Imagina un mundo en el que todos pudieran entenderse a la perfección. El idioma se traduce mientras hablamos y quedan atrás esos momentos incómodos en los que intentamos hacernos entender.
Los desarrolladores llevan años persiguiendo esta idea esquiva. Ya existen herramientas gratuitas como Google Translate, que se utiliza para traducir más de 100.000 millones de palabras al día, además de otras aplicaciones y dispositivos que afirman traducir idiomas extranjeros a medida que se hablan, pero aún falta algo.
Sí, ahora puedes comprar tecnología de auriculares que recuerda al pez babel de la Guía del autoestopista galáctico: un dispositivo que afirma realizar una labor similar a la de un traductor multilingüe con formación universitaria y experiencia profesional, pero la realidad no es tan sencilla.
Pese a la afirmación bastante curiosa de 1958 de que la traducción es un invento romano, es probable que exista desde que existe la palabra escrita, y la interpretación, desde mucho antes. Hay pruebas de que las civilizaciones antiguas empleaban intérpretes. Grecia y Roma, al igual que muchas otras regiones del mundo antiguo, eran multilingües, por lo que necesitaban tanto traductores como intérpretes.
La pregunta de cómo se debe traducir es igual de antigua. El poeta romano Cicerón dictaminó que una traducción debía ser «non verbum de verbo, sed sensum exprimere de sensu»: expresar el sentido por el sentido, no palabra por palabra.
Esta breve incursión en el mundo de la teoría tiene un propósito sencillo: subrayar que la traducción no consiste solo en las palabras y que automatizar el proceso de sustituir unas por otras nunca podría reemplazar la traducción humana. Traducir consiste en transmitir el significado de las palabras, tanto sus sentidos connotativos como denotativos, y expresar ese significado de forma legible y comprensible.
Del significado a la descodificación
Entonces, ¿por qué seguimos persiguiendo la idea de que la tecnología podría llegar a traducir idiomas adecuadamente? En la década de 1930, cuando la investigación sobre la traducción automática acababa de comenzar, los desarrolladores todavía creían que sustituir mecánicamente una palabra por otra, con una reordenación sintáctica mínima al principio, sería una forma aceptable de traducir. Y el mundo todavía mantiene esa impresión.
Estos desarrolladores eran brillantes en sus respectivos campos, pero no eran lingüistas. Warren Weaver, un talentoso científico y matemático, resumió esta idea inicial en 1949: «Uno se pregunta naturalmente si el problema de la traducción podría tratarse como un problema de criptografía. Cuando miro un artículo en ruso, digo: “En realidad está escrito en inglés, pero codificado con unos símbolos extraños. Ahora procederé a descifrarlo”».
Para Weaver, traducir consistía simplemente en sustituir un símbolo por otro. Se consideraba irrelevante el significado real de esos «símbolos extraños».
Los traductores y quienes investigan la traducción suelen leer que la automatización podría ser el futuro; algunos ya creen que ese futuro ha llegado, como ha ocurrido en muchos otros campos; sin embargo, estamos muy lejos de contar con una tecnología infalible. Solo en Gales hay muchos ejemplos de personas que no hablan galés y han utilizado servicios de traducción en línea, y han publicado los resultados sin revisarlos. Lo más habitual es que estos casos se cuenten con humor, pero sin duda han provocado confusión y han obligado a intervenir a un traductor humano para resolver el problema.
Pero eso no significa que la automatización no tenga su lugar. Por ejemplo, las máquinas ayudan a abogados, médicos y docentes: no los han reemplazado. Del mismo modo, nos ayudan a los traductores a trabajar mejor y pueden contribuir a la precisión, pero no podrán reemplazarnos a menos que se produzca un avance tecnológico extraordinario. Las máquinas ya traducen bastante bien el texto, pero necesitan ayuda para interpretar lo que hay detrás de él.
Corregir a las máquinas
Mi propia tesis sobre la traducción del inglés al galés, que se publicará más adelante este año, demuestra que un traductor que corrige el resultado de la traducción automática consigue una mayor productividad y traduce con más rapidez.
Otras investigaciones también han concluido que este proceso de corrección produce textos tan aceptables como las traducciones realizadas desde cero. En sociedades como la galesa, donde la traducción es una de las principales formas de ofrecer servicios bilingües, este aumento de la productividad es fundamental. Mucho más de 350.000 personas hablan galés a diario, mientras que las autoridades locales de todo el Reino Unido también están traduciendo a muchos otros idiomas. Es absolutamente esencial que se las comprenda con rapidez y eficacia.
Hoy en día, la traducción automática puede crear borradores de textos relativamente sencillos, y las investigaciones demuestran que corregir esos borradores suele ser más eficiente que traducir desde cero. Pero las máquinas no pueden reemplazar el cerebro de un traductor, y es dudoso que alguna vez puedan hacerlo. Por complejo que sea el código que las sustenta, a un sistema automatizado le costaría captar el mismo sentido de las palabras.
