TRADUCCION AUTOMÁTICA Y APRENDIZAJE

Dolors Capdet

Jornadas de Innovación Educativa

LA RENOVACIÓN DOCENTE EN LA ENSEÑANZA SUPERIOR

Faculta de Filología, Traducció i Comunicació

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA

7 de Mayo de 2015

AprendizajeComunicaciónLenguaje

• El hombre busca crear conocimiento experto para utilizarlo, la máquina para tenerlo disponible y poder ofrecerlo bajo demanda.

• El hombre se comunica en contextos limitados, la máquina en contextos extendidos.

• Los lenguajes humanos son independientes unos de otros, los lenguajes formales son interdependientes.

Lenguaje NaturalLenguaje Formal

• Los trabajos en Inteligencia Artificial han estado encaminados a lograr que las máquinas puedan procesar el Lenguaje Natural para una comunicación y un aprendizaje global. Para ello se han elaborado diferentes lenguajes y gramáticas formales que comparten una base matemática y estadística.

• Los distintos lenguajes humanos no tienen ni la misma base sígnica, ni la misma fonética. Los lenguajes formales, en cambio, comparten una base matemática y estadística.

Lenguaje NaturalLenguaje Formal

• Dado que el Lenguaje Natural es fruto de la experiencia y los formales de un propósito concreto, se trabaja para reproducir el comportamiento del cerebro humano para el procesamiento del Lenguaje Natural, por lo que se crean unos sistemas de redes semánticas y redes neuronales artificiales que cada vez ofrecen resultados más eficientes.

• Aunque el resultado del proceso de razonamiento humano y el de las redes neuronales artificiales es parecido en el proceso de obtención de conocimiento, no se puede hablar de una modelización real del comportamiento del cerebro humano sino de una similitud en algunas funciones que ambos realizan (Crick, Premio Nobel en 1962 por sus descubrimientos en la estructura del ADN,en su libro The astonishing, 1994)

TRADUCTORES AUTOMÁTICOS

• Los primeros intentos de traducción automatizada se basaban en reglas que asignaban a cada palabra de la lengua a traducir otra de la lengua correspondiente sin tener en cuenta que la suma de los significados de las palabras no garantiza la traducción correcta de la oración.

• Posteriormente se probaron sistemas basados en el análisis de corpus lingüísticos a partir de su comparación con traducciones realizadas por personas. De esta manera se establece una escala de probabilidades.

• Otros traductores se basan en el contexto, es decir en los significados de los segmentos de palabras contiguas, descartando los significados incoherentes.

TRADUCTORES AUTOMÁTICOS

• Los primeros traductores automáticos ofrecían una traducción escrita no editable y no excesivamente precisa.

• Posteriormente fue posible editar el texto durante el proceso de traducción.

• En 2010 ya era posible traducir por voz de una forma aún precaria.

• Actualmente cualquier dispositivo dispone de mecanismos de reconocimiento de voz y ofrece la traducción instantánea en audio y texto.

TRADUCTORES AUTOMÁTICOS

• Para los desarrolladores de sistemas de Inteligencia Artificial, los traductores automáticos no son un objetivo. Son sólo instrumentos para el aprendizaje de las máquinas en relación al procesamiento del Lenguaje Natural y la obtención de conocimiento global.

• Educadores e investigadores obtienen rendimiento de ellos a la par que con sus aportaciones ayudan a mejorar el sistema.

TRADUCTORES AUTOMÁTICOS Y APRENDIZAJE

• Google Translator traduce ya a 90 idiomas. Cualquier documento en uno de estos idiomas puede ser traducido casi inmediatamente y sin costes permitiendo una lectura transversal de reconocimiento de su relevancia para la investigación y/o aprendizaje.

• La incorporación del reconocimiento de voz a este tipo de traductores permite acceder a documentos en soporte de audio.

• Añadido al navegador Google Chrome permite traducir foros, tweets, etc. y participar en cursos online en otras lenguas, aumentando exponencialmente las posibilidades de aprendizaje.

• Estos sistemas son también compatibles con los principales sistemas operativos móviles, por lo que pueden ser utilizados cualquier momento y lugar

CONCLUSIONES

• Con el desarrollo de la tecnología cambian las forman de acceso, almacenamiento, tratamiento, transmisión y reutilización de la información, modificando a su vez las formas de enseñar y aprender.

• Herramientas como la traducción automática amplían el escenario y mejoran la consecución de objetivos.

• La utilización de este tipo de herramientas permite que las máquinas aprendan de una forma autónoma y aumenten su conocimiento experto que revertirá en el propio usuario.

• Con este tipo de herramientas es posible que varias personas interactúen con cierta fluidez en su lengua materna con otras personas que la desconocen.