Desde hace muchos años contamos con herramientas muy útiles para traducir textos. El propio traductor de Google o DeepL son solo algunas de las webs más utilizadas para ello. Sin embargo, con la llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial generativa, entre todas las tareas que podemos pedirle a la IA también se encuentra la opción de traducir cualquier texto.

En este artículo te vamos a mostrar cómo el creador de una de las mejores IA utiliza ChatGPT para traducir textos de manera profesional y sin caer en errores comunes.

Dos prompts para traducir textos en cualquier idioma

Cuando interactuamos con alguna herramienta basada en inteligencia artificial generativa, obtendremos mejores resultados si somos más precisos a la hora de escribir nuestro prompt. De esta manera, no es lo mismo pedirle directamente a la IA que nos traduzca un texto de un idioma a otro que haciéndolo si también le pedimos que respete una serie de normas.

Javi López, fundador de Magnific, una IA que nos sirve para escalar cualquier imagen, nos ha desvelado su truco para traducir textos mediante IA para dejar de una vez por todas de depender de herramientas como DeepL y similares. Para ello, en una publicación en X nos ha compartido dos prompts que usa normalmente para su cuenta inglesa y japonesa.

En Genbeta

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El primer prompt se basa en pedirle a la IA que traduzca el texto teniendo en cuenta una serie de aspectos: expresión fluida y natural, en un contexto conversacional o informal, y específica para interacciones con otros en Twitter de forma que muestre respeto pero sin ser excesivamente formal. Bajo estas líneas te dejamos con el prompt completo:

Translate the following text into [LANGUAGE] taking care of:

- Fluent and natural expression

- In an informal or conversational context

- For interactions with others on Twitter that show respect but without being overly formal

[Text to translate]

Otro prompt que utiliza, sobre todo para corregir textos en cualquier idioma, es el siguiente:

Fix [language] ONLY if errors:

[Text to translate]

Aquí López le está pidiendo a la IA que solamente corrija el texto en un determinado idioma en caso de que exista algún fallo. Cada uno de estos prompts podemos aplicarlos a cualquier chatbot con IA como ChatGPT con GPT-4  y similares para mejores resultados.

Según López, utiliza la inteligencia artificial para traducir y corregir prácticamente todo el contenido de sus cuentas en X, tanto de su cuenta inglesa como japonesa. A pesar de que no siempre la inteligencia artificial nos ofrecerá una traducción a la altura, siempre nos ayudará a mejorar su traducción si le indicamos de manera precisa cómo queremos expresar el texto.

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Una de las claves de la popularidad de ChatGPT es la cantidad de tareas que puedes hacer en tu día a día con el chatbot con el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT, entre ellas, traducir textos. Sin ir más lejos, teóricamente traduce tan bien que el de traductor es uno de los trabajos que corren riesgo con la inteligencia artificial, según el informe de OpenAI. Pero es que el poderío de GPT también amenazan otras herramientas de traducción gratis tan famosas como el traductor de Google o el que se autoproclama el mejor traductor del mundo, DeepL. ¿Quién es mejor traductor: Google Translate, DeepL o ChatGPT?

¿Cómo ha de ser un buen traductor?

Vamos a establecer mínimos. El objetivo principal de un traductor es ser capaz de transferir el significado de un discurso escrito u oral a otra lengua sin que pierda ni su significado ni sus matices. Es decir, que no vale con intercambiar palabras con el mismo significado en dos idiomas, sino que debe transmitir el significado del conjunto.

Por supuesto, tampoco vale con transferir la información entre idiomas de forma literal, sino que debería comunicar el significado que el emisor tenía previsto conservando el tono, la connotación cultural y el contexto. De ahí que la carrera sea traducción e interpretación. Una buena traducción es un arte a la altura de pocas personas y menos máquinas (si es que las hay).

La traducción automática añade un plus de dificultad porque las estructuras varían entre idiomas. Por ejemplo, en francés los pronombres tienen género mientras que en euskera no existe el género.

