Traductores, traducciones y las IA : Parte 1

Autores
D'Angelo, Darío David
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En Pasaje al futuro, Santiago Bilinkis (2014) reflexiona acerca del oficio del traductor y la capacidad de la inteligencia artificial para acercarse a esta tarea tan singular y humana. En el capítulo 9 sobre educación, en el apartado ¿El fin del trabajo intelectual y cognitivo?, hace referencia a una experiencia que tuvo al visitar el Googleplex en el campus principal de Google. Allí conoció a la persona encargada de la dirección de Google Translate, herramienta de traducción automática neuronal. Si bien esta reconoció que aún estaban lejos de lograrlo, explicó a Bilinkis que los algoritmos que utiliza cuenta con tres fuentes de aprendizaje: - el poder creciente de cómputo que se incrementa año a año; - el incremento de páginas web en diversos idiomas, que crecen exponencialmente y brindan fuentes extra de aprendizaje al observar cómo traducen los humanos; - la posibilidad de que los usuarios corrijan los errores que encuentren, lo que ayuda a los algoritmos a aprender de manera continua. El responsable de Google Translate le dijo a Bilinkis que su equipo de trabajo ponía una nota para ver el progreso de la herramienta y que en ese momento se adjudicaban un 4 (cuatro). ¿El objetivo? Sacarse 7 (siete) para el final de la década. La edición que leímos fue publicada en 2014… A diez años del planteo de ese objetivo, mucha agua ha pasado bajo el puente de la inteligencia artificial. ¿Ya han logrado las máquinas traducir como humanos? ¿Lograrán quitarnos el trabajo de traductores? ¿Dejaremos de ser dueños de la sofisticación cognitiva que mantiene el espíritu de un texto traducido? Además de todo lo descrito arriba, si esta herramienta ha evolucionado, ¿cómo lo ha hecho la IA generativa como es el caso de Chat-GPT? Decidimos hacer una prueba con un texto de muestra para tener contexto y nos pusimos a prueba: humano contra algoritmos. Veamos los resultados y dejaremos que ustedes, lectores, saquen sus propias conclusiones.
Artículo del Blog Didáctica y Tic de la comunidad de prácticas Docentes en línea, Programa de Extensión, FaHCE (UNLP). Enlace al artículo:
Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
Materia
Educación
Inteligencia artificial
Traductores
Traducciones
Cognición
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/170012

id SEDICI_b2990087b5e823912b0d102c28aceec6
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/170012
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Traductores, traducciones y las IA : Parte 1D'Angelo, Darío DavidEducaciónInteligencia artificialTraductoresTraduccionesCogniciónEn Pasaje al futuro, Santiago Bilinkis (2014) reflexiona acerca del oficio del traductor y la capacidad de la inteligencia artificial para acercarse a esta tarea tan singular y humana. En el capítulo 9 sobre educación, en el apartado ¿El fin del trabajo intelectual y cognitivo?, hace referencia a una experiencia que tuvo al visitar el Googleplex en el campus principal de Google. Allí conoció a la persona encargada de la dirección de Google Translate, herramienta de traducción automática neuronal. Si bien esta reconoció que aún estaban lejos de lograrlo, explicó a Bilinkis que los algoritmos que utiliza cuenta con tres fuentes de aprendizaje: - el poder creciente de cómputo que se incrementa año a año; - el incremento de páginas web en diversos idiomas, que crecen exponencialmente y brindan fuentes extra de aprendizaje al observar cómo traducen los humanos; - la posibilidad de que los usuarios corrijan los errores que encuentren, lo que ayuda a los algoritmos a aprender de manera continua. El responsable de Google Translate le dijo a Bilinkis que su equipo de trabajo ponía una nota para ver el progreso de la herramienta y que en ese momento se adjudicaban un 4 (cuatro). ¿El objetivo? Sacarse 7 (siete) para el final de la década. La edición que leímos fue publicada en 2014… A diez años del planteo de ese objetivo, mucha agua ha pasado bajo el puente de la inteligencia artificial. ¿Ya han logrado las máquinas traducir como humanos? ¿Lograrán quitarnos el trabajo de traductores? ¿Dejaremos de ser dueños de la sofisticación cognitiva que mantiene el espíritu de un texto traducido? Además de todo lo descrito arriba, si esta herramienta ha evolucionado, ¿cómo lo ha hecho la IA generativa como es el caso de Chat-GPT? Decidimos hacer una prueba con un texto de muestra para tener contexto y nos pusimos a prueba: humano contra algoritmos. Veamos los resultados y dejaremos que ustedes, lectores, saquen sus propias conclusiones.Artículo del Blog Didáctica y Tic de la comunidad de prácticas Docentes en línea, Programa de Extensión, FaHCE (UNLP). Enlace al artículo:Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación2024-05-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/170012spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://blogs.ead.unlp.edu.ar/didacticaytic/2024/05/01/traduccion-ia-1/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T11:17:19Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/170012Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 11:17:19.947SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
title Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
