Fue una demostración realizada sobre traducción automática el 7 de enero de 1954. Desarrollado conjuntamente por la Universidad de Georgetown e IBM, el experimento consistió en la traducción de más de sesenta frases del ruso al inglés.
Aunque se trataba de un experimento a pequeña escala de sólo 250 palabras y seis reglas “gramaticales”, generó expectativas de que en un futuro próximo se crearan sistemas automáticos capaces de traducir con gran calidad
En la actualidad
Las herramientas asistidas por computadora (CAT por sus siglas en inglés) son herramientas de traducción que utilizan un software creado para ayudar al traductor en su tarea de adaptar textos de un idioma a otro y hacer este proceso más rápido y eficiente. Automatizan las tareas relacionadas con la traducción, como la edición, la administración y el almacenamiento de las traducciones. El texto se ingresa en el software CAT y se divide en segmentos, como frases, oraciones o párrafos. El software guarda cada segmento y su traducción en una base de datos, lo que acelera el proceso de traducción a la vez que garantiza la coherencia con las traducciones anteriores.
¿Traducción automática?
La traducción automática consiste en el uso de la inteligencia artificial para traducir de manera automática un texto de una lengua a otra sin intervención humana. La traducción automática moderna no se limita a la simple traducción literal del texto, sino que comunica el significado completo que tiene el texto del idioma original en el idioma de destino. Analiza todos los elementos del texto y reconoce la forma en que las palabras se relacionan entre sí, logrando identificarlo incluso en tiempo real en las imágenes obtenidas directamente desde la cámara de dispositivos electrónicos como son las tablets y smartphones.
Tipos de traducción automática
Hay tres tipos diferentes de sistemas de traducción automática: uno basado en normas, otro en estadísticas y otro neuronal. La traducción automática neuronal (NMT) es el enfoque actual que utiliza el aprendizaje automático y los modelos de red neuronal.
Con este conocimiento las empresas pueden también crear y distribuir a sus audiencias los contenidos que están demandando. Estos contenidos se comparten y dirigen a los usuarios a las páginas web.