- Los robots que realizan traducciones (MT);
- Los robots que revisan traducciones humanas (QA automática).
Llegados a este punto, estas tecnologías resultan muy relevantes en nuestro trabajo y no podemos ignorarlas – simplemente porque, para muchos, ya son el pan de cada día y queramos o no, es lo que hay.
Por eso tengo que reflexionar sobre el encuentro (o encontronazo) con estas tecnologías.
Ambos tipos de máquina han sido la fuente de grandes disgustos, amarguras, luchas y rupturas a lo largo del 2015 y la reflexión ha sido, finalmente, que los robots los diseñan personas procedentes del campo de las ciencias (a su imagen y semejanza) y que el clásico «hombre de letras» (que podría ser el caso de muchos traductores) no piensa de la misma manera porque su razonamiento se estructura de forma distinta.
Robots de letras: Lingüística Computacional
He pensado también estos días en lo que aprendí en varias asignaturas de Lingüística Computacional que cursé en su momento, aunque no llegué a superar ninguna. El problema para mí y otras personas procedentes de las letras es que era casi imposible de entender la forma de pensar de la máquina (distinta a la nuestra). Por ello, muchos nos encontramos – al final – frustrados, con estas asignaturas, que a otros alumnos (con más orientación a la lógica) les resultaban muy fáciles.
La «lógica» de letras
La reflexión en definitiva es que, en mi opinión, existen DOS lógicas y ambas corren paralelas y enfrentadas. Existe la lógica científica (que conocemos) y existe otra lógica «de letras» que tiene otros parámetros. Nuestra lógica se construye de una forma narrativa, argumental, descriptiva, por asociaciones y relaciones y por la coherencia interna del relato. Es también significativa la operación de la referencia. Y también se construye a través de las palabras.
Robots de letras: Visión del mundo y valores
También es una cuestión de visión del mundo y valores: lo que es importante para la máquina (programada con lógica científica) no goza del mismo estatus en la lógica de las letras.
Por poner un ejemplo: en un taller literario nos explicaron que en un relato puede pasar cualquier cosa, puede bajar una nave espacial con extraterrestres que secuestran al presidente. Pueden pasar todo tipo de cosas completamente absurdas e ilógicas pero siempre que se mantenga el hilo argumental y la lógica interna del relato resultará creíble y, si está bien escrito, fascinante y agradable para el lector. Por eso, insisto en que en los textos escritos pueden contener erratas, diferencias de palabras, sinónimos, incluso alguna frase mal redactada y seguir sin ser muy importante mientras que lo que valoramos como «la sustancia» (el hilo argumental y la lógica interna del relato) se mantenga.
Por eso, las máquinas no alcanzan a comprender todavía nuestra forma de valorar un texto – desde un punto de vista de las letras – porque no están programadas desde valores de letras sino desde valores de ciencias y de lógica pura y matemática.
Robots de letras: Diferencias entre «hombres de ciencias» y de «letras»
Aunque es algo tópico podemos pensar en un perfil de persona de letras que no sabe resolver ciertos acertijos, cubos Rubik, jeroglíficos… llámalo X. Pero que puede redactar muy bien. Esto nos indica que su forma de pensar es diferente a la de «personas de ciencias» y, desde luego, a la de un robot.
Por supuesto, hay muchas zonas grises y habrá muchos perfiles mixtos de gente que tenga capacidades para las ciencias y las letras PERO… LA PREGUNTA DEL MILLÓN:
¿PODRÍA HABER «ROBOTS DE LETRAS» QUE REDACTARAN A LA PERFECCIÓN UN TEXTO SOBRE UNA PRINCESA Y UNOS DUENDES PERO QUE FUESE INCAPAZ DE RESOLVER UN PROBLEMA DE LÓGICA?
La respuesta es NO porque no existen los «robots de letras«.
Y esto refuerza la idea de que la lógica científica y la lógica de las letras corren paralelas pero deben responder a principios distintos.
| LÓGICA DE LAS LETRAS | LÓGICA DE LAS CIENCIAS |
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Formas de construir la argumentación: · Narración; · Descripción; · Hilos argumentales; · Asociación y relación, referencia; · Consistencia interna. Errores: Pueden producirse errores que no se consideran relevantes mientras no alteren: – Hilo argumental; – Asociación – relación; – Consistencia interna del relato.
