Ya decía el humanista alemán Wilhelm von Humboldt (1767-1835) que cada lengua representa una Weltanschauung (visión del mundo) particular, una interpretación distinta de la realidad. Es evidente también que todas las lenguas tienen la misma capacidad de expresión, la misma complejidad teórica, y no sólo están formadas por las mismas clases de palabras (verbos, nombres, adjetivos, preposiciones, etc.), sino que todas utilizan también el poderosísimo mecanismo de composición (el significado de una frase emerge como combinación de los significados de sus partes), y siguen una sintaxis determinada (por ejemplo sujeto–verbo–predicado o sujeto–predicado–verbo). Esta naturaleza común de todas las lenguas humanas llevó al lingüista americano Noam Chomsky a postular en 1981 la existencia de una gramática universal, un modelo general del lenguaje humano, dentro del cual cada lengua es simplemente un caso particular de la gramática universal, la instanciación de unos valores concretos de los parámetros del modelo, parámetros como, por ejemplo, si los adjetivos acostumbran a ir delante o detrás del nombre al que califican.

Así que, por un lado, cada lengua ve el mundo de una manera distinta, pero, por el otro, las diferencias son muy superficiales. Y eso es lo que da pie a la dificultad y a la promesa de la traducción automática. Traducir de una lengua X a otra lengua Y no es más que transformar una secuencia de símbolos (palabras en X) en otra secuencia de símbolos (palabras en Y), y ¿qué son los ordenadores sino máquinas de manipulación de símbolos a gran velocidad? Pero, claro está que la transformación de símbolos no es arbitraria sino que tiene que preservar el significado de las palabras en X, es decir, que el significado que se genera en la mente de un hablante de Y al oír o leer la secuencia traducida de símbolos en Y tiene que ser lo más parecido posible al significado generado en la mente de un hablante de X al oír o leer la secuencia original.

Y aquí está el nudo gordiano de la traducción automática: traducir bien requiere comprender bien el original, y en estos momentos no sabemos (y quizá nunca sepamos) programar a los ordenadores para que comprendan el lenguaje humano. Y el problema no es simplemente que los ordenadores de hoy en día no tengan memoria o capacidad de computación suficientes, sino algo más profundo: no sabemos explicitar bien al ordenador los conocimientos y los algoritmos que los humanos utilizamos para comprender el lenguaje.

Pero no todo está perdido, al contrario. Los sistemas de traducción automática son cada vez mejores y más usados, aunque la tendencia de los que más éxito tienen es alejarse de intentar comprender el original y basarse en otro enfoque: controlar la entrada o mantener grandes bancos de frases paralelas. Controlar la entrada significa que el texto de entrada no puede ser un texto cualquiera sino que tiene que estar escrito en un lenguaje controlado, un subconjunto artificial de palabras y reglas que, por definición, impiden que el texto sea ambiguo. De esta manera el sistema de traducción puede codificar sin problemas el significado del texto en una representación lógica interna (alternativamente, en algunos sistemas la entrada no es un texto propiamente dicho sino ya directamente la representación lógica).

Así que, resumiendo, por una parte podemos afirmar que ni en cien años veremos un ordenador capaz de producir una traducción de una calidad mínimamente comparable a la que el poeta Carles Riba (1893-1959) hizo de La Odisea de Homero del griego al catalán en 1948, por cierto reconocida por los expertos helenistas como la mejor traducción en verso del poema épico clásico por excelencia. Pero, por otra parte, podemos estar seguros de que los sistemas de traducción automática serán cada vez mejores y más ubicuos en el contexto del importante desarrollo de las ciencias cognitivas.

Las ciencias cognitivas están de moda, no porque lo que llamamos cognición (el pensamiento y los procesos mentales superiores, como la memoria, las emociones o el lenguaje) sea algo nuevo, sino porque en los últimos años han surgido nuevas técnicas y planteamientos teóricos que han revolucionado el campo y permiten una aproximación científica y rigurosa a su estudio. Razonar introspectivamente sobre los contenidos de la propia mente y la de los demás ha sido posible desde tiempos ancestrales. Pero las conclusiones derivadas de la mera subjetividad nunca gustaron a quienes pretenden un conocimiento empírico y objetivo de la realidad. En cierto modo no hay más realidad que la mente humana, pues en ella basamos toda nuestra concepción de lo existente. Pero, por tratarse de una realidad subjetiva, la vieja psicología conductista negó la posibilidad de estudiarla de un modo científico hasta que los avances de la biología y la revolución informática de la segunda mitad del siglo pasado le abrieron nuevamente las puertas de la ciencia, poniéndola a prueba no sólo de los psicólogos, neurocientíficos y filósofos, sino también de los físicos, matemáticos, filólogos, ingenieros y, por supuesto, de los estudiosos de la inteligencia artificial.

