Métodos de entrada
Hace poco aprendí Shuangpin (doble pinyin). Buscando material me sorprendió lo poco que hay en chino tradicional, así que reuní esto como notas—y para compartirlo con quien lo necesite. Este post puede servir a uno de estos tres perfiles:
- Quienes usan Zhuyin y quieren aprender o entender el pinyin en chino tradicional.
- Quienes ya usan pinyin y quieren pasar a Shuangpin—una forma avanzada de pinyin.
- Quienes escriben inglés rápido y chino lento. (¿Quizá el chino no es su lengua materna?)
¿Por qué aprender pinyin? Además de mis motivos personales, el mayor beneficio general es que al escribir chino también entrenas el inglés, y al escribir inglés entrenas el chino. Comparado con quien solo usa Zhuyin o solo teclea inglés, cambiar al otro suele ir a trompicones.
También descubrí un beneficio extra: si tienes amigos extranjeros que han estudiado chino (no sé por qué, al oír la palabra «amigo» me viene a la cabeza el alcalde Han dando un discurso) y quieren escribirte en chino pero se topan con un carácter que no saben escribir, lo deletrean en pinyin—y te sorprende que lo entiendas. En el chat, cuando ellos no leen un carácter chino, tú les mandas la romanización y ellos también lo entienden.
El pinyin tiene dos desventajas:
- Demasiadas pulsaciones—por eso hace unos días pasé a Shuangpin. Comprime el pinyin en una letra de consonante más una de vocal; cada carácter chino son dos pulsaciones, menos que Zhuyin o Boshiamy.
- La otra clásica es muchos candidatos duplicados (homófonos), así que hay que elegir. Dejando aparte los métodos por forma, cualquier método por sonido tiene este problema. Con machine learning más fuerte, la selección automática ya es bastante precisa y deja de ser un gran problema.
Hay muchos esquemas de Shuangpin; los populares incluyen Xiaohe, Sogou, Microsoft y Jiajia. Sogou y Microsoft se parecen mucho; el resto implica reaprender, así que conviene decidir pronto. Dicen que en China el más popular es Xiaohe; mi viejo Mac de casa no lo tenía, así que practiqué Jiajia.
¿Cómo autodidactarte?
En papel es sencillo. Hice una tabla Zhuyin–pinyin–Shuangpin; al principio imprímela para consultar, o pon pegatinas en las teclas correspondientes, y teclea unas cuantas veces los ejemplos—eso cuenta como un primer «ya lo aprendí». Usarlo de verdad aún queda un poco lejos.
Luego, como al entrenar músculo u otra habilidad, el resultado depende sobre todo del volumen semanal (10 horas frente a 1). Lo segundo más importante: no practicar demasiado poco—«3 horas una vez a la semana» rinde peor que «1 hora lunes, miércoles y viernes».
Para material, coge cualquier artículo. Estimo que tras 10–20 horas ya puedes empezar a chatear a duras penas—aunque entonces la otra persona se impaciente con tu velocidad glacial. Si no vuelves a Zhuyin y aguantas, en unas semanas irás notando los beneficios de arriba.
Esas horas son solo una referencia. Yo usaba Boshiamy, luego practiqué pinyin completo y solo hace poco pasé a Shuangpin; este texto lo escribí tras más de diez horas de ese cambio. Quienes usan Zhuyin pueden ir directo a Shuangpin—quizá tarde un poco más, y sospecho que se pierden ese beneficio extra. Si quieres ese beneficio, o entender las reglas del pinyin continental, practica primero el pinyin tradicional y luego Shuangpin.
A principios de este año vi un artículo titulado:
«“No hace falta saber programar” — Bill Gates: las empresas del futuro necesitan talento con estos 3 perfiles»
Me puso nervioso un segundo—¿la IA ya empuja al terreno de la programación? El texto solo decía que otros saberes también importan, pero me hizo pensar qué tan probable es que los programadores queden obsoletos, o a qué velocidad. La IA ya aparece en entornos de código, al fin y al cabo.
Practicar Shuangpin me dio otra idea. Mira un teclado moderno: arriba a la izquierda, QWERTY… Ese layout viene de las primeras máquinas de escribir mecánicas, pensado para reducir atascos—tecnología de 1874. Estamos en el siglo XXI. La informática ha llegado hasta aquí; AlphaGo dejó a los campeones humanos sin opciones. ¿Por qué los humanos aún tienen que hablar «con eficiencia» a las máquinas a través de algo tan primitivo como un teclado?
Los gigantes tech no han dejado de intentar tirar el teclado anticuado—el ratón de Apple, las pantallas táctiles, Kinect, la voz con IA de Google, las interfaces cerebro–máquina de Elon Musk… El capital ha tirado dinero asombroso, y aun así en el trabajo sigues necesitando el teclado. No puedes confiar del todo en Siri y tirar el teclado a la basura.
¿Y el trabajo de programar? Mirando ese mismo teclado viejo entre humanos y máquinas, me consuelo: «Probablemente no tan pronto.»