La traducción automática ya no es nueva porque los primeros sistemas de traducción automática más o menos funcionales nacieron en la década de los 70, en el siglo pasado.

Veamos cómo los sistemas de traducción automática han evolucionado en estos 50 años desde sus versiones iniciales

Los primeros sistemas de traducción automatizada funcionaban en base a reglas gramaticales y glosarios multilingües, en su expresión inglesa Rules-based Machine Translation o RBMT. El sistema realizaba la traducción palabra por palabra, lo que resultaba en un texto casi ininteligible. Las traducciones automáticas por lo tanto no se prestaban al uso y gozaba de una reputación no muy buena que digamos.  

En los años 80 y sobre todo en los 90, la calidad de los textos mejoró sustancialmente, gracias a un sistema de traducción automática basado en la estadística: Statistical Machine Translation o SMT. Se aplicaban unos algoritmos sobre textos escritos por traductores profesionales, teniendo en cuenta también el contexto en el que se usaban las palabras. Gracias a estos sistemas, las traducciones mejoraban aunque los textos no siempre fuesen lógicos ni suficientemente legibles.

La Inteligencia Artificial (IA)

Recientemente la Inteligencia Artificial (IA) se aplica también a las lenguas y a la traducción. ¿Esto significa que las máquinas pueden aprender lenguas extranjeras? (Aún) no. Se trata de sistemas de traducción basados en redes neuronales: Neural Machine Translation Systems (NMT).

Gracias a algoritmos muy sofisticados, la máquina puede ‘aprender a traducir’ en base a estructuras similares que se escribieron ya antes. De este modo, el sistema es capaz de aprender cómo se usan determinadas palabras en contextos similares o cómo se usan los tiempos verbales en pasado de manera correcta.
Ejemplos de sistemas de traducción automática basados en NMT son Google Translate, Amazon Translate o DeepL.

Quienes ya han probado estos sistemas, constatan que las traducciones son fluidas, bien legibles y en la mayoría de los casos gramaticalmente correctas, sobre todo en el caso de los idiomas más traducidos como inglés o español. Para lenguas menos frecuentes o más complicadas como por ejemplo el polaco o el turco, los resultados suelen ser menos positivos porque la máquina no ha ‘visto’ tantos textos escritos en estas lenguas.

¿Esto implica que podemos jubilar a los traductores humanos? Pues no. Veamos por qué no.

La traducción automática tiene sus riesgos: traducciones incorrectas, elección de palabras erróneas, registros equivocados. La máquina carece de sentimientos y tiene problemas para comprender la ironía, bromas, alusiones o expresiones y dichos.

 

Veamos un ejemplo. Usamos Reverso y escribimos la siguiente frase en español:

Vamos a sacar la foto. A ver, todos “patata”

Aclarando el contexto: si queremos salir en la foto con una bonita sonrisa, en español decimos “patata” y en inglés diremos “cheese”.

Esta es la traducción automática de Reverso en inglés:

Let’s take the picture. Let’s see, all “potato”

Reverso lo traduce así en neerlandés:

Laten we de foto nemen. Laten we eens kijken, alle ‘aardappel’

¡Estas traducciones son totalmente erróneas!

Para DeepL, la traducción inglesa es ésta: Let’s take the picture. Let’s see, all “potato”.

Y su versión neerlandesa: Laten we de foto nemen. Eens kijken, iedereen “aardappel”.

Mientras que yo, traductora humana, escribo: Let’s take a pic. Everybody “cheese”.

Y en neerlandés:  We gaan een foto maken. Iedereen “cheese”!

 

Ponemos DeepL, Reverso y Google Translate a trabajar y les pedimos la traducción de dos expresiones en inglés, vemos qué sale:

“No man is an island”

Este dicho inglés significa que todos estamos interrelacionados y que nos necesitamos los unos a los otros.

Los tres sistemas de traducción automática coinciden en su traducción: “Ningún hombre es una isla.”

Es una traducción literal, nada idiomática en español y que dice más bien poco.

