En
su afán de usar los sistemas criptográficos de voz y señales para espiar; la NSA, en alianza con empresas militares israelíes
como Unidad Nacional Sigint, están inventando las industrias del futuro, como biometría de voz y traductores automatizados (pero…
adiós traductores humanos y profesores
de idiomas)
Las
máquinas derribarán la Torre de Babel
http://lat.wsj.com/articles/SB12335994722113753961804581520772745134358?tesla=y
ILLUSTRATION:
RIKI BLANCO
Por ALEC ROSS
domingo,
7 de febrero de 2016
11:39 EDT
Antes,
cuando viajaba al exterior solía llevarme un pequeño diccionario de bolsillo con
traducciones de frases y palabras de uso común.
Si quería
construir una oración, buscaba en el diccionario por cinco minutos para
elaborar una expresión tosca con verbos sin conjugar y mi mejor aproximación al
sustantivo correcto. Hoy en día, saco mi teléfono y
escribo la frase en el servicio Google Translate, que me devuelve una traducción tan rápido como lo permita mi
conexión de Internet, en cualquiera de los 90 idiomas disponibles.
La traducción por máquinas es mucho
más rápida y eficiente que mi viejo método del diccionario, pero aún le falta precisión,
funcionalidad y presentación. Eso no durará mucho. De aquí a una década, según mi predicción, todos los que estén
leyendo este artículo podrán conversar
en decenas de idiomas extranjeros, lo que eliminará el concepto de la barrera
idiomática.
Las
herramientas de traducción de hoy fueron desarrolladas computando más de 1.000 millones de traducciones al día para unas 200
millones de personas. Con el crecimiento exponencial de los datos, esa
cantidad de traducciones pronto se realizará en una tarde y luego en una hora.
Las máquinas se volverán exponencialmente más
precisas y serán capaces de analizar sintácticamente el detalle más
pequeño. Cuando estas traducciones se equivoquen, los usuarios pueden señalar
el error y ese dato también será incorporado en futuros intentos. Sólo es
cuestión de disponer de más datos, más potencia computacional y mejor software.
Estos
elementos llegarán con el paso del tiempo y llenarán las brechas de
comunicación, incluidas la pronunciación y la interpretación de una respuesta
hablada.
Las
innovaciones más interesantes llegarán
con el desarrollo de hardware para la interfaz humana. En 10 años, un
pequeño audífono le susurrará casi en simultáneo y en su idioma nativo lo que
se diga en un idioma extranjero. La
demora será igual a la velocidad del sonido.
La voz en su
oído tampoco será una voz computarizada,
como la de Siri. Gracias a avances en ingeniería
bioacústica para medir la frecuencia, la longitud de onda, la intensidad
del sonido y otras propiedades de la voz, el software en la nube conectado a su
audífono reproducirá la voz de quien le
habla, pero en su lengua materna. Cuando responda, su idioma será traducido
al de su interlocutor, ya sea mediante su propio auricular o amplificado por un
parlante en su teléfono, reloj o
cualquiera que sea el aparato personal de 2025.
Las
herramientas de traducción actuales también tienden a moverse sólo entre dos
idiomas. Si prueba cualquier tipo de ejercicio de traducción con máquinas que
involucre tres idiomas, se dará cuenta que es un lío incoherente. En el futuro,
en cambio, el número de idiomas hablados no importará. Podrá invitar a una cena
a ocho personas que hablan ochos idiomas distintos y la voz en su oído siempre
le susurrará en la lengua que quiera oír.
Las
investigaciones y la comercialización de estos avances provienen de la intersección del sector privado y las comunidades de defensa
e inteligencia. Siri tiene sus raíces en un proyecto de inteligencia artificial financiado por Agencia de Proyectos
de Investigación Avanzados de Defensa de Estados Unidos (DARPA, por sus
siglas en inglés). Su motor de reconocimiento de voz fue desarrollado por Nuance Communications, que discretamente provee software de voz a 70% de las empresas de la lista
Fortune 100 y gasta más de US$300 millones al año en investigación y desarrollo
de biometría de voz.
