Tradução e interpretação no metaverso: mudanças entre as edições
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Esse verbete aborda desafios na área de tradução e interpretação automatizadas no multiverso e num mundo hiperconectado, que pressupõe experiências multilinguísticas e multidialetais e interdisciplinaridade, como a que se estabelece entre as áreas de Tecnologia da Informação e da Computação e de (Socio)Linguística. | Esse verbete aborda desafios na área de tradução e interpretação automatizadas no multiverso e num mundo hiperconectado, que pressupõe experiências multilinguísticas e multidialetais e interdisciplinaridade, como a que se estabelece entre as áreas de Tecnologia da Informação e da Computação e de (Socio)Linguística. |
Edição atual tal como às 21h26min de 14 de dezembro de 2022
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Autoria Inicial: Lia Yumi Morimoto, Marcia Machado Vieira e Thais Aya Morimoto
Esse verbete aborda desafios na área de tradução e interpretação automatizadas no multiverso e num mundo hiperconectado, que pressupõe experiências multilinguísticas e multidialetais e interdisciplinaridade, como a que se estabelece entre as áreas de Tecnologia da Informação e da Computação e de (Socio)Linguística.
Histórico
Em 1949, durante a Guerra Fria, o matemático Warren Weaver foi pioneiro ao propor o uso de um computador para a tradução entre línguas[1]. Na ocasião, o matemático escreveu um documento que trazia sugestões para o desenvolvimento da tecnologia. Cinco anos depois, cientistas da International Business Machines Corporation (IBM) e da Universidade de Georgetown, nos Estados Unidos, demonstraram a primeira tradução feita por um computador do russo para o inglês. Mas a tecnologia era cara, e a capacidade de tradução não era como a de um humano.
Com o barateamento dos computadores no início da década de 1990, a tradução automática estatística é desenvolvida. Em 2016, foi desenvolvido um modelo neural para a tradução, que buscou reproduzir a estrutura do cérebro humano.
A tradução automática estatística usa a probabilidade associada aos trechos que serão traduzidos. Por outro lado, a tradução automática neural separa as palavras em grupos por meio de valores numéricos menos intuitivos[2].
Nos últimos anos, as tecnologias de linguagem evoluíram significativamente. Agora, as redes sociais estão capitalizando os avanços traduzindo instantaneamente o texto de script. É possível notar isso em comentários do Facebook ou legendas de vídeo como as geradas automaticamente pelo YouTube e pelo TikTok.
O Metaverso e a linguagem
Mesmo com a evolução na tradução automática, a exclusão linguística afeta aqueles que não falam línguas de comunicação mundial, como o inglês. Muitas vezes, a tradução usa esse idioma como intermediário na tradução entre dois idiomas distintos, diminuindo a qualidade do serviço. Assim, as ferramentas de tradução para idiomas menos conhecidos e com menos falantes não são adequadas o suficiente para a criação de sentido.
Para mudar essa realidade, no dia 23 de fevereiro de 2022, o Meta AI anunciou que pretende construir um tradutor universal. O anúncio ocorreu no evento online Inside the Lab: Construindo o metaverso com inteligência artificial[3]. O esforço é uma tentativa para aumentar a acessibilidade por meio da linguagem, uma das prioridades da empresa ao desenvolver novas tecnologias para um metaverso inclusivo[4]. Os dois projetos principais envolvidos são: No Language Left Behind e Universal Speech Translator, ambos baseados em inteligência artificial.
O No Language Left Behind tem o objetivo de construir modelos de IA que aprendam com menos exemplos para treinar e usar para traduzir com qualidade para centenas de idiomas, incluindo línguas com poucos recursos, como luganda e urdu[5]. O objetivo do projeto Universal Speech Translator é construir um sistema que traduz a fala em tempo real, sem precisar de um texto escrito, como é necessário atualmente[6].
Sensibilidade sociolinguística no Metaverso
A linguagem (verbal e/ou não verbal) concretiza-se diversamente no mundo (real ou virtual) e, assim, (i) revela características socioculturais das comunidades linguísticas e das pessoas que, presencialmente ou por trás das telas, dela se servem, bem como (ii) constrói suas personas nas práticas de interação discursiva. E isso se reflete na tradução, na interpretação, na intercompreensão, na comunicação intercultural.
Modelos de linguagem em Inteligência Artificial, para alcançarem intercomunicação cada vez menos artificial, têm o desafio de lidar com o multilinguismo e o multidialetalismo nas interações que têm lugar no mundo e no Brasil. Afinal, segundo o Inventário Nacional da Diversidade Linguística (INDL) do Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional (IPHAN), no Brasil mais de 250 línguas estão em uso, além das oficiais - língua portuguesa e Libras.
