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 tradução automática não consegue competir com a qualidade da tradução humana e sugere que o financiamento para pesquisas em tradução automática seja interrompido. Mas a pesquisa continua. A tradução automática também é posta em prática: o Instituto Têxtil Francês para traduzir resumos de e para francês, inglês, alemão e espanhol (1970); a Universidade Brigham Young inicia um projeto para traduzir textos mórmons por meio de tradução automática (1971); e a Xerox usa o Systran para traduzir manuais técnicos (1978). Várias empresas de memória de tradução 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 tradução automática 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 muita coisa, e ainda não abordamos 90% da história da tradução automática! Toda a conversa negativa sobre a 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 práticos e úteis — 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 indicando um futuro otimista para o setor. Ficou claro que a tradução automática está deixando de ser a opção de alta velocidade e qualidade insustentável para organizações que buscam traduzir conteúdo, para se tornar uma alternativa razoável para a tradução de conteúdo de baixa visibilidade. Em apenas alguns anos, surgiu uma série de fornecedores de tradução automática que prometem qualidade aceitável a uma fração do custo de linguistas profissionais. A corrida por uma vantagem competitiva em qualidade está a todo vapor, e os fornecedores de tradução automática estão começando a adotar abordagens diferenciadas para "impulsionar" a qualidade que seus sistemas são capazes de produzir. Atualmente, os provedores 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.