Poseen capacidades lógicas pero entendidas desde el punto de vista de construcción de un relato.
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Principalmente, las que tienen que ver con la lógica matemática y el lenguaje formal con el que se define.
Ejemplos de capacidades: no les cuesta resolver un Sudoku o un Cubo de Rubik.
Son capacidades que no suelen dominar las “mentes de letras”.
Son capacidades que es – también – difíciles de describir o narrar en palabras. |
Son muy difíciles de relatar – en palabras – las operaciones, pensamientos, transacciones que realiza una «mente lógica» al resolver, verbigracia, un cubo de Rubik.
Si lo intentara con una estructura de cuento clásico (principio – nudo – desenlace) a lo mejor describiría (externamente) lo que ocurrió pero no las operaciones mentales internas.
Principio: «Erase una vez un cubo de Rubik…«
Nudo: «… y se esforzó y se esforzó y pasó muchas vicisitudes…«
Desenlace: «Y finalmente lo consiguió, y colorín, colorado, este cuento se ha acabado.»
Pero, no refleja en nada el proceso seguido ni ayuda a la persona que no sabe resolver el problema a solucionar un cubo de Rubik y, por tanto, vemos que estas descripciones «en palabras» de problemas de lógica no nos sirven (y eso, ya lo sabemos todos los de letras que leemos mil veces los enunciados de ejercicios de matemáticas, tomamos apuntes, etc. y no entendemos absolutamente nada, simplemente porque este tipo de lógica no se construye en base a la narrativa y se construye de otra forma).
Es difícil poner en palabras estas operaciones (de manera narrativa) y si se hace, se recurre a símbolos, operadores, números o su equivalente en palabras.
2 + 3 = 5 (dos más tres igual a cinco)
Pero no se construye de forma narrativa: «Iba un dos solitario por la calle, y encontrándose muy solo tuvo la suerte de encontrarse con un tres; los dos se juntaron y pudieron producir un cinco y, felices, comieron perdices«.
Robots de letras: Lógicas distintas
No puedo explicar el motivo, pero sí puedo apuntar a que la causa es que – necesariamente – ha de haber lógicas distintas y la lógica de las letras no es la misma que la de las ciencias. En este contexto me planteo si podría haber una máquina o inteligencia artificial que no fuera capaz de resolver un problema de lógica y, sin embargo, tuviera capacidades excepcionales para las letras (como es el caso de algunos humanos) y no encuentro ningún ejemplo de «robot de letras«.
Puede que sea un argumento ya baldío pero encuentro – en la actualidad – ejemplos de discusiones sobre revisiones y traducciones realizadas por máquinas que podrían estar sacados del «Mamífero Articulado» y son ejemplos muy vivos y actuales, y una situación acuciante que es muy perniciosa para la calidad en traducción y para la calidad de vida y salud mental del traductor que aguanta (o trata de aguantar) estos pinitos de los robots.
Sí que puedo apuntar son algunos datos y hechos:
No puedo resolver el problema hombre – robot ni el de la computación del lenguaje natural, pero sí que puedo aportar – y desde la experiencia en traducción y viendo las correcciones que hacen las máquinas (que tanto me disgustan) que la forma de razonar de estas máquinas no coincide con la mía.
Por ejemplo:
Si hay un relato que trata sobre la vida de Cecilia:
- Si hay una errata de Cecilai por Cecilia en un texto – no lo consideraré tan tremendamente relevante como para tirar el libro a la basura mientras se preserve la coherencia interna del relato.
- Sin embargo, cuando hay una confusión entre «Cecilia» y «Priscilla» sí que hay un problema importante ya que el error rompe la coherencia interna y, por tanto, da lugar a un problema de credibilidad del relato en su conjunto y puede que lo acabe abandonando (ya no me convence).