Esos avances, de carácter multidisciplinario, han permitido el diseño y la construcción de máquinas y dispositivos, como la resonancia magnética funcional, capaces de mostrarnos en tiempo real las regiones del cerebro que están activas cuando realizamos una determinada actividad mental, como percibir una cara conocida, hacer un cálculo aritmético, recordar una determinada situación o simplemente tener miedo, estar emocionados. Otros desarrollos teóricos y tecnológicos de la neurobiología permiten también abordar el estudio experimental de las sustancias químicas, las moléculas e incluso los genes relacionados con procesos mentales específicos. La llamada neurociencia cognitiva está ahora en condiciones de desenmascarar muchas de las estructuras y procesos fisiológicos del cerebro que se relacionan con fenómenos como la percepción y las motivaciones, las emociones, el aprendizaje y la memoria, el lenguaje o la conciencia. Al mismo tiempo, los teóricos de la cognición y los ingenieros informáticos son capaces de diseñar y construir redes neurales artificiales y máquinas inteligentes que emulan a la inteligencia biológica. Incluso se han dado ya los primeros pasos para implementar algunos elementos emocionales simples en los ordenadores, algo que hasta nos asusta. Nunca como hoy habíamos estado tan cerca de un conocimiento científico de la mente y la inteligencia humanas.

Pero sería ingenuo pensar que el camino por andar es corto o fácil. En realidad, mucho de lo que sabemos son sólo aproximaciones parciales o correlaciones entre la actividad del cerebro y los procesos mentales, sin que todavía hayamos sido capaces de establecer relaciones consistentes de causa–efecto en fenómenos cognitivos fundamentales, como el de la conciencia. Eso significa que aún queda mucho para conocer los procesos que hacen posible la mente, un conocimiento que sin duda nos ayudaría a comprender las desviaciones patológicas del comportamiento y las enfermedades mentales, como la esquizofrenia o el Alzheimer, con el consiguiente beneficio para el desarrollo de las terapias pertinentes.

La empresa, como vemos, es compleja, por lo que los esfuerzos actuales encaminados a entender los procesos cognitivos insisten en la multidisciplinariedad y el abordaje heterogéneo. Muchas investigaciones y estudios combinan el conocimiento teórico y neurofisiológico de los procesos mentales, con el estudio conductual en humanos y en primates inferiores como los póngidos (gorilas, orangutanes, chimpancés), seres también dotados de amplias capacidades mentales. En este marco, el conocimiento de los aspectos evolutivos de la mente adquiere un valor fundamental, mientras que el estudio del lenguaje ha cobrado particular interés por constituir, además de un poderoso sistema de comunicación, un soporte esencial de los sistemas de representación de la mente humana.

Estas y otras actividades que se están llevando a cabo en este campo académico forman parte de las iniciativas del Comité Asesor en Tecnologías de la Lengua y Ciencias Cognitivas creado por la Concejalía de Ciudad del Conocimiento del Ayuntamiento de Barcelona con el objetivo de apoyar el desarrollo de estas disciplinas en Barcelona. Entre estas iniciativas destaca las que se organizan desde hace tres años en el Centro Ernest Lluch de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) sobre traducción automática y sobre ciencias cognitivas, con el fin de alcanzar la suficiente masa crítica para que constituyan una referencia de la ciudad y de sus universidades en la era del conocimiento e impulsar en este ámbito un programa de actividades para el Forum Universal de las Culturas del 2004.

Quark acoge, de nuevo, en sus páginas este campo del conocimiento humano en un número que además alcanza un hito relevante al cumplir la revista las 25 ediciones, siempre fiel al motivo que impulsó su creación: fomentar el debate de las ideas y colaborar así a que Barcelona sea también la Ciudad de las Ideas.

Vladimir de Semir es director de la revista Quark.
Marsal Gavaldà e Ignacio Morgado son directores de los cursos sobre Traducción Automática y Ciencias Cognitivas de la UIMP.

Este artículo forma parte del número 25 de Quark, Ciencia, Medicina, Comunicación y Cultura dedicado al HIV/sida.

Arriba