spellingShingle Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
D'Angelo, Darío David
Educación
Inteligencia artificial
Traductores
Traducciones
Cognición
title_short Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
title_full Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
title_fullStr Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
title_full_unstemmed Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
title_sort Traductores, traducciones y las IA : Parte 1
dc.creator.none.fl_str_mv D'Angelo, Darío David
author D'Angelo, Darío David
author_facet D'Angelo, Darío David
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Educación
Inteligencia artificial
Traductores
Traducciones
Cognición
topic Educación
Inteligencia artificial
Traductores
Traducciones
Cognición
dc.description.none.fl_txt_mv En Pasaje al futuro, Santiago Bilinkis (2014) reflexiona acerca del oficio del traductor y la capacidad de la inteligencia artificial para acercarse a esta tarea tan singular y humana. En el capítulo 9 sobre educación, en el apartado ¿El fin del trabajo intelectual y cognitivo?, hace referencia a una experiencia que tuvo al visitar el Googleplex en el campus principal de Google. Allí conoció a la persona encargada de la dirección de Google Translate, herramienta de traducción automática neuronal. Si bien esta reconoció que aún estaban lejos de lograrlo, explicó a Bilinkis que los algoritmos que utiliza cuenta con tres fuentes de aprendizaje: - el poder creciente de cómputo que se incrementa año a año; - el incremento de páginas web en diversos idiomas, que crecen exponencialmente y brindan fuentes extra de aprendizaje al observar cómo traducen los humanos; - la posibilidad de que los usuarios corrijan los errores que encuentren, lo que ayuda a los algoritmos a aprender de manera continua. El responsable de Google Translate le dijo a Bilinkis que su equipo de trabajo ponía una nota para ver el progreso de la herramienta y que en ese momento se adjudicaban un 4 (cuatro). ¿El objetivo? Sacarse 7 (siete) para el final de la década. La edición que leímos fue publicada en 2014… A diez años del planteo de ese objetivo, mucha agua ha pasado bajo el puente de la inteligencia artificial. ¿Ya han logrado las máquinas traducir como humanos? ¿Lograrán quitarnos el trabajo de traductores? ¿Dejaremos de ser dueños de la sofisticación cognitiva que mantiene el espíritu de un texto traducido? Además de todo lo descrito arriba, si esta herramienta ha evolucionado, ¿cómo lo ha hecho la IA generativa como es el caso de Chat-GPT? Decidimos hacer una prueba con un texto de muestra para tener contexto y nos pusimos a prueba: humano contra algoritmos. Veamos los resultados y dejaremos que ustedes, lectores, saquen sus propias conclusiones.
Artículo del Blog Didáctica y Tic de la comunidad de prácticas Docentes en línea, Programa de Extensión, FaHCE (UNLP). Enlace al artículo:
Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación
description En Pasaje al futuro, Santiago Bilinkis (2014) reflexiona acerca del oficio del traductor y la capacidad de la inteligencia artificial para acercarse a esta tarea tan singular y humana. En el capítulo 9 sobre educación, en el apartado ¿El fin del trabajo intelectual y cognitivo?, hace referencia a una experiencia que tuvo al visitar el Googleplex en el campus principal de Google. Allí conoció a la persona encargada de la dirección de Google Translate, herramienta de traducción automática neuronal. Si bien esta reconoció que aún estaban lejos de lograrlo, explicó a Bilinkis que los algoritmos que utiliza cuenta con tres fuentes de aprendizaje: - el poder creciente de cómputo que se incrementa año a año; - el incremento de páginas web en diversos idiomas, que crecen exponencialmente y brindan fuentes extra de aprendizaje al observar cómo traducen los humanos; - la posibilidad de que los usuarios corrijan los errores que encuentren, lo que ayuda a los algoritmos a aprender de manera continua. El responsable de Google Translate le dijo a Bilinkis que su equipo de trabajo ponía una nota para ver el progreso de la herramienta y que en ese momento se adjudicaban un 4 (cuatro). ¿El objetivo? Sacarse 7 (siete) para el final de la década. La edición que leímos fue publicada en 2014… A diez años del planteo de ese objetivo, mucha agua ha pasado bajo el puente de la inteligencia artificial. ¿Ya han logrado las máquinas traducir como humanos? ¿Lograrán quitarnos el trabajo de traductores? ¿Dejaremos de ser dueños de la sofisticación cognitiva que mantiene el espíritu de un texto traducido? Además de todo lo descrito arriba, si esta herramienta ha evolucionado, ¿cómo lo ha hecho la IA generativa como es el caso de Chat-GPT? Decidimos hacer una prueba con un texto de muestra para tener contexto y nos pusimos a prueba: humano contra algoritmos. Veamos los resultados y dejaremos que ustedes, lectores, saquen sus propias conclusiones.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-05-01
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Articulo
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/170012
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/170012
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://blogs.ead.unlp.edu.ar/didacticaytic/2024/05/01/traduccion-ia-1/
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260679171506176
score 13.13397