1
00:00:06,677 --> 00:00:11,306
¿Cómo es posible que tantas especies
intergalácticas en películas y series

2
00:00:11,306 --> 00:00:14,483
resulten hablar inglés perfecto?

3
00:00:14,483 --> 00:00:17,886
La respuesta breve es que nadie
quiere ver a un equipo de la nave

4
00:00:17,886 --> 00:00:21,644
pasar años compilando 
un diccionario alienígena.

5
00:00:21,644 --> 00:00:23,442
Pero para mantener la consistencia,

6
00:00:23,442 --> 00:00:26,789
los creadores de Star Trek
y otros mundos de ciencia ficción

7
00:00:26,789 --> 00:00:30,514
introdujeron el concepto 
de traductor universal,

8
00:00:30,514 --> 00:00:35,012
un dispositivo portable que traduce
al instante entre cualquier idioma.

9
00:00:35,012 --> 00:00:38,539
¿Es posible un traductor universal
en la vida real?

10
00:00:38,539 --> 00:00:42,137
Ya tenemos muchos programas 
que dicen hacer exactamente eso,

11
00:00:42,137 --> 00:00:45,954
tomar una palabra, una oración, 
o un libro entero en un idioma

12
00:00:45,954 --> 00:00:49,004
y traducirlo a casi cualquier otro,

13
00:00:49,004 --> 00:00:52,337
sea inglés moderno o sánscrito antiguo.

14
00:00:52,337 --> 00:00:55,913
Y si la traducción fuera solo cuestión
de buscar palabras en un diccionario,

15
00:00:55,913 --> 00:00:59,825
estos programas superarían
a los humanos.

16
00:00:59,825 --> 00:01:03,299
La realidad, sin embargo, 
es un poco más complicada.

17
00:01:03,299 --> 00:01:07,179
Un programa de traducción basado 
en reglas, usa una base de datos léxica

18
00:01:07,179 --> 00:01:10,302
que tiene todas las palabras que 
uno encuentra en un diccionario

19
00:01:10,302 --> 00:01:13,283
y las formas gramaticales que 
estas pueden adoptar y reglas

20
00:01:13,283 --> 00:01:18,715
para reconocer los elementos lingüísticos
básicos en el idioma de entrada.

21
00:01:18,865 --> 00:01:22,396
Para una oración aparentemente simple 
como "The children eat the muffins",

22
00:01:22,396 --> 00:01:27,050
el programa primero analiza su sintaxis,
o estructura gramatical,

23
00:01:27,050 --> 00:01:29,587
identificando "children" [niños] 
como sujeto,

24
00:01:29,587 --> 00:01:32,317
y el resto de la oración como predicado

25
00:01:32,317 --> 00:01:34,368
que tiene un verbo "eat" [comer],

26
00:01:34,368 --> 00:01:37,422
y un objeto directo "the muffins".

27
00:01:37,422 --> 00:01:40,249
Luego tiene que reconocer
la morfología del inglés,

28
00:01:40,249 --> 00:01:44,681
o cómo descomponer el idioma en
unidades significativas más pequeñas,

29
00:01:44,681 --> 00:01:46,124
como la palabra "muffin"

30
00:01:46,124 --> 00:01:49,755
y el sufijo "s", usado
para indicar el plural.

31
00:01:49,755 --> 00:01:52,449
Finalmente, tiene que entender
la semántica,

32
00:01:52,449 --> 00:01:55,848
qué significan realmente 
las partes de la oración.

33
00:01:55,918 --> 00:01:58,194
Para traducir esta oración 
de manera apropiada,

34
00:01:58,194 --> 00:02:01,982
el programa hará referencia a 
distintos vocabularios y reglas

35
00:02:01,982 --> 00:02:05,166
para cada elemento del idioma destino.

36
00:02:05,166 --> 00:02:07,020
Pero aquí la cosa se complica.

37
00:02:07,020 --> 00:02:11,820
La sintaxis de algunos idiomas permiten 
ordenar palabras en cualquier orden,

38
00:02:11,820 --> 00:02:16,954
mientras que otras, harían que
el "muffin" se coma al niño.