La guinda del pastel es el contexto y lo coloquial: una misma frase puede cambiar en función de dónde lo digas y las modas y juegos de palabras resultan problemáticos de traducir e interpretar.

En Genbeta

La IA Zero-Shot de Google traduce idiomas sin haber visto un ejemplo antes. Gracias a ello ya hay 24 lenguas nuevas en Translate

Expresiones idiomáticas y coloquialismos

Al traducir un coloquialismo se corre el riesgo de que lo traducido pierda el significado inicial y la intención al del idioma original. Empezamos con un clásico de la lengua castellana que pasaremos al inglés: llevarse el gato al agua, que significa conseguir algo.

Google Translate

ChatGPT no solo lo entiende, sino que da dos posibles traducciones

DeepL sube la apuesta entendiendo y ofreciendo varias alternativas

Aquí hay gato encerrado, Google. Mientras que ChatGPT y DeepL son capaces de entender la expresión, a Google Translate le metemos un gol por toda la escuadra con esta expresión idiomática.

Hemos probado qué tal se defienden con los coloquialismos con un dos en uno: "tuve que buscarme un curro porque no tenía plata", mezclando un poco el castellano de España (curro) con el de Argentina (plata) y las tres son capaces de entenderlo y traducirlo adecuadamente. Asimismo hemos introducido otras frases como "Me quedé de piedra", que las tres herramientas traducen adecuadamente como "I was stunned", pero con la frase "lo intenté, pero no hay tu tía", solo ChatGPT salió airosa. Como extra, mientras que DeepL y Google Translate se limitan a traducir, ChatGPT ofrece la traducción y una explicación sobre el significado.

ChatGPT

DeepL

Google Translate

Precisión

Pequeñas y sutiles diferencias entre el texto original y su traducción pueden alterar por completo su significado. Comenzamos con algo relativamente sencillo: traducir del castellano al inglés este refrán "No hay mal que por bien no venga".

Google Translate

DeepL

ChatGPT

Not bad, todos salen airosos. Así que ahora probamos con una frase y un idioma que de partida, por ser minoritario, da una vuelta más de dificultad a la tarea. "Euskaldunak ez du hotzik", cuya traducción del euskera al castellano sería algo así como "Los vascos no tienen frío", una fanfarronada que refleja el carácter duro y resistente.

Google Translate

La primera en la frente: DeepL no detecta ni permite traducir del o al euskera. Google sí, pero el significado deja bastante que desear y ni siquiera es buena la traducción literal. Aprovechando que ChatGPT lo permite, le invitamos a que interprete la frase: la clava.

ChatGPT

Otra oportunidad, esta vez con idiomas más mainstream: "No hay mal que por bien no venga".

Mezclando idiomas: spanglish, euskañol...

Poco a poco ya vamos arrojando algo de luz sobre el hype pudiéramos haber provocado con la propuesta de este artículo. ¿Cómo, que he usado una palabra en otro idioma? Bueno, es que lo de mezclar idiomas es relativamente común y puede dificultar la tarea de traducción de las tres herramientas que estamos probando.

Empezamos con un verso de la canción LLYM de Rosalía "Me diviertes, maybe tú eres el que me libera", del castellano al inglés.

ChatGPT

Google Translate

DeepL

Habida cuenta que los tres salen airosos, vamos a añadir un poco de picante al asunto combinando dos idiomas en la misma palabra. Vamos, inventando palabras que las personas con el conocimiento en ambas palabras podemos entender, como rantear, hypear (en ambos casos en spanglish) o bukatuar (euskañol). "Me estoy hypeando con esta película".

ChatGPT

Google Translate

DeepL

Aunque DeepL y ChatGPT ofrecen una traducción más depurada, los tres entienden la mezcla y combinación de idiomas.

