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)// Por ALEC ROSS encontrado en el WSJ

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

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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.