La
Agencia de Seguridad Nacional de EE.UU. (NSA, por sus siglas en inglés) y la Unidad
8200 (o ISNU, por las siglas en inglés de Unidad
Nacional Sigint de Israel) invierte sumas enormes en investigación
básica de biometría de voz y traducción,
motivadas considerablemente por cómo la criptografía
dificulta el análisis de comunicaciones digitales. Gran parte de la
investigación de la comunidad de inteligencia se dedica a los dialectos
locales, las inflexiones y los matices que, según los traductores
profesionales, hacen que sea demasiado complejo deducirlos de forma
algorítmica. Conforme los israelíes involucrados en este trabajo concluyen su
servicio militar y los empleados del gobierno estadounidense en Maryland y
Virginia responden al llamado de salarios más altos del sector privado, estas
innovaciones cruzarán al dominio público.
La traducción universal por máquinas
debería acelerar la creciente interconexión mundial. Si bien la actual etapa de la
globalización fue propulsada en forma considerable por la adopción del inglés
como la lengua franca para los negocios —hasta el punto de que hoy existe el
doble de angloparlantes no nativos que nativos—, la próxima ola abrirá la
comunicación aún más al eliminar la necesidad de un idioma en común.
Actualmente,
cuando empresarios coreanos conversan con ejecutivos chinos en una conferencia
en Brasil, lo hacen en inglés. Ya no habrá esta necesidad, lo que abrirá las
puertas de los negocios globales a personas que no pertenecen a la élite y a
una enorme cantidad de gente que no habla inglés.
No sólo las
barreras idiomáticas serán derribadas por las nuevas tecnologías. Las máquinas
también reducirán el aislamiento social de decenas de millones de personas de
todo el mundo que tienen severas discapacidades auditivas y de habla.
Cuando viajé
a Ucrania hace poco, un grupo de estudiantes de
ingeniería me mostró un brillante guante negro y azul robótico llamado Enable Talk, que usa sensores flexibles en los dedos
para reconocer lenguaje de señas y traducirlo a texto en un smartphone a través
de Bluetooth. El texto luego es convertido a voz, lo que permite a una persona
sorda o muda “hablar” y ser escuchada en tiempo real. Pronto, la lengua hablada
podría ser una de decenas que se pueden elegir como opción en el teléfono.
Los
beneficios económicos de esta nueva tecnología deberían ser obvios. La traducción
por máquina abrirá mercados considerados hoy en día demasiados difíciles de
navegar. Considere un país como Indonesia: en Yakarta y
Bali hay mucha gente que habla inglés, mandarín, francés, pero estos
idiomas son poco usados en la mayoría de las 6.000
islas habitadas. Si uno no necesitara dominar el javanés (o uno de los
otros 700 idiomas hablados en Indonesia) para
hacer negocios en esas provincias, entonces estas se volverían inmediatamente
más accesibles y, a su vez, ellas podrían acceder más fácilmente a capitales
externos.
Al otro lado
de los mares de Banda y Arafura al este de
Indonesia se encuentra Papúa Nueva Guinea, un
país rico en recursos naturales. Papúa Nueva Guinea tiene abundantes depósitos
minerales, tierras aptas para la agricultura y aguas llenas de valiosos peces y
mariscos (incluyendo 18% de los atunes del mundo), pero sus 850 lenguas ahuyentan a la mayoría de los
inversionistas extranjeros.
La
analítica de datos aplicada a la traducción cambiará todo esto. Ayudará a partes del mundo
económicamente aisladas a ingresar a la economía global. Hará que cualquiera de
nosotros, en principio, sea el maestro de la Torre de Babel.
Ross es
autor del libro ‘The Industries of the Future’
(algo así como Las industrias del futuro), de Simon & Schuster, y ex asesor
sénior de innovación del secretario de Estado de EE.UU.
No hay comentarios:
Publicar un comentario