39
00:02:16,954 --> 00:02:19,647
La morfología puede también
suponer un problema.

40
00:02:19,647 --> 00:02:23,243
El esloveno distingue entre
dos niños y tres o más

41
00:02:23,243 --> 00:02:26,897
mediante un sufijo dual 
ausente en muchos otros idiomas,

42
00:02:26,987 --> 00:02:30,532
mientras que la falta de artículos 
definidos del ruso podría dejar la duda

43
00:02:30,532 --> 00:02:33,575
de si los niños están comiendo
algunos muffins en particular,

44
00:02:33,575 --> 00:02:36,719
o solo comen muffins en general.

45
00:02:36,719 --> 00:02:39,708
Finalmente, incluso si la semántica
es técnicamente correcta,

46
00:02:39,708 --> 00:02:42,757
el programa puede errar
en sus puntos más finos,

47
00:02:42,757 --> 00:02:45,809
por ejemplo si los niños 
"comen" los muffins,

48
00:02:45,809 --> 00:02:47,794
o los "devoran".

49
00:02:47,794 --> 00:02:51,558
Otro método es la traducción 
automática estadística,

50
00:02:51,558 --> 00:02:55,762
que analiza una base de datos 
de libros, artículos y documentos

51
00:02:55,762 --> 00:02:59,488
que ya ha sido traducida por humanos.

52
00:02:59,488 --> 00:03:02,959
Encontrando concordancias 
entre textos fuente y traducidos,

53
00:03:02,959 --> 00:03:05,393
que es poco probable 
que ocurran por casualidad,

54
00:03:05,393 --> 00:03:09,345
el programa puede identificar frases 
y patrones que se corresponden,

55
00:03:09,345 --> 00:03:12,429
y usarlos para futuras traducciones.

56
00:03:12,429 --> 00:03:14,969
Sin embargo, la calidad 
de este tipo de traducción

57
00:03:14,969 --> 00:03:17,690
depende del tamaño de 
la base de datos inicial

58
00:03:17,690 --> 00:03:21,357
y la disponibilidad de muestras
para ciertos idiomas

59
00:03:21,357 --> 00:03:23,383
o estilos de escritura.

60
00:03:23,383 --> 00:03:27,140
La dificultad que tienen las máquinas
con las excepciones, irregularidades

61
00:03:27,140 --> 00:03:30,994
y los matices de significado que 
parecen instintivos a los humanos

62
00:03:30,994 --> 00:03:35,045
llevaron a algunos investigadores a 
creer que la comprensión de la lengua

63
00:03:35,045 --> 00:03:39,251
es un producto único de la
estructura cerebral biológica.

64
00:03:39,251 --> 00:03:43,101
De hecho, uno de los traductores
universales más famosos de la ficción,

65
00:03:43,101 --> 00:03:46,439
el pez Babel de "The Hitchhiker's 
Guide to the Galaxy",

66
00:03:46,439 --> 00:03:49,726
no es una máquina 
sino una pequeña criatura

67
00:03:49,726 --> 00:03:54,210
que traduce las ondas cerebrales y las 
señales nerviosas de especies sensibles

68
00:03:54,210 --> 00:03:57,005
mediante una forma de telepatía.

69
00:03:57,005 --> 00:03:59,726
Por ahora, aprender un idioma
a la antigua

70
00:03:59,726 --> 00:04:05,106
todavía dará mejores resultados que 
los programas informáticos actuales.

71
00:04:05,106 --> 00:04:06,749
Pero esto no es tarea fácil,

72
00:04:06,749 --> 00:04:09,014
y la inmensa cantidad 
de idiomas del mundo,

73
00:04:09,014 --> 00:04:12,989
así como la creciente interacción
de las personas que los hablan,

74
00:04:12,989 --> 00:04:18,004
no hará más que estimular un mayor
avance en la traducción automática.

75
00:04:18,004 --> 00:04:21,409
Quizá cuando encontremos
formas de vida intergalácticas,

76
00:04:21,409 --> 00:04:24,660
podremos comunicarnos con ellos
a través de un pequeño aparatito,

77
00:04:24,660 --> 00:04:29,026
o puede que empecemos a compilar
ese diccionario, después de todo.