia de las redes neuronales tambi\u00e9n depende de la disponibilidad de textos traducidos. \u00abAunque tengas una revoluci\u00f3n copernicana\u00a0en la tecnolog\u00eda, depender\u00e1s todav\u00eda de textos traducidos para\u00a0diferentes pares de lenguas\u00bb, defiende N\u00faria Bel, investigadora del Instituto Universitario de Ling\u00fc\u00edstica Aplicada de la Universidad Pompeu Fabra.<\/p>\n

As\u00ed que, para crear un hipot\u00e9tico C-3PO, no solo es necesario mejorar infinitamente su cerebro rob\u00f3tico, sino que el verdadero reto es llenarlo de textos y traducciones. \u00ab Es como dise\u00f1ar\u00a0un F\u00f3rmula 1 sin gasolina.<\/strong> Los datos, las traducciones, son como la gasolina que hace funcionar el motor\u00bb, ejemplifica Bel.<\/p>\n

POR QU\u00c9 RUSIA ERA MORDOR<\/p>\n

El traductor de Google y otros sistemas recurren a documentos de Naciones Unidas o de la Uni\u00f3n Europea<\/a> y rastrean la Red en busca de textos multiling\u00fces. Obviamente, hay combinaciones de lenguas entre las que es imposible encontrar textos traducidos por expertos humanos o bien los documentos que se encuentran no son suficientes.<\/p>\n

En los casos en que no dispone de textos basados en unos determinados pares de lenguas, Google Translate utiliza una lengua como intermediaria<\/a> o pivote<\/strong>: transforma el texto al ingl\u00e9s, del que hay m\u00e1s documentos traducidos a cualquier lengua, y posteriormente al idioma deseado. Esto puede explicar por qu\u00e9\u00a0es capaz de respetar el g\u00e9nero cuando traduce \u00abprofesora\u00bb al catal\u00e1n<\/a> pero no cuando traduce ese t\u00e9rmino al alem\u00e1n<\/a>. La criba que realiza la lengua de Shakespeare acaba provocando un notable descenso en la calidad.<\/p>\n

Adem\u00e1s, un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica dif\u00edcilmente\u00a0se ha entrenado con todas las palabras que forman un idioma, por lo que, de vez en cuando, deja una\u00a0palabra sin traducir o rellena el hueco con ayuda de un atajo. \u00abCuando una palabra es desconocida, se intenta ver su contexto y producir la traducci\u00f3n<\/strong>. Se puede acertar o no, pero siempre ser\u00e1 menos malo que no hacer nada\u00bb, explica Casacuberta. La colaboraci\u00f3n entre el humano y la m\u00e1quina es otra de las soluciones. De hecho, Google pide ayuda a la comunidad para traducir y corregir los textos<\/span><\/strong><\/a> y mejorar as\u00ed su sistema.<\/p>\n

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En internet solo est\u00e1n representados un 5% de idiomas<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Estas triqui\u00f1uelas podr\u00edan justificar que el imparcial traductor de Google tradujera la Federaci\u00f3n de Rusia como Mordor<\/a> del ucraniano al ruso, y convirtiera al ministro de Exteriores en un \u00abpeque\u00f1o caballo triste\u00bb. Al fin y al cabo, Ucrania no estaba nada contenta con la anexi\u00f3n de Crimea<\/a> y se puede deducir que lo plasmaron en la Red, la fuente de la que beben sus adaptaciones.<\/p>\n

Problemas como estos podr\u00edan resolverse si los sistemas contaran con los suficientes documentos traducidos. Todo un desaf\u00edo si tenemos en cuenta que, seg\u00fan un informe de la Broadband Commission<\/a>,\u00a0 unos 1.500 idiomas est\u00e1n en peligro de extinci\u00f3n<\/span><\/strong><\/a>,\u00a0en internet solo est\u00e1n representadas el 5 % de las lenguas<\/span><\/strong><\/a>\u00a0y el 55,2 % de las webs est\u00e1n en ingl\u00e9s.<\/p>\n