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Aunque las tres herramientas han demostrado su poderío en tareas complejas y en última instancia siempre quedará sujeto a la traducción en concreto que vayamos a llevar a cabo, la realidad es que de acuerdo con nuestros experimentos, ChatGPT ha sido el mejor traductor ante esta batería de pruebas.

Es de justicia reconocer que DeepL se ha quedado cerca, ofreciendo alternativas y buena comprensión, aunque ya hemos visto que no ofrece soporte en tantos idiomas, lo que puede ser crucial. El último puesto corresponde a Google Translate, pero Google ya se ha puesto manos a la obra y la inteligencia artificial de Bard llegará de forma inminente a su traductor.

No obstante y como señala Xose Castro en Twitter, especializado en traducción, todavía está lejos de una buena traducción e interpretación humana: se le resisten algunos coloquialismos, expresiones idiomáticas y frases hechas, confunde y le cuesta distinguir géneros, se le atragantan ciertos false friends, entre otros.

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Hoy día contamos con multitud de herramientas para superar la barrera del idioma. Si bien la más eficaz sigue siendo aprenderlos, los traductores, con ayuda de la inteligencia artificial, son cada vez más ágiles a la hora de hacer su trabajo. En redes sociales son muy importantes, ya que ayudan a que todo el mundo se entienda (aunque a veces fallen), pero Mark Zuckerberg quiere ir más allá con ellos, y serán también la clave para que no haya problemas de comunicación en su idílico metaverso.

Los investigadores de Meta llevan un buen tiempo trabajando en modelos de inteligencia artificial enfocados a la traducción de varias lenguas. En este caso han anunciado NLLB-200 (No No Language Left Behind), un modelo capaz de traducir 200 idiomas en tiempo real, siendo el doble de mejor que el sistema que tenía Meta hasta el momento.

Eliminando las barreras del idioma con NLLB-200

Según ha comentado Zuckerberg en un post de Facebook, muchos de los idiomas que se incluyen en este modelo no son compatibles con los sistemas de traducción actuales. Dicho modelo, el cual es open-source y del que podemos averiguar más detalles a través de su paper, ha sido entrenado utilizando el superordenador Research SuperCluster, siendo uno de los superordenadores para IA más rápidos del mundo.

"Para dar una idea de la escala del programa, el modelo de 200 idiomas analiza más de 50.000 millones de parámetros".

Según apunta Zuckerberg, el sistema está preparado para realizar hasta 25.000 traducciones diarias a través de todas las apps de Meta. La herramienta es capaz de traducir idiomas tanto en oral como en escrito, y de esas 200 lenguas, se han añadido 55 africanas, muchas de las cuales no se encuentran disponibles en los sistemas de traducción automáticos actuales.

En la imagen podemos observar los distintos modelos de traducción con sus respectivas puntuaciones BLEU, una medida para evaluar la calidad de estos modelos a través de las traducciones de referencia. En la gráfica, NLLB-200 supera a BT, alcanzando una puntuación de 37,84, siendo la más alta hasta la fecha.

Eliminar las barreras del idioma es algo que evidentemente beneficia la fluidez en la comunicación, y esto es esencial en las redes sociales. Además, este tipo de sistemas serán clave para la traducción en tiempo real por medio de dispositivos de realidad virtual, teniendo por objetivo facilitar una experiencia en el metaverso ininterrumpida.

En Genbeta

La IA Zero-Shot de Google traduce idiomas sin haber visto un ejemplo antes. Gracias a ello ya hay 24 lenguas nuevas en Translate

Traducciones desde el idioma original y no del inglés

NLLB-200 está basado en el modelo M2M-100 presentado en 2020, un sistema que, en vez de pasar las traducciones del inglés, se hacen desde el idioma original, suponiendo una traducción más precisa. Sin embargo, el cuello de botella de este sistema es debido a la sobrerrepresentación del inglés en Internet.

