Can Machine Translation Achieve the Same Quality as Humans? (2)

Can Machine Translation Achieve the Same Quality as Humans?

As we mentioned in our previous article, technology is advancing by leaps and bounds and news of new machine translation software that can translate in real time is increasingly becoming the order of the day. But will the quality be the same as the one delivered by experienced flesh-and-blood translators?

We continue this series of questions to professional experts in technology and robotics, whose opinion is of great interest to us since we work hand in hand with technology on a daily basis.

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Raul Lapeira, Director de la liga nacional de robótica

Sin lugar a dudas, seguirá habiendo traductores jurados, pero en general la idea de que hará falta saber 5 idiomas será algo del pasado. De hecho, hace tres días se publicó un artículo en El País criticando la idea de que la traducción pudiera ser robotizada, y es sorprendente ver al articulista darse palmadas en la espalda con lo importante que es que la traducción la hagan los seres humanos o con que «hablar varios idiomas» es cultura, como si esto fuera 1990.

Dejando a un lado los usos políticos de la lengua, hablar varios idiomas es lo que nos separa, no es lo que nos define como seres humanos. Como seres humanos, nos definen nuestra personalidad, nuestro físico, nuestros hobbies, ¿la traducción? Que la hagan las máquinas. ¿Enseñar a los chavales que son diferentes a los del vecino porque hablan otro idioma? Hora de evolucionar desde el nacionalismo hacia la globalización.

Los idiomas se inventaron para decirle a la gente «tú eres enemigo de aquel, porque hablas otro idioma y rindes cuentas a otro señor», es parte de la naturaleza exclusivista del ser humano, del «no inventado aquí».

Por ejemplo, hay que irse olvidando de ver tuits en cualquier lengua que no sea «la tuya» en Twitter, porque en algún momento (¿2–3 años?) Twitter pondrá una opción de auto-traducción que te muestre todos los tuits que no vayas a entender directamente en tu lengua materna: de un día para otro todos, los tuits serán en gallego para ese chaval de A Coruña, pero la traducción no será tan buena como la de castellano, o la de inglés que será la mejor, así que poco a poco iremos invitando a la gente a usar un vocabulario común. El otro día mencionaron el esperanto… me parecería una señal de lo egocéntrico de la humanidad que no fuera sencillamente el inglés.

Andrés Romero Mier y Terán, Apple

Con las nuevas tecnologías de Aprendizaje Automático como lo es el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) en los últimos años se han dado saltos importantes en muchas áreas incluyendo el Procesamiento Natural del Lenguaje (Natural Language Processing). Más que los traducción, estudiar Lingüística (sobretodo la que utiliza técnicas de cómputo moderno) es una excelente opción para aquellos que buscan encontrar un espacio en el mercado laboral actual. Algunas aplicaciones de estas tecnologías son los sistemas de ayuda de como Siri de Apple, Echo de Amazon y el Google Now, pero también el reconocimiento de emociones automatizado de mensajes en Twitter, detección de noticias falsas, o incluso muchos de los problemas que día a día los ingenieros de Quora están resolviendo (detección de preguntas repetidas, participantes agresivos, etc.).

Regresando a la pregunta, sí que creo que los traductores automáticos van a seguir mejorando y estadísticamente obtendrán en un futuro cercano (si es que no ha ocurrido esto ya) mejores mediciones de desempeño que la mayoría de los seres humanos. Ahora, esto no quiere decir que siempre lo harán mejor que las personas, especialmente si se utilizan grupos grandes de traductores (crowdsourcing) y se agregan de alguna manera inteligente para obtener una traducción final refinada. Existen muchos conceptos y abstracciones en nuestros lenguajes (y manera de pensar) que una máquina difícilmente podrá entender, (por más variedad de ejemplos con los que se le haya entrenado), varios ejemplos de esto se pueden encontrar en el excelente documental «Conversaciones animadas con Noam Chomsky[1]» de Michel Gondry, que recomiendo mucho ver para entender un poquito sobre las limitaciones de estos sistemas.

Notas al pie

[1] Conversaciones animadas con Chomsky

Juan Diego Polo, Ingeniero de telecomunicaciones. UPC, Barcelona

Sí, es todo cuestión de tiempo. Las máquinas consiguen aprender muy rápido basándose en traducciones hechas por los humanos. Llegará un momento en el que todas las frases del mundo hayan sido traducidas a todos los idiomas, y los ordenadores conseguirán registrarlas todas y evolucionar automáticamente para que las nuevas traducciones sean perfectas.

Google Translate ya ha mejorado muchísimo en los últimos meses usando la inteligencia artificial, por lo que es fácil imaginar lo que podrá hacer dentro de unos 10 o 20 años.