Los investigadores necesitan m\u00e1s datos para construir a C-3PO y la mayor\u00eda de veces solo disponen de ellos cuando hay una verdadera necesidad. Sin ir m\u00e1s lejos, durante el terremoto de Hait\u00ed se cre\u00f3 un improvisado sistema de traducci\u00f3n<\/a> del criollo haitiano al ingl\u00e9s para que el ej\u00e9rcito estadounidense entendiera los mensajes de emergencia.<\/p>\n

En Espa\u00f1a, se present\u00f3 hace unos meses el Plan de Impulso de las Tecnolog\u00edas del Lenguaje<\/a> para promover, entre otros aspectos, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica en las Administraciones P\u00fablicas. Ahora bien, hablar del desarrollo de sistemas perfectos es otro nivel.<\/p>\n

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El traductor de Google utiliza modelos estad\u00edsticos pero tambi\u00e9n pide ayuda a los usuarios<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

C\u00d3MO HACER QUE UN TRADUCTOR \u00a0ENTIENDA F\u00cdSICA CU\u00c1NTICA<\/p>\n

Aunque Google Translate o Skype Translator funcionen decentemente como traductores de prop\u00f3sito general, todav\u00eda es un reto conseguir buenas traducciones sobre ciertos temas y en ciertos idiomas. \u00abLo que hace el traductor de Skype es modelar: hace modelos estad\u00edsticos o de redes neuronales sobre un dominio espec\u00edfico. Si estamos hablando de viajes, la cantidad de veces que una palabra ser\u00e1 la traducci\u00f3n de otra se puede estimar mejor porque tienes menos cosas entre las que elegir\u00bb, explica N\u00faria Bel.<\/p>\n

Adem\u00e1s de utilizar Bing Translator<\/a>, la compa\u00f1\u00eda propiedad de Microsoft ha a\u00f1adido al sistema \u00abuna capa de palabras y frases\u00bb que solemos usar\u00a0en los di\u00e1logos<\/strong>, para lo que han utilizado ejemplos de las redes sociales. Por eso Skype logra reconocer y traducir bastante bien las conversaciones: todos utilizamos un lenguaje coloquial en nuestras videollamadas o hablamos de cosas similares.<\/p>\n

Sin embargo, hay otros temas de conversaci\u00f3n en los que el sistema no es tan eficiente: un estadounidense trat\u00f3 de leer a un chino la definici\u00f3n de la eficiencia de Pareto<\/a> sin buenos resultados, si bien Skype Translator fue capaz al menos de traducir el t\u00e9rmino.<\/p>\n

\u00abTendremos traductores muchos mejores entre el ingl\u00e9s y el espa\u00f1ol para temas de econom\u00eda, pero nunca ser\u00e1n capaces de traducir entre el pitjantjatjara y el euskera<\/strong> sobre temas de f\u00edsica, porque probablemente no hay ni un s\u00f3lo par de documentos online que sean dos versiones, en esos idiomas, del mismo texto sobre f\u00edsica\u00bb, explica Julio Gonzalo, profesor del Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos de la UNED.<\/p>\n

Precisamente esa dificultad de algunos sistemas generales de traducci\u00f3n autom\u00e1tica ha hecho que algunas empresas se especialicen en \u00e1reas muy concretas, como la traducci\u00f3n de prospectos m\u00e9dicos. Cuanto m\u00e1s delimitados est\u00e1n los temas, m\u00e1s acertado<\/strong> puede ser su modelo estad\u00edstico.<\/p>\n

Hace unos meses, la compa\u00f1\u00eda Elan Languages demostr\u00f3 que la traducci\u00f3n de una receta del japon\u00e9s al ingl\u00e9s con su sistema superaba a la del gigante de Mountain View<\/a>. Ahora bien, \u00bfes mejor tecnol\u00f3gicamente su programa o es simplemente que hab\u00edan utilizado un mayor n\u00famero de documentos sobre recetas en japon\u00e9s para entrenarlo?<\/p>\n