La mayoría de artículos y contenido se suele encontrar en inglés, y el sistema requiere de millones de ejemplos de sus distintos idiomas compatibles para realizar su función. Aquí Meta lo explica comparando la cantidad de artículos en Wikipedia que hay en sueco y el lingala. Si bien el primero es hablado por unas 10 millones de personas, el lingala lo hablan 45 millones de personas procedentes de la República Democrática del Congo, la República del Congo, la República Centroafricana y en Sudán del Sur. En Wikipedia hay 2,5 millones de artículos en sueco, mientras que en el idioma africano solo hay 3.260.

Para afrontar este problema, desde Meta han mejorado su modelo para obtener un mayor rendimiento de cada oración y palabra procesada, aumentando también el tamaño de las bases de datos utilizadas para alimentar al algoritmo. Para confirmar la calidad de las traducciones han utilizado a FLORES-200, un dataset para evaluación que les ha servido para entrenar y mejorar a su modelo de IA.

Más información | Meta

El Traductor de Google ha estado recibiendo interesantes cambios últimamente. Hace unos días os hablábamos de la llegada de una función de 'historial' para acceder a nuestras traducciones de manera automática en cualquier dispositivo. Ahora la herramienta ha obtenido 24 nuevos idiomas, y lo ha hecho de una manera muy peculiar.

Google ha utilizado su modelo de machine learning Zero-Shot, el cual ha aprendido los idiomas sin haber visto un ejemplo antes. Si bien desde la compañía reconocen que no es perfecto, la técnica empleada ha sido todo un hito para Google Translate.

Una IA que traduce sin haber estudiado el idioma antes

La firma lo ha anunciado a través de una nueva entrada en su blog oficial. En ella han especificado los idiomas, los cuales suman ya un total de 133. Según Google, estos nuevos idiomas son hablados por más de 300 millones de personas en todo el mundo. El lingala, por ejemplo, es hablado por más de 45 millones de personas en África central. También se han incluido los idiomas indígenas como el quechua, guaraní o aimara de las Américas, entre otros.

En Genbeta

DeepL, la mejor alternativa al traductor de Google, ya tiene aplicación para Windows y macOS: así es como funciona

Entre los idiomas añadidos también se encuentra el sánscrito, una antigua lengua de la india que, según Google, la hablan apenas 20.000 personas en todo el mundo. El hecho de que se añadan este tipo de lenguas clásicas ayudará en gran medida a traducir textos y escrituras de cientos o miles de años atrás.

Muchos de ellos son hablados en las regiones del norte de la India, Sudamérica, Maldivas, Sudáfrica, y más. Podéis ver la lista completa de idiomas en la web proporcionada por Google.

Lo realmente interesante de estos idiomas agregados es la utilización de Zero-Shot, una IA que no ha necesitado entrenarse en los idiomas descritos para añadirlos al completo en el Traductor de Google. Este modelo de machine learning sólo está siendo entrenado mediante texto monolingüe. La traducción no es perfecta, avisan desde la compañía, pero trabajarán para asegurar una traducción al nivel de la que existe actualmente para los idiomas más comunes.

2021 no está siendo el mejor año para la imagen de los grandes servicios de streaming en cuanto a cómo miman su producto, y en concreto, respecto a cómo cuidan los subtítulos. Los errores de traducción en Netflix son un reflejo de las malas condiciones de los trabajadores especializados, y esto lleva a traducciones como "This is my weapon" del "mi arma" andaluz. El chiste se convirtió en realidad en la serie de Luis Miguel.

Sin embargo, es evidente que el problema no está solo en Netflix, y la prueba de ello la hemos visto en HBO Max. En la nueva plataforma podemos disfrutar de 'El príncipe de Bel-Air', y en efecto se disfruta, hasta que ves cómo han traducido los títulos de los capítulos.

