Cómo las máquinas traducen el lenguaje humano - Ioannis Papachimonas

Ver la lección completa en: http://ed.ted.com/lessons/how-computers-translate-human-language-ioannis-papachimonas

¿Es posible el traductor universal en la vida real? Ya tenemos muchos programas que dicen poder traducir cualquier palabra, frase, o todo un libro en un idioma y a casi cualquier otro idioma. La realidad, sin embargo, es un poco más complicada. Ioannis Papachimonas muestra cómo funcionan estos traductores automáticos y explica por qué muchas veces se confunden un poco.

Lección de Ioannis Papachimonas, animación de NOWAY Video Club.

¿Cómo es posible que tantas especies
intergalácticas en películas y series

resulten hablar inglés perfecto?

La respuesta breve es que nadie
quiere ver a un equipo de la nave

pasar años compilando
un diccionario alienígena.

Pero para mantener la consistencia,

los creadores de Star Trek
y otros mundos de ciencia ficción

introdujeron el concepto
de traductor universal,

un dispositivo portable que traduce
al instante entre cualquier idioma.

¿Es posible un traductor universal
en la vida real?

Ya tenemos muchos programas
que dicen hacer exactamente eso,

tomar una palabra, una oración,
o un libro entero en un idioma

y traducirlo a casi cualquier otro,

sea inglés moderno o sánscrito antiguo.

Y si la traducción fuera solo cuestión
de buscar palabras en un diccionario,

estos programas superarían
a los humanos.

La realidad, sin embargo,
es un poco más complicada.

Un programa de traducción basado
en reglas, usa una base de datos léxica

que tiene todas las palabras que
uno encuentra en un diccionario

y las formas gramaticales que
estas pueden adoptar y reglas

para reconocer los elementos lingüísticos
básicos en el idioma de entrada.

Para una oración aparentemente simple
como "The children eat the muffins",

el programa primero analiza su sintaxis,
o estructura gramatical,

identificando "children" [niños]
como sujeto,

y el resto de la oración como predicado

que tiene un verbo "eat" [comer],

y un objeto directo "the muffins".

Luego tiene que reconocer
la morfología del inglés,

o cómo descomponer el idioma en
unidades significativas más pequeñas,

como la palabra "muffin"

y el sufijo "s", usado
para indicar el plural.

Finalmente, tiene que entender
la semántica,

qué significan realmente
las partes de la oración.

Para traducir esta oración
de manera apropiada,

el programa hará referencia a
distintos vocabularios y reglas

para cada elemento del idioma destino.

Pero aquí la cosa se complica.

La sintaxis de algunos idiomas permiten
ordenar palabras en cualquier orden,

mientras que otras, harían que
el "muffin" se coma al niño.

La morfología puede también
suponer un problema.

El esloveno distingue entre
dos niños y tres o más

mediante un sufijo dual
ausente en muchos otros idiomas,

mientras que la falta de artículos
definidos del ruso podría dejar la duda

de si los niños están comiendo
algunos muffins en particular,

o solo comen muffins en general.

Finalmente, incluso si la semántica
es técnicamente correcta,

el programa puede errar
en sus puntos más finos,

por ejemplo si los niños
"comen" los muffins,

o los "devoran".

Otro método es la traducción
automática estadística,

que analiza una base de datos
de libros, artículos y documentos

que ya ha sido traducida por humanos.

Encontrando concordancias
entre textos fuente y traducidos,

que es poco probable
que ocurran por casualidad,

el programa puede identificar frases
y patrones que se corresponden,

y usarlos para futuras traducciones.

Sin embargo, la calidad
de este tipo de traducción

depende del tamaño de
la base de datos inicial

y la disponibilidad de muestras
para ciertos idiomas

o estilos de escritura.

La dificultad que tienen las máquinas
con las excepciones, irregularidades

y los matices de significado que
parecen instintivos a los humanos

llevaron a algunos investigadores a
creer que la comprensión de la lengua

es un producto único de la
estructura cerebral biológica.

De hecho, uno de los traductores
universales más famosos de la ficción,

el pez Babel de "The Hitchhiker's
Guide to the Galaxy",

no es una máquina
sino una pequeña criatura

que traduce las ondas cerebrales y las
señales nerviosas de especies sensibles

mediante una forma de telepatía.

Por ahora, aprender un idioma
a la antigua

todavía dará mejores resultados que
los programas informáticos actuales.

Pero esto no es tarea fácil,

y la inmensa cantidad
de idiomas del mundo,

así como la creciente interacción
de las personas que los hablan,

no hará más que estimular un mayor
avance en la traducción automática.

Quizá cuando encontremos
formas de vida intergalácticas,

podremos comunicarnos con ellos
a través de un pequeño aparatito,

o puede que empecemos a compilar
ese diccionario, después de todo.