La tecnología de inteligencia artificial (IA) sigue avanzando a pasos agigantados, ha dado un paso importante hacia la creación de un dispositivo de traducción universal que hace poco tiempo habríamos calificado de 'ciencia ficción'.

Un artículo reciente publicado en Nature por su equipo FAIR (Foundational AI Research) aborda este problema al presentar un modelo de traducción automática que combina modalidades de texto y habla 101 idiomas. Para algunos, un sucesor del NLLB-200) abre la puerta a un futuro donde las barreras lingüísticas sean cosa del pasado.


Según los investigadores, la herramienta es un 23% más precisa que otros modelos de última generación en tareas de habla a habla

Hasta ahora, los sistemas de traducción de habla a habla (S2ST, por sus siglas en inglés) habían funcionado a través de un enfoque en cascada: primero, reconocimiento automático del habla (ASR); luego, traducción de texto a texto (T2TT); y, finalmente, conversión de texto a habla (TTS). Aunque efectivos, estos sistemas tienen limitaciones:

1. Enfoque en idiomas de altos recursos: Los modelos tienden a ser precisos solo en idiomas con abundantes datos disponibles, dejando atrás a muchas lenguas menos comunes.


2. Limitación direccional: Frecuentemente, se especializan en traducir al inglés... pero no desde inglés hacia otros idiomas.
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