Hasta la fecha, los sistemas de traducción automática requieren de la supervisión humana como ocurre con cualquier aprendizaje automático. Es decir, que el ordenador se sirve de millones de traducciones hechas por personas para extraer patrones y así poder traducir cualquier texto. La fórmula funciona bien para los pares de idiomas grandes como inglés-francés, pero presenta fallos con aquellas lenguas de recursos más limitados. Por todo ello, investigadores de la Universidad del País Vasco (UPV) han desarrollado un nuevo método de traducción automática basado en el aprendizaje sin supervisión que no necesita ni diccionarios ni traducciones humanas.
“Imagina que le das a una persona una gran cantidad de libros escritos en chino y otros tantos, distintos, en árabe, con el objetivo de que aprenda a traducir del chino al árabe. A priori parece una tarea imposible para un ser humano. Pero nosotros hemos demostrado que un ordenador es capaz de hacerlo”, ha explicado Mikel Artetxe, uno de los impulsores de este nuevo sistema. Se trata han destacado los investigadores, de un gran avance en el campo de la traducción automática, que abre una nueva línea de trabajo que muestra que las redes neuronales, algoritmos informáticos que se inspiran en el cerebro humano, pueden aprender a traducir sin necesidad de traducciones preexistentes.
El estudio, del que se ha hecho eco la revista Science, coincide en sus planteamientos con los de otra investigación que llevan a cabo Facebook y la Universidad de la Sorbona de París. Una concurrencia que, ha subrayado Artetxe, es positiva, “pues significa que esta nueva aproximación va por el buen camino”. Por el momento los resultados obtenidos son prometedores pero se trata de una tecnología que, ha concluido, puede dar que hablar en el futuro ya que “no sabemos hasta dónde puede llegar esta nueva línea de investigación”.
