Pero estos procedimientos se pueden clasificar en dos grandes categorías.
En la síntesis por copia la salida es una mera copia del discurso pregrabado, mientras que, en la síntesis por reglas, la palabra se construye analizando la entrada mediante las reglas especificadas en un programa de ordenador. Las reglas facilitan la economía de espacio de memoria, pero exigen comprenderla estructura del lenguaje hablado. Con la síntesis por regla se puede generar un discurso inteligible sin limitaciones de vocabulario, utilizando reglas letra-sonido y una representación matemática adecuada de la voz humana. Los sistemas de síntesis hablada más eficaces de este tipo están limitados a grandes ordenadores, aunque se esperan posibles implementaciones en PCs.
Se han diñado microcircuitos de síntesis de la palabra hablada para muy diferentes productos. En una fecha tan temprana como 1978apareció el microcircuito TMC 0280 en el juego didáctico “Speak and Spell” (hable y deletree) de Texas Instruments. Fue uno de los primeros microcircuitos de este tipo que usó los métodos de codificación predictiva lineal (LPC), que ya hemos mencionado en conexión con la identificación de voz. En este caso se almacenaban 165 palabras en 131,072 bits de memoria ROM. Dicho microcircuito proporcionaba los parámetros de separación, amplitud y filtrado de las formas de onda del discurso.
Hacia 1980 muchos productos podían sintetizar sus propias palabras en respuesta a varios tipos de entrada, incluidas las consultas. Votrax desarrolló sintetizadores portátiles para los impedidos de facultades vocales, y también lanzó un Comunicador Comercial (Bussines Communicator) capaz de traducir hasta 64 entradas de tonos táctiles en una salida de audio. IBM, Intelligent Systems, etc., lanzaron otros productos Hablando en sentido estricto, la síntesis de la palabra hablada no es un problema de inteligencia artificial. Implica las dificultades tecnológicas y las diferentes estrategias adoptadas para hacerla efectiva (Brightman y Crook, 1982, describen la síntesis de formas de onda, la síntesis constructiva y la síntesis analítica). Pero la síntesis del habla no conecta directamente con los procesos cognoscitivos que hacen de la comprensión del lenguaje hablado el tema central de la Al. La síntesis del habla es el otro lado de la moneda de la comunicación aural. pero requiere una tecnología diferente y no hay que especular sobre semántica ns capacidad pensante en la máquina.
TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA
En los primeros días de la computación se pensó quo la aplicación de ciertas transformaciones sintácticas no distorsionarían el significado. En consecuencia, en la década de los cincuenta se hizo un gran esfuerzo para traducir por ordenador entre los diferentes idiomas. Se pasaron diccionarios multilingües a cinta de ordenador y se desarrollaron gramáticas para denotar las diferencias estructurales (orden de las palabras en la frase, casos del nombre, etc.) entre los diferentes idiomas. El proyecto no dio los resultados deseados, las traducciones eran imprecisas y no ofrecían fiabilidad. Como anécdota se cita la traducción de “el espíritu está pronto, pero la carne es débil” al ruso y posteriormente otra vez al inglés que daba como resultado “el vino es agradable pero la carne lo ha estropeado”. Una de las principales lecciones aprendidas de estos primeros fracasos es que la línea entre sintaxis y semántica es muy difusa, una dificultad que no es aparente en los lenguajes artificiales desarrollados para escribir programas de ordenador.
Actualmente hay unos doce sistemas de traducción automática (WEIDNER, LAGOS, ALPS, etc.) que sirven de ayuda al traductor profesional. Pocos sistemas automáticos ofrecen credibilidad a la hora de traducir autónomamente con un grado aceptable de credibilidad. Algunos sistemas producen una traducción en borrador que es modificada posteriormente por el traductor; otros son interactivos, solicitan la ayuda del traductor humano cuando encuentran un problema. Pero no hay que desestimar el trabajo de los traductores humanos y automáticos. En nuestro mundo se hablan unos 5000 lenguajes y dialectos, y el creciente aumento de las comunicaciones demanda un número cada vez mayor de traducciones.
Algunas observadoras contemplan el campo de la traducción automática con gran optimismo. Rouvray y Wilkinson,1984, declaran: ‘estamos convencidos de que a principios de la década de los noventa se harán por computador las traducciones especializadas entre los principales Idiomas”. En la década de los sesenta se desarrollaron rapidamente las posibilidades de traducción por máquina gracias a los trabajados de Zelling Harris y Noam Chomsky. Fue posible diseñar reglas lógicas para el análisis del lenguaje, un desarrollo que contribuyó a la computación de las operaciones lingüísticas. Actualmente se traducen millones de palabras al año con la ayuda de los ordenadores en organizaciones tales como ITT. Xerox. General Motors, y en la Comisión Europea del Mercado Común en Luxemburgo. Las traducciones automáticas más exitosas se dan en los campos do la ciencia. la tecnología, el derecho y la administración, los ordenadores aún no han dominado las sutilezas de la escritura creativa. La traducción automática se consideró en principio como la simple sustitución de las palabras de un idioma por las de otro, y posteriormente se evidenciaron innumerables problemas sintácticos y semánticos. Los progresos en Inteligencia artificial ayudarán a las máquinas a comprender el lenguaje y aumentarán la efectividad de las traducciones por ordenador, particularmente en las áreas más sutiles y ambiguas de los textos en cuestión.
Belén Stettler, oriunda de Río Gallegos, Santa Cruz, Argentina, cuenta con 35 años y es Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad de Buenos Aires (UBA). A lo largo de sus 13 años de trayectoria en comunicación política, ha trabajado como consultora en Buenos Aires, especializándose en estrategia, investigación y comunicación directa. Ha dirigido equipos de comunicación en diversas campañas. Su experiencia incluye roles importantes en la Obra Social del Personal de Seguridad Pública de Buenos Aires, la Vicejefatura de Gobierno de Buenos Aires, Claves Creativas, Ford Argentina y AkzoNobel, iniciando su carrera en Grupo Suessa Organización Empresaria.