Otro (innecesario) desastre de traducción

Si entramos en los capítulos de la primera temporada, veremos que hay errores garrafales en los títulos. Y no tendría por qué haber ni traducción, porque la serie es de 1990 y los títulos ya se tradujeron adecuadamente en su momento. En esta página de la Wikipedia podemos consultar los títulos correctos de los capítulos en español.

Si por ejemplo, vemos el capítulo 5, nos damos cuenta de que el 'Homeboy, Sweet Homeboy' del inglés lo han traducido a 'Hogar dulce hogar', mientras que el correcto sería 'Compañero, dulce compañero'. Pero hay casos incluso más graves, porque muestran palabras en inglés en el propio titular. Ocurre, por ejemplo, en el capítulo 8. 'Algún día su principe will be en efecto 1ª parte'. La traducción correcta según la Wikipedia es 'Algún día todos los príncipes serán así 1ª parte', y el título original es 'Someday Your Prince Will Be in Effect (Part 1)'.

Si tradujésemos con Google translate el título original obtendríamos un "Algún día tu príncipe entrará en vigor', mientras que en DeepL veríamos un ligero cambio: 'Algún día tu príncipe estará en vigor'. En cualquier caso, aunque no tienen sentido, sí que guardan más que lo que muestra HBO Max en este momento.

En Espinof

'El juego del calamar' pone en pie de guerra a los traductores españoles contra Netflix: "Pan (duro y reseco) para hoy, hambre para mañana"

Los desastres no acaban si seguimos viendo la lista. El capítulo dedicado a Acción de Gracias, 'Talking Turkey', que en España se tradujo como 'Pavo parlante' (aunque podría haber sido 'Pavo hablador'), en la plataforma aparece como 'Turquía que habla'. La traducción automática ha traducido peor de lo que lo habría hecho DeepL, como vemos a continuación:

Pero vamos a ver, @HBOMaxES, ¿esto qué es? https://t.co/2E6XY1BJMc

— ATRAE (@ATRAE_ORG) December 8, 2021

No es necesario seguir poniendo más ejemplos. Es un asunto grave que azota a plataformas de pago, y el usuario se merece más. También se merecen más los traductores profesionales, y la Asociación de Traducción y Adaptación Audiovisual de España (ATRAE) se lo ha recriminado a HBO Max en Twitter. Desde HBO Max ya aseguran estar trabajando en ello, pero lo que llegamos a preguntarnos es cómo existe un proceso interno que lleva a tener estos títulos.

Esta semana, cuando se cumple el aniversario del descubrimiento de la piedra de Rosetta en 1799, Google ha presentado una nueva herramienta que emula en su función a la antigua estela egipcia. La misión de Fabricius, así se llama, es desentrañar los misterios de los antiguos jeroglíficos egipcios.

Esta piedra de Rosetta digital, enmarcada dentro de la iniciativa Google Arts & Culture Lab Experiment, hace accesible para todos el sistema de escritura que hace más de 4.000 años usaban los antiguos egipcios para dejar constancia de sus historia, aunque solamente unos pocos supiesen escribirlo y leerlo.

Fabricius, un traductor de jeroglíficos egipcios

Fabricius permite acercarnos a los antiguos jeroglíficos egipcios a través de tres interesantes vías: el aprendizaje, el juego y la investigación académica.

Para aprender el sistema de escritura del Antiguo Egipto, familiarizándonos con él, esta herramienta de Google nos ofrece una breve introducción educativa que nos muestra cómo funcionan estos míticos jeroglíficos en seis fáciles pasos.

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El juego consiste en traducir y escribir nuestros propios mensajes como si fuésemos antiguos egipcios. Y nos dan una premisa para interiorizar su funcionamiento: "La forma más fácil de entender los jeroglíficos es imaginar que son el equivalente egipcio antiguo de los emojis". No existe una traducción a todo lo que vayamos a escribir, por lo que hay que echarle imaginación y tratar de adaptar nuestro mensaje al vocabulario, por llamarlo de algún modo, disponible.

