A Evolução dos Tradutores Automáticos Graças às Redes Neurais

Hoje entenderemos como esta ferramenta evoluiu, quais são os desafios e quais outros serviços similares existem. O Google Translator traduz 143 bilhões de palavras por dia de acordo com o CEO da empresa, Sundar Pichai em conferência a qual falava sobre as evoluções da ferramenta lançada em 2006 e que traduz em mais de 100 idiomas. O app que é gratuito e não tem publicidade está disponível para Android desde o ano 2010 e para iOS desde 2011, e é a salvação para muitas pessoas que viajam e não sabem falar o idioma do país que estão visitando. No seu início, a gigante tecnológica inovou com usando no app a tecnologia de tradução automática estatística, (sigla em inglês - SMT). Porém a evolução a uma forma mais inteligente de traduzir idiomas se deu em 2016, quando a (ou o) Google apresentou a Neural Machine Translation (NMT), um sistema de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Ele processa informações através de redes neurais (neurônios artificiais que imitam o funcionamento do cérebro humano). O investimento do Google em seu tradutor é permanente. Mesmo durante a conferência anual do Google Cloud Next 2018, a empresa anunciou o desenvolvimento da AutoML Translation, uma solução de machine learning que funciona para 27 idiomas e melhora a capacidade de interpretação do tradutor. Tipos de Tradução No caso da SMT, os resultados são baseados em modelos estatísticos. Este sistema funciona com abordagens baseadas em regras para a tradução automática. Você pode usar exemplos de sentenças de dois idiomas e determinar os parâmetros do sistema de estatísticas que permitem a tradução. O NMT é o sistema de rede neural e pode traduzir sentenças inteiras ao mesmo tempo. O resultado funciona como um contexto e permite encontrar a tradução mais relevante. Neste modelo de tradução, o sistema aprende com o tempo a criar mais traduções naturais. Este tipo de sistema utiliza a profunda chamada “rede neuronal profunda” que lhe permite aprender a reconhecer padrões e estruturas de frases. Isso faz com que a gramática na frase traduzida soe mais real e cotidiana, similar à maneira que a língua é usada. Além de todo o trabalho tecnológico da empresa, há também a intervenção de usuários para melhorar a qualidade das traduções. Desde julho de 2014, há a Comunidade de Tradução do Google que é uma plataforma onde os entusiastas de línguas em todo o mundo podem contribuir para conseguir traduções mais naturais. O que tem que melhorar? De acordo com o documento "Six Challenges for Neural Machine Translation" (Os 6 desafios da tradução automática neural), que é parte de um estudo da Universidade Johns Hopkins, é necessário trabalhar de diferentes maneiras para o aperfeiçoamento dos tradutores automáticos. Por exemplo, na importância do domínio de "palavras estranhas" (como uma expressão idiomática) e frases longas. De acordo com esta pesquisa, os sistemas neurais têm uma curva de aprendizado mais acentuada em relação à quantidade de dados de treinamento. Isso pode resultar em má qualidade da tradução em ambientes com poucos recursos (com baixa quantidade de material no sistema), mas com melhor desempenho em configurações de alto recurso. Por outro lado, enfatiza que os sistemas NMT e SMT continuam a ter dificuldades, quase igualmente, em traduzir algumas palavras que não são usadas com muita frequência ou palavras raras. Tradutor público Vs tradutor automático? A Tradução automática tem a sua evolução histórica. A IBM foi a precursora nos estudos e desenvolvimento dessa tecnologia, porém foi o Google que assumiu o posto de maior investidor nessa solução tecnológica. Entretanto o processo da linguagem humana tem um componente mental que até agora não pode ser simulado por soluções digitais. Os desafios do mundo globalizado e da facilidade de viajar para outros países e o contato com pessoas que não falam o mesmo idioma faz com que os motores de tradução automática sejam uma importante ferramenta na “arte da comunicação” passando dos sinais e mímicas para algo mais compreensível. Já os tradutores humanos alegam que ao menos por agora não serão substituídos pela máquina, já que mesmo eles usando o Google Translate, na maioria dos casos, têm que remover o que fez o tradutor automático e traduzi-lo novamente afirmam que apesar de terem melhorados, os tradutores automáticos têm problemas para entender contextos ou palavras de uma região ou assunto em particular, especialmente algo que é muito técnico. Isso acontece muito com produtos chineses que possuem manuais de instruções traduzidos automaticamente por um tradutor on-line, sem nenhuma revisão posterior e que é de difícil entendimento para o leitor, que curiosamente chama isso de “Chinglish”. Outros Tradutores Porém nem todo o mundo da tradução está na mão do Google, há outras empresas que também possuem as suas plataformas de tradução online. Algumas delas estão nessa lista abaixo. Word Reference DeepL Jisho.org Triplingo E qual é a sua opinião? Acha que a tecnologia vai evoluir ao ponto de um dia extinguir por completo a profissão de um tradutor humano?