Este documento describe la evolución de la traducción automática y cómo ahora permite el aprendizaje global. Los primeros traductores automáticos se basaban en reglas simples de correspondencia entre palabras, pero ahora usan análisis estadístico de corpus lingüísticos y contexto. Google Translator ahora traduce a 90 idiomas casi instantáneamente, permitiendo el acceso y aprendizaje transfronterizo de documentos. La incorporación del reconocimiento de voz amplía aún más las posibilidades de aprendizaje global.

1. TRADUCCION AUTOMÁTICA
Y APRENDIZAJE
Dolors Capdet
Jornadas de Innovación Educativa
LA RENOVACIÓN DOCENTE EN LA ENSEÑANZA SUPERIOR
Faculta de Filología, Traducció i Comunicació
UNIVERSITAT DEVALÈNCIA
7 de Mayo de 2015

2. Aprendizaje
Comunicación
Lenguaje
• 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.

3. Lenguaje Natural
Lenguaje 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.

4. Lenguaje Natural
Lenguaje 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 libroThe astonishing, 1994)

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. TRADUCTORES AUTOMÁTICOS
Y APRENDIZAJE
• GoogleTranslator 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

9. 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.