Jorge A. Ricaldoni, Escritor, investigador histórico y sociológico. (2008 – presente)

Tarde o temprano lo harán, pero necesitan aprender la forma de razonar de los humanos. Google me manda una vez por mes, una serie de frases en castellano y su traducción al inglés o francés para que opine si son correctas o mejorables. Así le enseñan al algoritmo. ¡Increíble!

Felipe Barousse Boué, Ingeniero, emprendedor, evangelista de tecnologías de la información

Considerando que hay un infinito número de calidad de traducciones hechas por personas entre un idioma A y un idioma B , y una enorme cantidad de esas traducciones son realmente NEFASTAS… mi respuesta será: SÍ.

Solo basta con ver alguna película hecha originalmente en inglés y ver las traducciones o, doblajes, hechos al español. Son, por lo general MUY malos. Se hacen traducciones «literales» sin contexto alguno y sin que el traductor entienda realmente lo que el o los personajes están expresando en el idioma original.

Esta es realmente la diferencia entre simplemente (dizque) saber un idioma extranjero o ser «bi-cultural»… es una ENORME diferencia y sumamente importante en un contexto de traducción de una lengua a otra, especialmente si hablamos de libros, películas, series de TV…

Volviendo a mi respuesta: basado en lo anterior, considero que SÍ, los traductores automáticos serán capaces de traducir con una excelente calidad entre ciertos idiomas. Podríamos decir que en algunos casos ya lo hacen, tal vez con lenguas específicas.

Además, los traductores SÍ aprenden, los traductores humanos, no necesariamente aprenden «bien»…

Como en muchas otras cosas, hay que hablar de traductores específicos, tanto automatizados como traductores específicos humanos con nombre, apellidos y nacionalidad para poder emitir juicios válidos… de lo contrario, todo esto es mera especulación y generalización que, por supuesto no es del todo válido.

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Gabriel Gonzalez, works in communication agencies

Sure it will.
But the question is not whether they will be able to, but when?
The new generation of AI allows ‘machines’ to learn, as long as there is someone (or some program) to ‘feed’ that learning.
If every time a program mistranslates something, someone, or another program, corrects it, computers will be able to incorporate that new information, improving the accuracy of the translation.

Dani Galleguillos, Freelance Translator EN-ES

That’s not going to happen.

With this very, very blunt statement, I don’t mean to write off all the progress made in machine translation in recent years. In fact, MT is a very useful tool for translators today.

But on the other hand, language is constantly evolving. On top of that, with social media, new terms appear to define new activities (tweeting, a selfie, just to mention a couple of examples). Moreover, there is the issue that in some countries, as is the case of Spain, there are different variants, which at the same time incorporate these changes but in different ways. Nor can the context of the information be overlooked; translating a scientific text may contain standardized terms for Spanish, but an advertisement targeting different countries must use the language of the local audience.

I have no doubt that MT can deliver quality, localized translations for each country. But what the machine lacks is the brain, and it is the brain that allows you to notice trends, which words are in use today and which are outdated, false friends, irony, sarcasm, puns, and the author’s intentionality.

Therefore, I do not believe that the same quality will be achieved. It will be very close, yes, but it will always take a human brain to make these texts more accurate and more understandable to the target audience.

(Future translator robot, if you are translating this answer, please be kind).

Christian Marenco, 10 years in the Digital Production, Web, Software Industry

Natural language processing (NLP) studies precisely how to do this, and they are already very advanced, here is an example of an article about it: Translator headset.

Carlos Castellanos, Electronics and computer technology: electrometers, ionization chambers, etc.

The translator is able to learn different ways of interpreting, which ultimately is the goal of the translation, that it be clearly understood, conveying the same message. On the other hand, there are so many idiosyncrasies that generate their own words and expressions that it’s difficult to reconcile all of them. The best example of this is what we are experiencing in Latin America. It’s the same language, but you move from one country to another, and it’s a totally different thing, as far as the most common things are concerned. When you travel, the first thing people don’t understand, or that you don’t understand, are the most common and ordinary things. Don’t believe me? Ask for bread, in any Latin American country, as you would ask for it in your own, and you will see. Or, order a meal in a restaurant; you will be surprised.

It will be very difficult to achieve this level of quality with machine translation. I think the most sensible thing to do would be to form a committee by nationalities and place a series of options to choose from and validate them. At some point, a model will be reached that resembles something understandable and not like today’s machine translators that can give you nonsense.

And these are the answers we got. As you can see, these are very different opinions, some that the reader may not necessarily share. However, we would love to know yours. Comment below!