Finalmente, Fabricius sirve a los investigadores. Como explican desde Google, este proyecto incluye la primera aplicación digital —que también se está lanzando como código abierto para apoyar los avances en el estudio de las lenguas antiguas— que decodifica los jeroglíficos egipcios construidos sobre el aprendizaje automático. Específicamente, funciona empleando tecnología AutoML de Google Cloud, AutoML Vision, empleada para crear un modelo de aprendizaje automático que es capaz de dar sentido a lo que es un jeroglífico.

Fabricius, por cierto, lleva el nombre del padre de la epigrafía, Georg Fabricius. La herramienta está disponible en inglés y árabe.

DeepL es uno de los mejores traductores (si no el mejor) que podemos encontrar en la red. El motivo principal es que es de los pocos capaces de analizar el texto mediante redes neuronales de convolución, en lugar de las redes neuronales concurrentes que utiliza, por ejemplo, Google Translator. Gracias a esta tecnología y al uso de su propio diccionario multi-idioma, Linguee, DeepL ofrece unos resultados bastante buenos, analizando el contexto del texto a traducir con precisión.

Hasta la fecha, era necesario utilizar la web de DeepL para lograr nuestro propósito de traducción, pero la compañía cuenta desde ayer con programa para Windows y macOS, de forma completamente gratuita aunque, eso sí, aún en fase beta. No obstante, hemos podido probarlo, y ya te adelantamos que el funcionamiento es el esperado, todo bien.

Así funciona el programa de DeepL

El funcionamiento en Windows es idéntico. Copiamos texto dos veces y el traductor hace su trabajo.

En nuestro caso, hemos probado DeepL en un Macbook, pero la versión para Windows es idéntica a nivel de funcionamiento. Lo primero es descargarlo desde la página de DeepL, e instalarlo en nuestro equipo. A nivel de interfaz es un programa parco, pero que cumple con su cometido.

Encontramos un primer cuadro en el que debemos introducir el texto a traducir, y un cuadro justo debajo donde se nos mostrará dicha traducción. Hasta aquí, cabría pensar que el programa de DeepL no es más que un acceso rápido al servicio, pero las buenas noticias llegan a nivel de integración con el sistema.

En Xataka

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DeepL está configurado para que, pulsando Ctrl+C (o ⌘C en macOS), el texto se pegue y traduzca automáticamente en el programa, por lo que no es necesario copiar el texto, abrir la interfaz y copiarlo, se hace de forma automática. De hecho, puedes tener el programa cerrado, y se abrirá por sí solo al realizar esta acción.

Al igual que la web, la principal limitación que nos encontramos con DeepL es que tan solo tiene soporte para ocho idiomas, en concreto, son los que listamos a continuación.

• Español
• Inglés
• Alemán
• Portugués
• Italiano
• Neerlandés
• Polaco
• Ruso

No obstante, la precisión de las traducciones sigue siendo excelente, y al igual que nuestros compañeros de Xataka, notamos que de más calidad que la que realiza Google Translator.

Como adelantábamos, el programa aún está en fase beta, pero su funcionamiento es más que correcto, y recomendamos tenerlo instalado para traducciones rápidas. Como cualquier traductor, está sujeto a errores, pero sigue siendo una de las herramientas más precisas a la hora de lograr este cometido.

Más información y descarga | DeepL

Google nos presenta en su blog a Translatotron, su nuevo modelo integral de traducción de voz a voz. Que la compañía lleva años perfeccionando sus modelos de traducción no es algo nuevo, pero que estos modelos sean capaces de imitar la voz de las personas, sí.

Desde Google apuntan a que el principal objetivo de esto es ayudar a las personas que hablan distintos idiomas a comunicarse entre sí. Para lograr este nuevo sistema de voz a voz, proponen un modelo único de secuencia a secuencia, que se aleja de los sistemas en cascada y mejora, según Google, la velocidad, errores de composición y la propia traducción.

