La máquina de traducir, el desafío del Pentágono para luchar contra el terrorismo

Expertos elaboran un software capaz de interpretar en tiempo real mensajes y llamadas en chino y árabe

Cambridge, Massachusetts. - Para las agencias de inteligencia de EEUU, uno de los desafíos más grandes consiste en reconocer información vital diseminada en otros idiomas, y actuar con rapidez en base a esos datos. Es por eso que los militares estadounidenses querrían obtener un software capaz de captar difusiones de televisión o llamadas telefónicas y leer sitios en internet en idioma árabe o chino, traducirlos al inglés y resumir los elementos clave.

Pero cada uno de esos pasos ha plagado de problemas a los programadores de computadoras. Ese tipo de software resulta difícil de crear inclusive para la Darpa (siglas en inglés de Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Defensa), una rama del Pentágono.

El año pasado, la Darpa lanzó un proyecto destinado a producir un programa de computadora que pueda traducir en tiempo real. Se trata de Gale, acrónimo en inglés de Explotación Autónoma Global de Lenguajes. El objetivo de Gale es lograr crear, para 2010, un software que pueda traducir casi de manera instantánea el árabe y el chino mandarín con una precisión de entre un 90 y un 95%.

Eso podría ser imposible. Los seres humanos ni siquiera podrían ser tan precisos. Basta analizar la manera en que caemos en malentendidos al escucharnos unos a otros, o fallamos al tratar de captar expresiones idiomáticas (un solo ejemplo basta: la palabra "idiom" significa en inglés "modismo", "lenguaje", e "idiotismo").


Desafíos técnicos
Afortunadamente, los equipos de investigación de Gale no tienen que ser precisos en un 95%. Se espera que durante el primer año, logren traducir el habla árabe y china con una precisión del 65%. En cuanto al material escrito, el objetivo es un 75%. Y encima de los desafíos técnicos que enfrenta Gale, hay otros planteados por Darpa.

Darpa contrató tres equipos de investigadores para resolver el problema en una tarea que se prolongará cinco años. Cada año, los progresos serán evaluados. El equipo que tenga el peor desempeño será eliminado.

Darpa siempre amenaza con eliminar a personas del proyecto. Pero en el pequeño mundo de los investigadores de máquinas para traducir, ser expulsado de la isla de Gale parece algo muy remoto. Y eso se debe a que las tres opciones de Darpa para competir en el proyecto de Gale figuran entre las mejores: IBM Corp., respaldada por un presupuesto anual de investigaciones de 6.000 millones de dólares; SRI International, una organización de investigación sin fines de lucro con sede en el Valle del Silicio, que dedica 300 millones de dólares anuales a ese tipo de investigaciones, y BBN Technologies Inc., que asigna 200 millones de dólares anuales a sus investigaciones y tiene su sede en Cambridge, Massachusetts.

BBN desea diversificarse -obtiene hasta ahora alrededor de un 80% en contratos del Pentágono- pero no es el momento de perder grandes convenios como el de Gale, que le ha proporcionado 16 millones de dólares en su primer año. BBN es famosa por su labor durante la década de 1960 en una red de computadoras que se convirtió en internet. En fecha más reciente, BBN logró desarrollar en apenas dos meses un sistema para detectar francotiradores en Irak. Por cierto, los equipos de IBM y de SRI en Gale fueron liderados por profesionales que provienen de BBN.

De todas maneras, pese a toda la experiencia que tienen, BBN, SRI e IBM necesitan ayuda. Poco después de anunciarse el proyecto Gale, representantes de cada empresa se apresuraron a obtener subcontratistas en laboratorios universitarios de todo el mundo.

Los jueces de Darpa evaluaron las traducciones por computadora contando la cifra de ediciones humanas que necesitaban las frases para que su significado fuese correcto. Los resultados, de acuerdo con esa medición, acataron las demandas de Darpa de un 75% de precisión en la traducción de texto, y de un 65% en la traducción de discursos.

El equipo de BBN produjo un 75,3% de precisión con un texto árabe, y un 75,2% con un texto chino. Consiguió un 69,4% en un discurso en árabe, y un 67,1% en chino. IBM logró mejor puntaje en texto árabe y SRI superó a los otros en chino.

De todas maneras, hay que ajustar muchas tuercas. Además de lograr una mayor precisión de las traducciones en los cuatro años restantes, Darpa quiere que el desempeño sea más riguroso, y que el nivel de exactitud alcance los niveles soñados: traducir de manera precisa más del 90% de un texto o de un discurso. (AP)

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