Las barreras lingüísticas ya no son lo que eran.
Hasta hace poco, la única forma de comunicarse con alguien que hablaba otro idioma era aprender el
idioma en cuestión o que otra persona estuviera dispuesta a traducirlo.
Durante años, la idea de la traducción instantánea asistida por tecnología era propia de los escritores de
ciencia ficción, como Douglas Adams o George Lucas.
Si avanzamos hasta 2025, casi consideramos como normal la potencia de cómputo del software de
traducción con inteligencia artificial (IA).
“Claro que puede traducir mis palabras al instante, ¿qué no puede hacer?”.
La verdadera pregunta es cómo llegamos a esta herramienta increíble y a dónde nos llevará este recorrido repleto de tecnología, ambición e ingenio humano.
Los primeros pasos de la interpretación
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des expressions courantes de la langue cible.
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des expressions courantes de la langue cible.
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des expressions courantes de la langue cible.
El auge de las traducciones basadas en reglas
El siguiente cambio radical se produjo en la década de 1970, con el desarrollo de la traducción automática basada en reglas (RBMT, por sus siglas en inglés).
Los investigadores aprovecharon la potencia de las nuevas computadoras para aplicar reglas lingüísticas más sofisticadas y diccionarios más grandes.
Las traducciones se volvieron más inteligibles, aunque todavía no eran ideales, ni “sonaban naturales”.
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des expressions courantes de la langue cible.
Finales del siglo: traducciones basadas en probabilidades
La década de 1990 marcó el inicio de una era de traducciones basadas en probabilidades. En lugar de programar idiomas de forma automática, los investigadores como Peter Brown, de IBM, dejaron que los datos hablaran por sí solos.
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des expressions courantes de la langue cible.
Esta tecnología dio lugar a traducciones más naturales y fluidas, aunque la precisión seguía siendo variable debido a la potencia de cómputo y a la gran cantidad de datos necesarios.
Nuevo milenio, nueva automatización
Las dos primeras décadas del siglo XXI dieron inicio a la traducción automática neuronal (NMT, por sus
siglas en inglés).
Gracias a los avances en la velocidad de cómputo y el tamaño de la memoria, los sistemas de NMT
aprendían de principio a fin a partir de vastos conjuntos de datos, con el objetivo de comprender el
lenguaje de una forma más humana.
De ahí surgieron desde herramientas de traducción genéricas de fácil acceso, que se encuentran en los motores de búsqueda, hasta motores de traducción especializados y sofisticados, como NEURAL. Por primera vez, ¡incluso era posible mantener conversaciones en tiempo real en diferentes idiomas!
Ahora, ¿hacia dónde vamos?
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des expressions courantes de la langue cible.
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour
déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce
type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans
différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des
expressions courantes de la langue cible.
Ainsi naît la traduction automatique statistique (TAS), qui s’appuie sur d’énormes corpus parallèles pour
déterminer les traductions les plus probables. Au lieu de se baser sur des dictionnaires, les outils de ce
type utilisent des ensembles de données pour relever les tendances en matière d’utilisation des mots dans
différentes langues. Les traductions possibles sont ainsi classées en fonction de leur ressemblance à des
expressions courantes de la langue cible.
La traducción automática ha recorrido un largo camino: pasó de la rigidez de las reglas a los matices de las
redes neuronales. Ahora que estamos en el umbral de la próxima revolución, hay una sola certeza: el
lenguaje del futuro se escribe hoy.
Si quieres saber más sobre la evolución de la traducción automática, puedes descargar nuestra infografía gratuita aquí
