Editorial
Ideas para el 2004
Ideas for the year 2004
Como fabuló el frigio Esopo hace 2600 años, el grito
«¡Qué viene el lobo!» –o, en este caso, «¡Qué viene la traducción automática!»–
corre el peligro de desilusionar al público. Y es que, desde que en 1933 el
profesor ruso Petr Petrovich Troyanksii patentó la idea de un aparato de
traducción mecanizada, repetidas veces se ha cantado victoria –prematuramente,
claro está– en la batalla de las máquinas contra el castigo de un dios airado
que, según dice el mito, «confundió el lenguaje de toda la gente de la Tierra»
(Gn 11, 9) «para que nadie entendiera el habla de su compañero» (Gn 11, 7).
Claro que para muchos la multilingualidad no es una desgracia, sino un preciado
tesoro, resultado o impulso, según cómo se mire, de la diversidad cultural de
la especie humana.
Ya decía el humanista alemán Wilhelm von Humboldt
(1767-1835) que cada lengua representa una Weltanschauung
(visión del mundo) particular, una interpretación distinta de la realidad. Es
evidente también que todas las lenguas tienen la misma capacidad de expresión,
la misma complejidad teórica, y no sólo están formadas por las mismas clases de
palabras (verbos, nombres, adjetivos, preposiciones, etc.), sino que todas
utilizan también el poderosísimo mecanismo de composición (el significado de
una frase emerge como combinación de los significados de sus partes), y siguen
una sintaxis determinada (por ejemplo sujeto–verbo–predicado o
sujeto–predicado–verbo). Esta naturaleza común de todas las lenguas humanas
llevó al lingüista americano Noam Chomsky a postular en 1981 la existencia de
una gramática universal, un modelo general del lenguaje humano, dentro del cual
cada lengua es simplemente un caso particular de la gramática universal, la
instanciación de unos valores concretos de los parámetros del modelo,
parámetros como, por ejemplo, si los adjetivos acostumbran a ir delante o
detrás del nombre al que califican.
Así que, por un lado, cada lengua ve el mundo de una
manera distinta, pero, por el otro, las diferencias son muy superficiales. Y
eso es lo que da pie a la dificultad y a la promesa de la traducción
automática. Traducir de una lengua X a otra lengua Y no es más que transformar
una secuencia de símbolos (palabras en X) en otra secuencia de símbolos
(palabras en Y), y ¿qué son los ordenadores sino máquinas de manipulación de
símbolos a gran velocidad? Pero, claro está que la transformación de símbolos
no es arbitraria sino que tiene que preservar
el significado de las palabras en X, es decir, que el significado que se
genera en la mente de un hablante de Y al oír o leer la secuencia traducida de
símbolos en Y tiene que ser lo más parecido posible al significado generado en
la mente de un hablante de X al oír o leer la secuencia original.
Y aquí está el nudo gordiano de la traducción
automática: traducir bien requiere comprender bien el original, y en estos
momentos no sabemos (y quizá nunca sepamos) programar a los ordenadores para
que comprendan el lenguaje humano. Y el problema no es simplemente que los
ordenadores de hoy en día no tengan memoria o capacidad de computación
suficientes, sino algo más profundo: no sabemos explicitar bien al ordenador
los conocimientos y los algoritmos que los humanos utilizamos para comprender
el lenguaje.
Pero no todo está perdido, al contrario. Los sistemas
de traducción automática son cada vez mejores y más usados, aunque la tendencia
de los que más éxito tienen es alejarse de intentar comprender el original y
basarse en otro enfoque: controlar la entrada o mantener grandes bancos de
frases paralelas. Controlar la entrada significa que el texto de entrada no
puede ser un texto cualquiera sino que tiene que estar escrito en un lenguaje
controlado, un subconjunto artificial de palabras y reglas que, por definición,
impiden que el texto sea ambiguo. De esta manera el sistema de traducción puede
codificar sin problemas el significado del texto en una representación lógica
interna (alternativamente, en algunos sistemas la entrada no es un texto
propiamente dicho sino ya directamente la representación lógica).
Así que, resumiendo, por una parte podemos afirmar
que ni en cien años veremos un ordenador capaz de producir una traducción de
una calidad mínimamente comparable a la que el poeta Carles Riba (1893-1959)
hizo de La Odisea de Homero del
griego al catalán en 1948, por cierto reconocida por los expertos helenistas
como la mejor traducción en verso del poema épico clásico por excelencia. Pero,
por otra parte, podemos estar seguros de que los sistemas de traducción
automática serán cada vez mejores y más ubicuos en el contexto del importante
desarrollo de las ciencias cognitivas
Las ciencias cognitivas están de moda, no porque lo
que llamamos cognición (el pensamiento y los procesos mentales superiores, como
la memoria, las emociones o el lenguaje) sea algo nuevo, sino porque en los
últimos años han surgido nuevas técnicas y planteamientos teóricos que han
revolucionado el campo y permiten una aproximación científica y rigurosa a su
estudio. Razonar introspectivamente sobre los contenidos de la propia mente y
la de los demás ha sido posible desde tiempos ancestrales. Pero las
conclusiones derivadas de la mera subjetividad nunca gustaron a quienes
pretenden un conocimiento empírico y objetivo de la realidad. En cierto modo no
hay más realidad que la mente humana, pues en ella basamos toda nuestra
concepción de lo existente. Pero, por tratarse de una realidad subjetiva, la
vieja psicología conductista negó la posibilidad de estudiarla de un modo
científico hasta que los avances de la biología y la revolución informática de
la segunda mitad del siglo pasado le abrieron nuevamente las puertas de la
ciencia, poniéndola a prueba no sólo de los psicólogos, neurocientíficos y
filósofos, sino también de los físicos, matemáticos, filólogos, ingenieros y,
por supuesto, de los estudiosos de la inteligencia artificial.
