Meta, la compañía de Mark Zuckerberg, ha dado un paso importante hacia la realidad de los traductores universales con un nuevo sistema de inteligencia artificial que permite la traducción directa de voz a voz en múltiples idiomas.
Tener a disposición un traductor de texto de hasta 100 lenguas es algo impresionante, pero que éste sea capaz de traducir directamente de voz a voz es algo que hasta ahora solo se veía en series y películas de ciencia ficción. La utopía del traductor universal, un dispositivo hasta ahora ficticio, servía en el universo de ficción de Star Trek para entenderse con alienígenas.
En la novela Guía del autoestopista galáctico, de Douglas Adams, el Pez de Babel era un dispositivo biológico en forma de pez que se ponía en la oreja y era capaz de traducir en tiempo real cualquier idioma. El mito está hoy un paso más cerca de hacerse realidad. Meta, la compañía de Mark Zuckerberg, ha publicado un artículo en la revista Nature donde presenta un sistema de inteligencia artificial capaz de realizar traducciones en múltiples lenguas, tanto desde y hacia texto como desde y hacia audio, así como todas sus combinaciones. La traducción automática antes de Meta Muy lejos han quedado ya esos primeros sistemas de traducción automática basados en reglas y en cálculos estadísticos previos al salto a la traducción neuronal automática allá por 2016. En la actualidad contamos con un gran poder de cómputo que podemos aprovechar para darle rienda suelta al aprendizaje de máquina (machine learning) a través de las redes neuronales artificiales aplicadas a la creación de grandes modelos lingüísticos. Esas mismas que son la base de nuestro querido (y a veces odiado) ChatGPT. Hasta ahora, la mayoría de los traductores automáticos traducen de un idioma X a otro Y usando una lengua intermedia en donde se tengan muchos datos para poder así entrenar estos sistemas. Y sí, como era de esperar, la mayoría de los sistemas de traducción pasan por el inglés como intermediario. Esto es lógico, ya que si pensamos que tenemos 100 lenguas y queremos traducir de todas a todas necesitaríamos 19 800 traductores (100=>99 y viceversa). Es decir, hay que combinar todas con todas. Sin embargo, si usamos el inglés como lengua intermedia se ahorran muchos pasos y solo nos harán falta 198 (99=>inglés + inglés=>99). El problema es que ese empleo de una lengua intermedia requiere dos pasos de traducción (desde la lengua de origen al inglés y desde el inglés hasta la lengua de destino), lo que posiblemente conlleva la comisión de muchos errores. La traducción automática hoy en día La propuesta de Meta es realizar traducciones directas entre dos lenguas gracias al uso de un espacio de representación común. Es decir, el texto (o audio) se convierte a una serie de valores numéricos que los representan, para que así una máquina pueda procesarlos. En este espacio multidimensional, las oraciones con significados similares estarán próximas entre sí, de tal forma que es posible medir distancias y realizar cálculos en dicho ámbito. Lo que es interesante es que el sistema de Meta es capaz de aprender cómo representar texto y audio en ese espacio independientemente del idioma en que esté. Imagine un espacio de múltiples dimensiones donde distintas oraciones estén organizadas de acuerdo a su parecido a muchas otras. Una oración en una lengua y su traducción a otra estarán muy cerca una de otra; casi superpuestas, podríamos decir. Gracias a este preprocesamiento de los datos, realmente no hace falta crear nuevas redes neuronales artificiales mucho más complejas que las que ya tenemos a nuestra disposición. Todo es cuestión de usar la información disponible de forma inteligente. Merced a ello es posible realizar algunas tareas, como la traducción de texto a voz para algunas lenguas donde no sea posible contar con suficientes datos de entrenamiento. Es decir, si sabemos traducir de texto a texto de una lengua X a otra Y, pero no contamos con ejemplos de traducciones de texto del idioma X a voz en el idioma Y, podremos utilizar el espacio de representación para sortear el problema. Aprendizaje de 0 ejemplos Esto se consigue gracias al uso de una técnica de aprendizaje llamada zero-shot, algo así como “aprendizaje de cero ejemplos”. Dado que tanto el texto como el audio están representados en el mismo espacio multidimensional, es posible dar el salto entre uno y otro. Alguien podría objetar que el paso de texto a voz sí es algo resuelto y que existen muchos programas que son capaces de hacer un trabajo aceptable. Sin embargo, si quiero traducir de voz a voz y descompongo el problema en pasos (voz en la lengua X=>texto en la lengua X=>texto en la lengua Y=>voz en la lengua Y), el sistema resultante probablemente tendrá mucho retardo y termine siendo inutilizable en un caso real. Poder realizar todo el proceso en un solo paso consigue que la traducción sea fluida. La traducción automática en el futuro A pesar de todos estos avances, la traducción automática no se puede considerar un problema resuelto
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