 

En muchas culturas se dice que los gatos tienen más de una vida porque pueden sobrevivir en circunstancias realmente difíciles.

“A cat has nine lives”, se dice en inglés.

Para DeepL, Reverso y Google Translate: “Un gato tiene nueve vidas”

Los gatos ingleses tendrán nueve vidas, pero ¡los gatos españoles sólo tienen siete!

Las máquinas traducen mal esta expresión. El traductor profesional humano la usa correctamente.

 

Otro ejemplo de traducción automática del alemán al español:

“Alles hat ein Ende, nur die Wurst hat zwei.” Hemos sacado esta frase de un ensayo de un periódico austriaco. (www.derstandard.at, gesammelt am 19.02.2022) de la página corpora.uni-leipzig.de/de?corpusId=deu_news_2022

Significa que todo tiene un fin. Veamos las traducciones automáticas:

En DeepL: “Todo tiene un final sólo la salchicha tiene dos”

En Google Translate: “Todo tiene un final solo la salchicha tiene dos”

En Reverso: “Todo tiene un final solo la salchicha tiene dos”

Las traducciones son literales y la máquina no ha captado que se trata de una expresión.

 

Otro ejemplo del alemán:
„Was ich nicht weiß, macht mich nicht heiß” Esta expresión sale en una obra de Johann Wolfgang Goethe: Gedichte, y actualmente se usa como proverbio.

En DeepL: “Lo que no sé no me calienta”

En Google Translate: “Lo que no sé no me hará daño”

En Reverso: “Lo que no sé no me calienta”

Difícil…
La traducción de un traductor humano sería: “Ojos que no ven, corazón que no siente”.

Con estos ejemplos, pretendo ilustrar que las máquinas no son capaces de entenderlo todo ni de transmitir mensajes de manera totalmente correcta, no siempre y tampoco en cualquier contexto o circunstancia, en una o en varias lenguas. Las construcciones lingüísticas quizás parezcan correctas, pero no siempre lo son, lo que podría causar muchos malentendidos e incluso problemas.  

 

¿Para qué puedo utilizar la traducción automática?

La traducción automática puede ser una opción para la traducción de grandes volúmenes de texto que serán usados de manera interna o para tener una idea del contenido del texto. Pensemos también en manuales técnicos, descripciones de productos o manuales para la instalación o configuración de programas, que podrán ser traducidos por algún sistema automático para que salgamos del paso con un texto base en nuestra lengua. De todos modos, todos ya hemos leído manuales de los que no comprendemos absolutamente nada, porque la traducción automática no ha sido revisada por ningún traductor profesional humano.

A largo plazo y para grandes volúmenes, la traducción automática es más rápida y por lo tanto más económica.

¿Cuándo es desaconsejable o incluso peligrosa la traducción automática?

Algunas páginas web multilingües han sido traducidas por sistemas automáticos. Esto es totalmente desaconsejable ya que una página web es como una “tarjeta de visita” y los clientes internacionales perderán toda la confianza en el producto o en la empresa cuando vean textos tan mal escritos o incluso ininteligibles en una web corporativa.  

Será mejor que confíe la traducción de cualquier comunicación con sus clientes, textos creativos, páginas web, textos de marketing o sobre temas culturales, a traductores profesionales. Si tuviera ya una versión de traducción automática, recomendamos que nos la envíe para una revisión y posedición, para que corrijamos todos los errores. Los traductores profesionales corregirán las interpretaciones erróneas y adaptarán temas culturalmente no aceptables, lo que es muy importante para un resultado satisfactorio.

La protección de sus datos

Cuando vaya a utilizar sistemas de traducción automática, debería preguntarse a dónde irán a parar sus datos o sus documentos confidenciales y cómo serán tratados por estos sistemas.

ITS aplica una estricta política de privacidad según el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Todos nuestros clientes podrán estar tranquilos porque sus datos estarán totalmente protegidos.

ITS garantiza textos correctamente escritos por traductores profesionales y nativos de cada lengua. Para más información, puede ponerse en contacto con nosotros a través de itsalamanca.es