Resumen

Hoy en día, en un mundo mecanizado que cada vez necesita menos recursos humanos, cabría pensar que la traducción, el trabajo con las lenguas también podría mecanizarse. A lo largo de la historia, desde mediados del s. XVII, esta idea ha entrado en las mentes de científicos, ingenieros etc. de todo el mundo. Todo empieza con el alemán Johannes Becher, que fue el primero en crear un código matemático cuyo propósito era describir el significado de frases en cualquier lengua, para lo que diseñó series de números que equivalían a unidades léxicas y ecuaciones que equivalían a producciones en griego y latín. No fue hasta los años 30 cuando esta idea de automatizar la actividad traductora se desarrolló y aparecieron las primeras máquinas para realizar esta especie de experimento, como se concebía entonces. Más adelante, en los años 40 y tras la Segunda Guerra Mundial se siguió profundizando en el tema, y se pensó en usar las grandes máquinas de cálculo con fines ajenos a las ciencias matemáticas. Uno de estos fines era decodificar mensajes encriptados y llevarlos al terreno de la lengua natural y fue en 1954 cuando se demostró por primera vez que esto era posible mediante un ordenador IBM y un sistema de 250 entradas; viendo los resultados del experimento, se pensó en elaborar grandes diccionarios. El reto a corto plazo era  conseguir  una Fully Automatic High-Quality Machine Translation (FAHQT), algo que parecía viable en aquel momento. El gobierno encargó a una comisión que evaluara las posibilidades analizando el mercado de traducción y, a consecuencia de su informe se decidió que era más rentable y menos costoso invertir en recursos para los traductores de carne y hueso que en máquinas que realizaran su trabajo. Sólo en Estados Unidos y sobre todo en Japón se volvió a revitalizar la traducción automática en los años setenta y ochenta.

Hoy en día, los expertos están convencidos de que el proyecto FAHQT es completamente irrealizable y concentran sus esfuerzos en crear y mejorar herramientas para ayudar al traductor en su vida diaria, pues dados los avances tecnológicos resulta más cómodo realizar la traducción con una serie de soportes tales como bases terminológicas o herramientas de edición de textos. URODICATORUM y Lantra- L son algunos ejemplos de estas bases terminológicas y un programa tan común como Mirosoft Word resulta muy útil ante cualquier encargo de traducción que se presente.

Como conclusión, se debe dar la razón a estos expertos en cuanto que el traductor hoy en día debe contar con los máximos recursos posibles, y se puede observar que cada vez se cuentan con más corpus, bases de datos y bases terminológicas no sólo creadas por grandes compañías, sino también por traductores que a su vez sirven de ayuda para sus compañeros de profesión; parece ser que, de momento, la traducción automática no va a reemplazar a la humana.