Esos avances, de carácter multidisciplinario, han
permitido el diseño y la construcción de máquinas y dispositivos, como la
resonancia magnética funcional, capaces de mostrarnos en tiempo real las
regiones del cerebro que están activas cuando realizamos una determinada
actividad mental, como percibir una cara conocida, hacer un cálculo aritmético,
recordar una determinada situación o simplemente tener miedo, estar
emocionados. Otros desarrollos teóricos y tecnológicos de la neurobiología
permiten también abordar el estudio experimental de las sustancias químicas,
las moléculas e incluso los genes relacionados con procesos mentales
específicos. La llamada neurociencia cognitiva está ahora en condiciones
de desenmascarar muchas de las estructuras y procesos fisiológicos del cerebro
que se relacionan con fenómenos como la percepción y las motivaciones, las
emociones, el aprendizaje y la memoria, el lenguaje o la conciencia. Al mismo tiempo,
los teóricos de la cognición y los ingenieros informáticos son capaces de
diseñar y construir redes neurales artificiales y máquinas inteligentes que
emulan a la inteligencia biológica. Incluso se han dado ya los primeros pasos
para implementar algunos elementos emocionales simples en los ordenadores, algo
que hasta nos asusta. Nunca como hoy habíamos estado tan cerca de un
conocimiento científico de la mente y la inteligencia humanas.
Pero sería ingenuo pensar que el camino por andar es
corto o fácil. En realidad, mucho de lo que sabemos son sólo aproximaciones
parciales o correlaciones entre la actividad del cerebro y los procesos
mentales, sin que todavía hayamos sido capaces de establecer relaciones
consistentes de causa–efecto en fenómenos cognitivos fundamentales, como el de
la conciencia. Eso significa que aún queda mucho para conocer los procesos que
hacen posible la mente, un conocimiento que sin duda nos ayudaría a comprender
las desviaciones patológicas del comportamiento y las enfermedades mentales,
como la esquizofrenia o el Alzheimer, con el consiguiente beneficio para el
desarrollo de las terapias pertinentes.
La empresa, como vemos, es compleja, por lo que los
esfuerzos actuales encaminados a entender los procesos cognitivos insisten en
la multidisciplinariedad y el abordaje heterogéneo. Muchas investigaciones y
estudios combinan el conocimiento teórico y neurofisiológico de los procesos
mentales, con el estudio conductual en humanos y en primates inferiores como
los póngidos (gorilas, orangutanes, chimpancés), seres también dotados de
amplias capacidades mentales. En este marco, el conocimiento de los aspectos
evolutivos de la mente adquiere un valor fundamental, mientras que el estudio
del lenguaje ha cobrado particular interés por constituir, además de un
poderoso sistema de comunicación, un soporte esencial de los sistemas de
representación de la mente humana.
Estas y otras actividades que se están llevando a
cabo en este campo académico forman parte de las iniciativas del Comité Asesor
en Tecnologías de la Lengua y Ciencias Cognitivas creado por la Concejalía de
Ciudad del Conocimiento del Ayuntamiento de Barcelona con el objetivo de apoyar
el desarrollo de estas disciplinas en Barcelona. Entre estas iniciativas
destaca las que se organizan desde hace tres años en el Centro Ernest Lluch de
la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) sobre traducción automática
y sobre ciencias cognitivas, con el fin de alcanzar la suficiente masa crítica
para que constituyan una referencia de la ciudad y de sus universidades en la
era del conocimiento e impulsar en este ámbito un programa de actividades para
el Forum Universal de las Culturas del 2004.
Quark acoge, de nuevo, en
sus páginas este campo del conocimiento humano en un número que además alcanza
un hito relevante al cumplir la revista las 25 ediciones, siempre fiel al
motivo que impulsó su creación: fomentar el debate de las ideas y colaborar así
a que Barcelona sea también la Ciudad de las Ideas.
Vladimir de Semir,
director de Quark
Marsal Gavaldà e Ignacio Morgado,
directores de
los cursos sobre
Traducción
Automática y Ciencias Cognitivas
de la
UIMP
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