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Imitando acentos y pronunciación

Google nos cuenta que Translalotron se basa en un modelo de extremo a extremo, superior a los tradicionales sistemas en cascada. Con esto, pretenden demostrar que se puede traducir el habla de un idioma a otro sin necesidad de que haya una representación intermedia de texto en ninguno de los dos idiomas, algo que sí requieren los sistemas en cascada.

La nueva herramienta de Google toma los espectogramas de origen y genera directamente otros espectogramas con el contenido traducido al idioma deseado. Para ello, se vale de un Vocoder neural, encargado darle la forma deseada a las ondas del espectograma de salida. Asimismo, utilizan un codificador capaz de preservar las características de la voz que se registra.

A la hora de entrenar a Translatotron, Google utiliza un objetivo multitarea en el que se busca predecir las transcripciones de origen y destino, mientras que, de forma simultánea, se generan los espectogramas finales.

En resumidas cuentas, Google registra la voz del interlocutor, logra preservar las caracterísiticas de su habla, y logra generar un espectograma de salida traducido al idioma objetivo, manteniendo dichas características del habla.

Emulando el lenguaje natural

Crear modelos de voz naturales lleva tiempo siendo una obsesión de Google. Hemos podido verlo en la forma de hablar que tiene Google Assistant. Esta es principalmente la diferencia que buscan con el resto de asistentes y modelos, la naturalidad.

La propia Google admite que sus resultados quedan por debajo de los sistemas tradicionales de cascada, pero demuestran la viabilidad de los sistemas de voz de extremo a extremo, que era su objetivo principal.

En primer lugar, nos muestran cómo funciona Translatotron bajo un modelo en cascada. Tenemos un input en español, una traducción de referencia, y la propia traducción de salida. Si escuchamos la traducción del modelo en cascada, nos encontramos ante el típico lenguaje trabado y secuencial de los antiguos asistentes.

Modelo en cascada

1 . Entrada

2 . Traducción de referencia

3 . Traducción de línea base en cascada

3 . Traducción de Translatotron

Posteriormente muestran cómo rinde Translatotron bajo un modelo de extremo a extremo. Destacan el trabajo del antes mencionado codificador, que logra conservar las características del habla a la hora de registrar la entrada de voz.

Modelo de extremo a extremo

1. Entrada

2 . Traducción de referencia

3 . Traducción de línea de base en cascada

4 . Traducción de Translatotrón (voz canónica)

5 . Traducción de Translatotrón (voz original del interlocutor)

En definitiva, Google trata de poner sobre la mesa su modelo de traducción por voz de extremo a extremo, destacando que son capaces de preservar las características del habla natural, punto clave para que los asistentes y traductores funcionen de forma "mas humana". Con esto, buscan crear un buen punto de partida par futuras investigaciones y desarrollos de sistema de traducción de voz.

Vía | Google Blog

El Traductor de Google es una de las herramientas más populares y socorridas de la compañía para estudiantes y para todo aquellas personas que navegan por webs escritas en otros idiomas distintos al suyo nativo, pese a que ya hemos hablado de una alternativa como DeepL que ofrece traducciones más naturales.

El servicio de traducción de los de Mountain View fue lanzado en 2006, pero fallaba tanto que, pese a mejorar con el tiempo, no era válido para comprender a veces ni enunciados sencillos. Todo eso cambió con la introducción de aprendizaje automático en la ecuación en 2016, momento en el que cualquier usuario pudo experimentar un salto exponencial en naturalidad. La aplicación de Google ya incluye un modo de conversación muy útil, pero necesita fluidez y naturalidad, la que aporta el intérprete de Google Assistant lanzado y mostrado por The Verge en el CES 2018.

Una tecnología conocida, pero integrada de forma más cómoda al usuario

En la era de los asistentes personales, la traducción instantánea y automática ocupa uno de los puestos prioritarios en la lista de Google, como han demostrado con la integración de la función en los auriculares compatibles con Assistant, presente primero en los Pixel Buds y luego en otros auriculares de Sony o Bose, entre otros. Sin embargo, en prácticamente todas las funciones, el smartphone se hace necesario para llevar a cabo una "conversación".