Para precisão de algoritmos de modelos dessa ordem e sua relativa humanização, como, por exemplo, a de modelos de tradução multilingue automática, relações entre diversidade linguística e nuances socioculturais, preconceitos linguísticos ou estereótipos embutidos em certas visões e até escolhas linguísticas quanto a certas variedades têm de estar no escopo de atenção. É possível perspectivar potenciais incongruências ou manifestações de desrespeito linguístico como meios de ajustar os sistemas de Inteligência Artificial, de conceber normativas de detecção de desvios de conduta na intercomunicação, entre outras ações. É possível, a partir da consciência e do conhecimento sobre diversidade linguística, de sua avaliação na sociedade e da reação desta àquela, prever normativas para condutas de interação respeitosa, com garantias dos direitos linguísticos (inclusive, previstos na constituição da república federativa do Brasil e na declaração universal dos direitos humanos), e, assim, projetar meios para o treinamento de máquinas para o trabalho de tradução e interpretação.
Para reunir subsídios que promovam avanços também na área de Tecnologia de Informação e Computação, há pesquisas e ações de sociolinguistas no Brasil e no mundo atentos a essas possibilidades. Sociolinguistas brasileiros têm preocupação com desafios no mundo da comunicação virtual também. Então, há quem destaque preconceito linguístico para a humanização de máquinas. Há outros que pensam em como um repositório de coleções de dados das línguas usadas no Brasil pode alimentar bases de pesquisas na área de (socio)linguística e avanços tecnológicos além dessa área, como, por exemplo, no campo da tradução e interpretação automáticas em aplicativos e outros recursos tecnológicos que visem à interação. Há, ainda, linguistas de outras áreas de Letras que perspectivam a expressão de racismo via linguagem, representação de identidade de gênero na sociedade , questões de perícia e linguística forense ou formas de denúncia à luz de tradições discursivas. Esses são alguns exemplos dos inúmeros estudos da realidade multicultural e multilinguística brasileira que podem colaborar para o aprimoramento das tecnologias em tradução e interpretação, intercomunicação sociocultural.
A compreensão de que nossas experiências de interação são multilinguísticas ou, pelo menos, multidialetais - especialmente, no metaverso, que busca reunir uma diversidade de sujeitos - é um ponto de partida fundamental para criar condições de interoperabilidade (entre humanos e máquinas) e acessibilidade, princípios da iniciativa do movimento GO FAIR, GO FAIR BRASIL. Ela está, inclusive, implicada no manifesto das humanidades digitais. Um espaço sociodiscursivo que transforme fronteiras linguísticas em pontes otimiza relações sociais diversas (negociação, diplomacia, comércio, educação, turismo) e, assim, tem impacto social e colabora para objetivos do desenvolvimento sustentável (por exemplo, parceria e meios de implementação, educação de qualidade).
Verbetes Relacionados
Ligações externas
- What is the most spoken language? (Qual é a linguagem mais falada? Artigo em inglês)
- Inventário Nacional da Diversidade Linguística do Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional (IPHAN)
- FREITAG, R. M. K. Linguistic prejudice for humanizing machine. Cadernos de Linguística, v. 2, n. 4, p. e495, 15 Dec. 2021.
- Plataforma da Diversidade Linguística Brasileira, publicado em 29 de abril de 2022, Museu da Língua Portuguesa.
- Racismo e linguagem: o caso do ministro da educação que simulou a fala dos chineses.
- Reflexões a partir do projeto “Dicionário de Gêneros”: violência simbólica e fóbica”.
- RODRIGUES, T. Uma análise do gênero denúncia à luz do paradigma das Tradições Discursivas. Revista da ABRALIN, [S. l.], v. 19, n. 3, p. 676–698, 2020.
- Manifesto das Humanidades Digitais
Referências
- ↑ Jornalismo Júnior. Tradução automática: a tecnologia e suas limitações. 16 de março de 2022. Disponível em: http://jornalismojunior.com.br/traducao-automatica-a-tecnologia-e-suas-limitacoes/
- ↑ https://aliancatraducoes.com/as-aplicacoes-e-os-limites-da-traducao-automatica/
- ↑ Shoemtech. Meta está desenvolvendo tradutor universal para o Metaverso. 23 de fevereiro de 2022. Disponível em: https://www.showmetech.com.br/meta-tradutor-universal-para-o-metaverso/
- ↑ Meta AI. Teaching AI to translate 100s of spoken and written languages in real time. 23 de fevereiro de 2022. Disponível em: https://ai.facebook.com/blog/teaching-ai-to-translate-100s-of-spoken-and-written-languages-in-real-time/
- ↑ Meta AI. No Language Left Behind. Disponível em: https://ai.facebook.com/research/no-language-left-behind/
- ↑ Extra. Meta avança em projeto para criar tradutor de voz universal e automático. 20 de outubro de 2022. Disponível em: https://extra.globo.com/noticias/celular-e-tecnologia/meta-avanca-em-projeto-para-criar-tradutor-de-voz-universal-automatico-25593744.html