\u00bfJAM\u00c1S TENDREMOS UN C-3PO EN EL PLANETA TIERRA?<\/p>\n

La disponibilidad variable de datos seg\u00fan los pares de lenguas, la tem\u00e1tica y la dificultad de aprendizaje de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica hacen sospechar a Julio Gonzalo, investigador de la UNED, que la \u00abtraducci\u00f3n universal perfecta entre idiomas al estilo de C-3PO ser\u00e1 una quimera todav\u00eda por mucho tiempo<\/strong>\u00ab.<\/p>\n

Francisco Casacuberta tambi\u00e9n se muestra esc\u00e9ptico sobre la posibilidad de conseguir un droide de protocolo como el inseparable acompa\u00f1ante de R2-D2. \u00abLos sistemas no son perfectos ni lo van a ser. Estoy convencido de que traducir una novela es imposible, porque es un proceso art\u00edstico.<\/strong> El traductor humano debe conocer no solamente las dos lenguas como si fuesen suyas, sino el autor, la obra, el contexto…\u00bb<\/p>\n

Por el momento, Casacuberta cree que pueden mejorarse los sistemas conocidos. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de voz podr\u00edan generar miles de transcripciones diferentes que sirvieran como \u00abhip\u00f3tesis alternativas\u00bb<\/strong> para el traductor autom\u00e1tico, en lugar de realizar una \u00fanica transcripci\u00f3n. De esta forma, el traductor podr\u00eda decidir cu\u00e1l es la m\u00e1s adecuada y acertar\u00eda en m\u00e1s ocasiones.<\/p>\n

N\u00faria Bel, por su parte, est\u00e1 investigando con su grupo de la Universidad Pompeu Fabra c\u00f3mo producir autom\u00e1ticamente recursos que sirvan para entrenar a los algoritmos sin depender exclusivamente de documentos traducidos profesionalmente. \u00bfQueremos adaptar un cat\u00e1logo de mobiliario del catal\u00e1n al ingl\u00e9s? Seleccionamos dos, uno en cada idioma, y encontramos la equivalencia de palabras a partir de una representaci\u00f3n sem\u00e1ntica para crear un nuevo diccionario biling\u00fce.<\/p>\n

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Aunque los ‘ewoks’ hablan un dialecto primitivo, C3-PO es capaz de entender que le adoran<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Bel sugiere otra l\u00ednea de investigaci\u00f3n que podr\u00eda dar sus frutos en un futuro: utilizar revolucionarios sistemas que no dependan de las traducciones que les ense\u00f1en los maestros humanos<\/strong>, sino que aprendan por s\u00ed mismos. Sin embargo, esta tecnolog\u00eda no ha dado todav\u00eda buenos resultados. \u00ab El [traductor universal] no es imposible<\/strong>, parece que lo que necesitamos es tiempo para desarrollar otra tecnolog\u00eda\u00a0y\u00a0evitar la dependencia de datos traducidos\u00bb, se\u00f1ala esta investigadora.<\/p>\n

Mientras tanto, C-3PO nos seguir\u00e1 superando cuantitativamente al dominar seis millones de formas de comunicaci\u00f3n. Eso s\u00ed, \u00e9l mismo no sab\u00eda exactamente lo que le dec\u00edan los ‘ewoks’ en su primitivo dialecto<\/a>, pero le bastaba para comprender que le consideraban un dios. Si al menos se consiguiera descubrir un sistema que entendiera m\u00e1s o menos una gran cantidad de\u00a0idiomas, aunque sigui\u00e9ramos quej\u00e1ndonos de los fallos de la m\u00e1quina, ya ser\u00eda un gran paso que, a corto plazo, no parece que vayamos a dar.<\/p>\n

FUENTE: Diario.es<\/p>\n

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El entra\u00f1able C-3PO domina seis millones de formas de comunicaci\u00f3n, mientras que Skype Translator controla siete idiomas por todo lo alto. \u00bfSer\u00e1 posible que las m\u00e1quinas traduzcan\u00a0todas las lenguas alg\u00fan d\u00eda? \u00bfPor qu\u00e9 el traductor de Google sigue cometiendo tantos … Sigue leyendo →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":68,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-240","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/240","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/users\/68"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=240"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/240\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=240"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=240"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bibliotecas.unileon.es\/centro-idiomas\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=240"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}