El nuevo intérprete de Google Assistant está pensado para comenzar a traducir e interpretar desde el momento en que se activa con una petición por voz. En los smartphones aún no es conversacional en la misma forma, y el sistema no permite la fluidez que se ve en el vídeo. Para lanzar el modo entre español e inglés habría que decir "Hey Google, be my Spanish interpreter", y en ese momento todo lo que se escuchara en ambos idiomas sería traducido, reproducido en alto y mostrado para los interlocutores.

Los Pixel Bugs fueron el primer paso de la traducción de Google en otros dispositivos.

Además, la función del Traductor de Google permite muchos más idiomas de su base de datos en la función de Conversación, mientras que el modo intérprete solo permite 27 idiomas, lo que da idea de su mayor complejidad. Son el árabe, chino, checo, danés, holandés, inglés, finlandés, francés, alemán, griego, hindi, húngaro, indonesio, italiano, japonés, coreano, polaco, portugués, rumano, ruso, eslovaca, español, sueco, tailandés, turco, ucraniano y vietnamita.

Como vemos, en la lista no están sólo los típicos idiomas de demostraciones, sino que aparecen varios que en su gramática cuentan con construcciones muy complejas y difíciles de traducir a otras lenguas. Como podemos ver en el vídeo, la interpretación aún es errática y está lejos de poder ser comparable a la de un humano que domine las lenguas de los interlocutores, pero es un gran paso de ayuda para personal de hotel, que es donde Google lo está lanzando en primer lugar a modo de prueba.

En Xataka

Cuatro conclusiones sobre el mercado de los altavoces "inteligentes"

Las posibilidades son muchas cuando llegue a los smartphones y altavoces inteligentes (que lo recibirán primero cuando se lance oficialmente), sobre todo cuando las culturas de las personas que participan en la conversación están alejadas, y es que en esas ocasiones ni los gestos a veces ayudar a entender mejor al otro.

Los traductores automáticos son cada vez más avanzados. Servicios como Google Translator o DeepL presumen de su creciente fiabilidad, pero todavía queda mucho por hacer y habitualmente nos encontramos con cómicas traducciones o identificaciones de idioma en plataformas como Twitter o Facebook. Aunque estos errores, a veces, no sean tan graciosos y acaben en detenciones.

Según cuenta el periódico israelí Haaretz, hace unos días una mala traducción de la red social de Mark Zuckerberg acabó con un ciudadano palestino en el calabozo tras identificarlo como un posible terrorista por una publicación realizada en su perfil.

La diferencia entre una buena y una mala traducción

El hombre, trabajador de la construcción en un asentamiento de Cisjordania, en las cercanías de Jerusalén, publicó una imagen donde se lo veía apoyado en el frontal de una excavadora junto con un breve texto en árabe. En él decía «buenos días», pero el servicio de traducción automática de Facebook, que funciona mediante algoritmos propios, tradujo el saludo al hebreo como «atacadles» y al inglés como «dañadles». Un clamoroso error.

Sin embargo, dado que ninguno de los policías que leyó el mensaje sabía árabe, según el medio local, confiaron en la traducción ofrecida por la red social y en sus sospechas sobre la presencia del vehículo pesado, empleado en pasados ataques terroristas. Así pues, el trabajador palestino fue arrestado y sometido a un interrogatorio en el que los agentes advirtieron el equívoco.

Haaretz afirma que la policía del distrito de Judea y Samaria confirma la noticia y que el hombre, que no quiso ofrecer declaraciones a los periodistas, fue liberado en pocas horas y eliminó de su perfil de Facebook la publicación que le llevó, momentáneamente, entre rejas.

Imagen | Sole Treadmill
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