Uma (breve) história da tradução automática

A tradução automática (MT) tem uma má reputação porque é vista como de baixa qualidade (e os resultados às vezes são hilários), mas você ficaria surpreso com o quanto essa tecnologia avançou desde que foi concebida pela primeira vez em 1949. Recentemente, encontramos o cronograma abrangente da história de MT da TAUS, e é uma leitura incrível. Mas se você não tiver tempo para ler os 63 anos de progresso da MT, aqui está uma breve visão geral:

1949—65: Início da pesquisa de tradução automática

O novo campo da “tradução automática” aparece no Memorando de Tradução de Warren Weaver (1949), e o primeiro pesquisador na área, Yehosha Bar-Hillel, inicia sua pesquisa no MIT (1951). Uma equipe de pesquisa de Georgetown MT segue (1951) com uma demonstração pública de seu sistema em 1954. O MT é apresentado como uma solução para ajudar os EUA a controlar o russo. É também um dos primeiros aplicativos não numéricos para computadores. Os programas de pesquisa sobre MT surgem no Japão e na Rússia (1955), e a primeira conferência sobre MT é realizada em Londres (1956). Os pesquisadores continuam ingressando na área à medida que a Associação de Tradução Automática e Linguística Computacional é formada nos EUA (1962) e a Academia Nacional de Ciências forma um comitê (ALPAC) para estudar MT (1964).

1966—95: MT começa a trabalhar

O relatório da ALPAC afirma que a MT não pode competir com a qualidade da tradução humana e sugere que o financiamento para pesquisas sobre MT deve ser interrompido. Mas a pesquisa continua. A MT também está em funcionamento: o Instituto Têxtil Francês traduz resumos de e para francês, inglês, alemão e espanhol (1970); a Universidade Brigham Young inicia um projeto para traduzir textos mórmons por tradução automática (1971); e a Xerox usa o Systran para traduzir manuais técnicos (1978). Várias empresas de MT são lançadas, incluindo a Trados (1984), que é a primeira a desenvolver e comercializar a tecnologia de memória de tradução (1989). O primeiro sistema comercial de MT para russo/inglês/alemão-ucraniano foi desenvolvido na Universidade Estadual de Kharkov (1991).

1996—2012: MT chega à Web

A MT na web começa com o Systran oferecendo tradução gratuita de pequenos textos (1996), seguido pelo AltaVista Babelfish, que acumulou 500.000 solicitações por dia (1997). Franz-Josef Och (futuro chefe de desenvolvimento de tradução do Google) vence a competição speed MT da DARPA (2003). Outras inovações durante esse período incluem o MOSES, o mecanismo estatístico MT de código aberto (2007), um serviço de tradução de texto/SMS para celulares no Japão (2008) e um telefone celular com funcionalidade integrada de tradução de fala para inglês, japonês e chinês (2009). Recentemente, o Google anunciou que o Google Translate traduz texto aproximadamente suficiente para preencher 1 milhão de livros em um dia (2012).

Ufa! Isso é muito, e não cobrimos 90% da história da tradução automática! Toda a conversa negativa sobre MT parece esquecer que é uma tecnologia incrível e avançada. Sua qualidade é inferior à da tradução humana , mas isso não significa que não tenha usos bons e práticos, como traduzir comunicados de imprensa antigos de 5 anos atrás.

2013-Agora 

Nos últimos anos, houve avanços significativos na tecnologia de tradução automática, com a pesquisa do Google sobre tradução automática neural implicando um futuro otimista para o setor. Ficou claro que a tradução automática está deixando de ser uma opção de alta velocidade e qualidade insustentável para organizações de tradução, para oferecer uma alternativa razoável para traduzir conteúdo de baixa visibilidade. Em apenas alguns anos, surgiram vários fornecedores de tradução automática prometendo qualidade aceitável por uma fração do custo de linguistas profissionais. A corrida por uma vantagem competitiva em qualidade está em pleno vigor e os fornecedores de MT estão começando a adotar abordagens diferenciadas para “aumentar” a qualidade que seus sistemas são capazes de produzir. Atualmente, os fornecedores geralmente se enquadram em três categorias:

Soluções híbridas humano-MT (ex: Unbabel) Tradução automática adaptada ao domínio (ex: Lilt, IBM) Tradução automática neural (ex: Google, Microsoft, SDL, Yandex) Na Smartling, acreditamos firmemente que a tradução automática está rapidamente se tornando um componente importante de uma estratégia de globalização eficaz. Embora a produção de conteúdo a baixo custo e o mais rápido possível continue a ter um efeito adverso na qualidade, a tradução automática oferece a muitas organizações de tradução a vantagem de alcançar o santo graal dos resultados da tradução: um equilíbrio entre custo, qualidade e tempo de colocação no mercado.

Para saber mais sobre o Neural Machine Translation Hub da Smartling, consulte este link.