Tradução automática neural
Um avanço com as redes neuronais
O desenvolvimento da Tradução Automática Neural (TNM) nas décadas após o milénio foi, sem dúvida, revolucionário para esta área. A NMT utiliza redes neurais artificiais, um tipo de modelo de aprendizagem automática inspirado no cérebro humano, para analisar e compreender o significado das frases. Ao captar as relações contextuais e as dependências de longo alcance, a NMT gera traduções que são consideravelmente mais exactas do que as abordagens estatísticas anteriores. A maioria das pessoas está familiarizada com o Google Translate ou o Acolad Partner DeepL - e estes são os tipos de ferramentas que utilizam NMT.
O papel da Acolad na inovação das NMT
A Acolad orgulha-se de poder afirmar que contribuiu para fazer avançar o desenvolvimento da tecnologia NMT. Temos vindo a desenvolver e a manter os nossos motores MT especializados desde que a tecnologia começou a fazer sucesso há mais de uma década e fomos pioneiros na tecnologia através de uma colaboração com o Centro de Investigação Alemão para a Inteligência Artificial (DFKI). As estruturas de código aberto são uma forma importante de permitir uma abordagem de colaboração para o desenvolvimento de novas tecnologias, e desempenhámos um papel importante na contribuição para uma estrutura NMT de código aberto.
IA e MT - O futuro?
Entrar na IA generativa
Com a ascensão da IA generativa, que se tornou pública com o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, estamos a entrar numa nova era de traduções automáticas. Embora a NMT e a IA geral sejam certamente tecnologias adjacentes - a modelação da linguagem é um aspeto crucial de ambas - existem algumas diferenças fundamentais. A NMT utiliza redes neuronais para aprender padrões nos dados linguísticos, traduzindo o texto com base na probabilidade estatística. A IA generativa, no entanto, utiliza grandes modelos linguísticos para gerar traduções com base em padrões aprendidos e na compreensão do contexto.
Embora a MT ainda tenha os seus benefícios para muitas tarefas de tradução, especialmente quando se trata de processar conteúdo em escala com motores maduros - parece que cada vez mais empresas estão a tentar aproveitar a IA em alguma fase da sua criação de conteúdo e canal de localização, quer seja para tradução, avaliação de qualidade, pós-edição automática ou mais.
O Relatório de Mercado do Setor Linguístico de 2025 da Slator mostra que 54% dos Integradores de Serviços Linguísticos já implementaram IA ou LLMs em seus fluxos de trabalho de negócios, em comparação com apenas um terço em 2024 - a adoção está crescendo rapidamente.
Humano + IA O caminho para a qualidade escalável
Por enquanto, a utilização da IA para otimizar as traduções já está a revelar-se eficaz e económica e, combinada com um humano no circuito para atuar como engenheiro de prontidão especializado ou pós-editor, pode fornecer conteúdo de qualidade. Para o efeito, muitos fornecedores de serviços linguísticos desenvolveram plataformas ou conjuntos de IA, num esforço para combinar as vantagens da produtividade da IA com os conhecimentos humanos. A nossa própria plataforma Lia está na vanguarda do desenvolvimento destas capacidades para promover a excelência e a eficiência dos conteúdos multilingues.
Dito isto, todo este desenvolvimento tecnológico é impossível sem os conhecimentos humanos necessários para fornecer uma resposta de qualidade, os conhecimentos linguísticos para a pós-edição e o saber-fazer para integrar sem problemas a tecnologia nos fluxos de trabalho de conteúdos existentes nas empresas.
Inovação em grande escala através da colaboração humana e tecnológica
As nossas equipas dedicadas da Acolad continuam a impulsionar os nossos esforços nesta área, o seu trabalho pioneiro permite-nos desenvolver formas inovadoras de combinar eficazmente as capacidades humanas, de MT e de IA, para garantir que a nova e inovadora tecnologia de IA possa ser eficazmente implementada à escala para as principais empresas em todo o mundo.
Por isso, ao celebrarmos 30 anos na vanguarda da tecnologia linguística, um brinde aos próximos 30!
