Humanos. Máquinas. Em que pé estamos?
Desde 2000 que a UNESCO celebra o Dia Internacional da Língua Materna, uma data que visa celebrar a língua como património cultural, promovendo a sua diversidade e importância face ao risco de extinção iminente que paira sobre um grande número de línguas no mundo inteiro.
Enquanto a data celebra o passado e o presente, o ano de 2022 olhou para o futuro, com o tema “A Utilização das Tecnologias na Aprendizagem Multilingue: Desafios e Oportunidades”.
Se outrora a discussão de a máquina substituir o humano recaía nos Se, hoje recai nos Quando e nos Como. Como?, através do desenvolvimento da Tradução Automática Neuronal (NMT). Quando?, muito em breve?
Enquanto esboçamos um sorriso para as traduções trapalhonas ou para os memes que partilhamos nas redes sociais entre colegas linguistas, a máquina continua a aprender – a máquina continua a melhorar. Mas quais são as vantagens da tradução automática? Na mesma moeda, quais são as desvantagens? Onde poderá a tradução automática vencer face à tradução humana? Estas e outras questões nascem agora quando o tema se torna mais real e carecem de uma abordagem atenta.
“Quando morre um velho, é como se uma biblioteca incendiasse” – Provérbio africano
Sempre existiram contadores de histórias ou tradutores desde o início da humanidade. As pessoas precisavam, e ainda precisam, de quem partilhasse conhecimento; de quem conseguisse erguer pontes entre religiões, culturas, línguas, seja o que for; de quem compreendesse um texto de partida e soubesse manter a distância adequada para transmitir o sentido, e não apenas as palavras, do texto de chegada – independentemente da forma que este tomasse. Mas era um processo moroso que requeria muito trabalho, paciência e engenho. Vai daí, que começámos a suspirar com traduções à velocidade de uma tecla.
Com o advento da Computer Assisted Translation (Programas/ferramentas CAT) durante o século XX, os tradutores viram o seu trabalho simplificado com funcionalidades úteis, como a propagação automática de segmentos repetidos ou a criação de bases de dados que permitiam a assimilação de traduções para serem utilizadas noutros projetos – também conhecidas como memórias de tradução (TM).
Já no século XXI, a inteligência artificial veio ajudar os computadores a aprender uma miríade de idiomas para começarem a traduzir. E voltamos ao Como: como é que funciona a NMT? Quais são as vantagens, as desvantagens e como será o futuro do mercado da Tradução?
O Google Translate e o DeepL Translator são apenas alguns exemplos de motores de Tradução Automática Neuronal, redes neuronais muito semelhantes ao nosso sistema nervoso, que são atualmente o método de tradução automática mais avançado e com um progresso notório nos últimos anos com base em IA, Big Data e Deep Learning.
E porque está sempre em evolução, a NMT tem a capacidade de aprender novos idiomas e de refinar as suas traduções, influenciando e repensando o nosso método de trabalho. Ainda assim, continua a precisar da pessoa-humana para a direcionar e ensinar sobre os vários setores e respetivas especificidades e vocabulário.
Mas qual a melhor? Tempo é dinheiro, como se costuma dizer, e com a elevada procura de traduções com prazos cada vez mais reduzidos, o tradutor cai na tentação de recorrer à tradução automática – é barata; é rápida; é simples; é eficaz? No fundo, é quase como optar por fast food. Alimenta, mas fica a sensação de que estaríamos mais bem servidos com uma refeição caseira. Pode demorar mais tempo a confecionar, mas tem algo que a tradução automática (ainda) não consegue replicar: os dialetos, o estilo, o contexto, a criatividade, a emoção, entre outros toques bem humanos que continuamos a aplicar, mesmo quando revemos o resultado final de uma tradução automática.
E agora? A resposta não é tão simples porque embora a tradução automática esteja em constante evolução e continue a ser utilizada em diversas áreas, ainda existem obstáculos a ultrapassar. Enquanto tal não acontece, a t’works continua a caminhar para o futuro da tradução onde máquina e humano conseguem coexistir, mas sem se sobreporem. Afinal, ambos possuem competências que não são intercambiáveis – ainda.
