¿Cuál es el mejor servicio de traducción online? DeepL quiere desterrar a Google
La herramienta está disponible, por el momento, para siete idiomas, entre ellos el español pero la empresa desarrolladora apunta que han utilizado modelos de aprendizaje profundo para mejorar la conversión: «Los traductores profesionales conservarán sus trabajos durante, al menos, 20 años más», señala su director general
Eliminar la barrera idiomática ha sido uno de los mayores retos de las empresas tecnológicas. Con el tiempo se han popularizado servicios de traducción online, cuyo mayor exponente es el desarrollado por Google, e l más utilizado del mundo . Gigantes de internet y «startups» especializadas han competido en la batalla por alcanzar la herramienta de traducción automática más avanzadas. DeepL , firma europea, ha debutado este martes con su propuesta que afirma haber creado un servicio que «sobrepasa» a los traductores ya existentes en el mercado como Google o Microsoft. Algo a lo que siempre hay que mantener la cautela.
Pese a la novedad, la firma no es del todo desconocida puesto que ya dispone de un diccionario «online» llamado Linguee. Y, precisamente, apoyándose en los cimientos de diez años de experiencia en este campo han querido darle una vuelta a la base de datos para «entrenar» al traductor en aras de mejorar sus prestaciones . «Ahora podemos utilizar y aprovechar este material también para entrenar nuestras redes neuronales», sostiene en declaraciones a este diario Gereon Frahling , director general de DeepL y exempleado de Google.
El servicio, al igual que sucede con otras tecnologías similares, encuentran su motor de crecimiento en el «machine learning» o «aprendizaje automático» basadas en redes neuronales artificiales. Es, pues, una de las revoluciones más recientes y que aplicadas en el campo de la robótica está logrando, junto a los modelos de «deep learning» o «aprendizaje profundo» que la Inteligencia Artificial sea capaz de mejorar rápidamente y «aprender» en función de los supuestos introducidos.
La herramienta de esta compañía, sencilla en su manejo, permite traducir en tiempo real un texto (no así una página introduciendo simplemente el enlace). El sistema reconoce de manera rápida y automática el idioma, convirtiendo las palabras al idioma que uno desea intentando añadir los matices lingüísticos y sus expresiones propias. De hecho, forman parte de los llamados asistentes virtuales que, como Siri, Alexa o Assistant, permiten controlar diversas funciones de los aparatos electrónicos en un nuevo escenario humano-máquina .
«Desde el año 2016 las redes neuronales traducen mejor que los sistemas tradicionales de traducción automática estadística. Estos sistemas -traducción automática estadística y redes neuronales- no tienen mucho en común», añade. Así, por un lado -explica- los sistemas de traducción automática estadística «calculan la frecuencia de ciertas frases o grupos de palabras» dentro de un conjunto de frases en las lenguas de partida y de llegada e «intentan emplearlos en complejos sistemas estadísticos» . Por otro, las redes neuronales presentan «una arquitectura completamente nueva». Las compañías como Google, Microsoft o Systran, que elaboraron sofisticados sistemas de traducción automática estadística, «han tenido que empezar desde cero, perdiendo así la ventaja que llevaban».
«Para el aprendizaje de nuestras redes neuronales, hemos construido un superordenador en Islandia capaz de realizar más de 5.100.000.000.000.000 -5,1 petaFLOPS- operaciones de coma flotante por segundo», apuntan desde la compañía, que asegura que DeeL tiene una capacidad para procesar 1.000.000 de palabras en menos de un segundo. Pese a lo ambicioso del proyecto, este nuevo traductor solo ofrece, en la actualidad, siete idiomas (inglés, español, francés, alemán, italiano, holandés y polaco).
Pero, ¿alcanzará este traductor automático la calidad de una traducción humana? «Esperamos que suceda en unos años, pero no podemos apoyarnos en ninguna base sólida. A veces, ni siquiera el contexto basta: los traductores profesionales traducen según el cliente, el público al que va destinada la traducción, el ámbito de especialidad, el objetivo de la traducción o un producto, el registro deseado, la edad del destinatario, etc. Todos estos son datos que una red neuronal no tiene», reconoce.
No obstante, el ejecutivo calcula que «dentro de 2 o 3 años» una red neuronal será capaz de traducir mejor que las personas «cuando se trata de una frase libre de contexto», aunque en la vida real «es difícil crear redes neuronales con los mismos conocimientos que un traductor humano posee». En su opinión, y pese a los avances en robótica e Inteligencia Artificial, «los traductores profesionales conservarán sus trabajos durante, al menos, 20 años más ».
«Creemos que -esta herramienta- será un poderoso aliado de los traductores profesionales. Con solo un clic, los traductores obtendrán diferentes maneras de formular una idea. El sistema inteligente adaptará así la frase y su estructura atendiendo a las fórmulas preferidas. Nuestros tests demuestran que los traductores pueden duplicar su velocidad de producción.
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