Pueden producirse, en el contexto de este relato narrativo, también eventos ilógicos – pensemos en el ejemplo del presidente secuestrado por extraterrestres – y, sin embargo, no son relevantes para el relato mientras – internamente – exista una coherencia que es lo que va a hacer creíble ese relato.
Parece que hay algún intento de programar a estas máquinas en la «consistencia», pero fundamentada en datos banales y accesorios (a nivel de léxico, sintagmas y oraciones) y que no son extensivos al hilo argumental en su conjunto.
Para el robot de «Quality Analysis»: el primer error Cecilai – Cecilia = es de una importancia capital y lo notará seguro como algo fundamentalísimo.
En cambio, para el robot, El segundo error de «Cecilia» y «Priscilla» = puede que ni lo detecte como error porque no sigue la argumentación del relato y puede que «piense» (entre comillas) que son personas inconexas que nada tienen que ver.
Robots de letras: Forma de ver los errores
Los errores que percibe una máquina son distintos a los que percibe un humano y, sobre todo, si ese humano es de letras.
El robot entra en cortocircuito, cual Darlek, cuando encuentra en una traducción una diferencia como la siguiente:
ORIGINAL: SIX OF ONE AND HALF A DOZEN OF THE OTHER
TRADUCCIONES: (1) TANTO MONTA, MONTA TANTO // (2) MONTA TANTO COMO TANTO MONTA
A nosotros nos parece que es lo mismo, pero a la máquina que revisa, se le funden los circuitos. Para la máquina de análisis de calidad, es un error la segunda instancia porque no puede existir ninguna variación o diferencia con respecto a la primera traducción utilizada.
Si el texto está más elaborado, la máquina de QA encontrará que en estas dos frases traducidas:
«Como decían de Isabel la Católica: tanto monta, monta tanto«.
«Como decían de la Reina Isabel la Católica: tanto monta, monta tanto«.
Si te interesa saber más sobre los sistemas de QA, puedes leer este artículo Propuesta de un nuevo sistema de QA para conseguir traducciones excelentes.
La segunda frase es un error según la máquina (porque hay una palabra que es distinta) aunque al traductor que revisa todo una otra vez, este error no le sea aparente (y al lector tampoco).
En definitiva, la lógica de estas máquinas y lo que entienden por «bien redactado» es muy distinto a lo que entendemos nosotros por redacción correcta.
Parte del problema, como explicaré en otros artículos, se debe a la mala programación (no están programadas las máquinas de QA para entender una operación tan esencial en el lenguaje natural como es la referencia) y, por eso, estas máquinas no admiten ninguna diferencia en el texto ni tampoco los sinónimos y entran en cortocircuito con la más mínima diferencia o sinónimo en un texto.
Ciertamente, los traductores que nos enfrentamos con estas máquinas nos sentimos que estamos en lucha con un Darlek que no nos entiende y que nuestra riqueza en los textos la quieren exterminar y aniquilar – porque no la toleran.
Robots de letras: Choque
Existe un choque entre dos formas de entender el mundo y los choques hombre / robot o traductor / robot son un reflejo o derivación de los mismos choques que se producirían entre un «hombre de letras» y una «persona de ciencias», ya que el robot se diseña a la imagen de la persona de ciencias y no a la imagen del hombre (o mujer) de letras.
Hay algo que es indiscutible: no existen, a fecha de hoy, los «robots de letras». Estos robots de letras que se quedarían perplejos ante un cubo de Rubik o el jeroglífico de la prensa dominical pero que sabrían escribir un bello relato sobre una princesa que se fue a París y encontró a su príncipe.
Por tanto, tengo poca confianza – de momento – en que los robots de letras adquieran cualidades de brillantes literatos porque hay algo en su forma de razonar, su lógica, sus valores y el modo de ver el mundo que no coincide con el razonamiento, lógica y valores de las personas que, tradicionalmente, son vistas en nuestras sociedades como personas con más capacidad para la redacción y el lenguaje: las personas «de letras». Y las razones las tenemos que buscar – tal vez – en la programación y en los propios programadores o creadores y su forma de pensar, razonar y de ver el mundo que no era el de una «persona de letras», ni muchísimo menos.
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