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Traductor universal: Baidu anuncia un gran avance en la traducción simultánea

Cada vez que se elimina una barrera para expandir la comunicación, se está acelerando la emergencia de un cerebro digital suprahumano de capacidades inimaginables

Octubre de 2018 se  recordará como un mes verdaderamente disruptivo para la comunicación humana. A principios del mes se anunciaba la prueba exitosa, realizada en la Universidad de Washington en Seattle, de una red -Brainnet- en la que tres personas resolvieron problemas en colaboración mediante la comunicación directa de cerebro a cerebro. Y a fines de mes, Baidu anunció STACL (Traducción simultánea con anticipación y latencia controlable), el primer sistema de traducción automática simultánea con capacidades de anticipación y “espera” controlable. Básicamente un sistema de traducción simultánea automatizado que a la misma velocidad de interpretación que logra un ser humano supera su precisión.

La creación de un sistema automatizado para una traducción simultánea confiable ha sido un desafío de larga data, especialmente debido a las diferencias en el orden de las palabras entre los idiomas de origen y de destino.

Esta variación en el orden de las palabras en los idiomas humanos ha sido un obstáculo importante tanto para los intérpretes simultáneos humanos como para el desarrollo de sistemas confiables de traducción automática simultánea. Como resultado, prácticamente todos los sistemas de traducción “en tiempo real” comerciales todavía utilizan métodos de traducción convencionales de oración completa (es decir, no simultáneos), lo que provoca la espera indeseable de al menos una oración, lo que hace que el usuario no esté sincronizado con el orador.

En la compañía china Baidu enfrentaron este desafío utilizando una idea inspirada en intérpretes simultáneos humanos, que habitualmente anticipan o predicen materiales que el orador está a punto de cubrir en unos pocos segundos en el futuro. Sin embargo, a diferencia de los intérpretes humanos, su modelo no predice las palabras del idioma de origen en el habla del orador, sino que predice directamente las palabras del idioma de destino en la traducción y, lo que es más importante, fusiona perfectamente la traducción y anticipación en un solo modelo.

Al igual que los intérpretes humanos necesitan familiarizarse con el tema y el estilo del orador de antemano, su modelo también debe recibir capacitación a partir de una gran cantidad de datos  que tienen estructuras de oraciones similares para poder anticipar con una precisión razonable.

Según sus creadores, STACL también es flexible en términos de la compensación de la calidad de latencia, donde el usuario puede especificar cualquier requisito de latencia arbitraria (por ejemplo, demora de una palabra o demora de cinco palabras). Entre idiomas estrechamente relacionados, como el francés y el español, la latencia se puede establecer más baja porque incluso la traducción palabra por palabra funciona muy bien. Sin embargo, para idiomas distantes como el inglés y el chino e idiomas con un orden de palabras diferente, como el inglés y el alemán, se debe permitir una latencia más alta para hacer frente a las diferencias de orden de las palabras. Es más común que la calidad de la traducción sufra con requisitos de baja latencia, pero  STACL sacrifica solo una pequeña pérdida de calidad en comparación con la traducción convencional de oraciones completas (por ejemplo, no simultánea).

Es más común que la calidad de la traducción sufra con requisitos de baja latencia, pero STACL sacrifica solo una pequeña pérdida de calidad en comparación con la traducción convencional de oraciones completas (por ejemplo, no simultánea).

De acuerdo con el equipo de Baidu, el lanzamiento de STACL no pretende reemplazar a los intérpretes humanos, que seguirán dependiendo de sus servicios profesionales durante los próximos años, sino que hará que la traducción simultánea sea más accesible.

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Germán Pineda

Fundador de Visión Prometeo. Apasionado por comprender desde todas las perspectivas la transformación existencial de la humanidad por la convergencia de las tecnologías exponenciales, y contribuir positivamente a este proceso.

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