Inteligência Artificial e palavras “não-traduzíveis”
Inteligência Artificial e palavras “não-traduzíveis”
Há décadas que o setor da tradução se apoia nas tecnologias de informação para acelerar o trabalho. Atualmente, a grande novidade é o impacto da inteligência artificial. Cada vez mais, as soluções de Tradução Automática estão equipadas com “redes neurais artificiais” – tecnologias que simulam certos aspetos dos cérebros humanos e que dão aos computadores a capacidade de “aprendizagem profunda” (deep learning). Isto quer dizer que à medida que os tradutores utilizam soluções como memoQ, Memsource, Deepl ou Google Translate, as redes neurais artificiais que as suportam são ampliadas. O software acumula novo vocabulário, diferentes estilos de escrita e diversas nuances linguísticas. Por outras palavras, a máquina aprende com erros e adapta-se a novas situações e, de certa forma, “evolui”.
Os resultados são cada vez mais reveladores: um estudo recente da empresa Memsource revela que a inteligência artificial pode reduzir os custos de um projeto em cerca de 15%. O deep learning desta ferramenta de CAT (“Computer Assisted Translation”) inclui uma nova tecnologia de IA que deteta as “palavras não traduzíveis” que existem num texto. Nomes próprios, designações de empresas, termos técnicos, acrónimos, datas, expressões repetidas e outros elementos são imediatamente traduzidos… No exemplo usado neste relatório – um texto francês de 150.000 palavras – o uso das ferramentas CAT permitiu reduzir de 85.000 para 69.000 o número de palavras a precisar exclusivamente de intervenção humana.
Estes desenvolvimentos não surgem só no setor privado: por exemplo, em 2020, um grupo de investigadores da Univerzita Karlova, na República Checa, desenvolveu um sistema de tradução automática – “CUBBITT” – que utiliza também os princípios do deep learning. Ao fazer um “Teste de Turing” com vários artigos de imprensa, atingiram resultados impressionantes: mais de metade dos leitores que analisaram os resultados não conseguiu distinguir quais dos textos tinham sido traduzidos por humanos e quais tinham sido traduzidos pela aplicação.
Isto tem várias implicações que irão alterar o panorama do setor no futuro próximo:
- Os prazos de entrega dos projetos de tradução irão encurtar progressivamente;
- Os custos por projeto de tradução irão baixar;
- Os Tradutores Profissionais terão que se adaptar a novas tecnologias e investir em mais formação e aplicações de software;
- A rapidez dos projetos também significa que os tradutores poderão entregar mais trabalhos no mesmo espaço de tempo.
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