El traductor de Google ahora comenzará a usar IA

Robótica e Inteligencia Artificial

Por Sophimania Redacción
28 de Septiembre de 2016 a las 09:47
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El traductor de Google ahora comenzará a usar IA
Los dos primeros idiomas siendo probados son el inglés y el chino. Imagen: Google

Google ha lanzado ayer 27 de setiembre una nueva versión de su software de traducción, el cual usará inteligencia artificial parar mejorar la traducción en línea. La misma tecnología que sustenta al sistema AlphaGo (las redes neuronales) ahora jugará un papel muy grande en el servicio Google Translate.

Siguiendo la manera en que las neuronas se conectan en el cerebro humano, las redes neuronales profundas son el mismo tipo de IA que identifican los comandos hablados en los teléfonos Android y reconocen a las personas en las fotos publicadas en Facebook, y prometen reinventar la traducción automática de la misma manera.

Google dice que con ciertos idiomas, su nuevo sistema (conocido como Maquina Neural de Traducción de Google, o GNMT por sus siglas en inglés) reduce los errores en un 60%. GNMT por ahora, sólo traduce entre el inglés y el chino, una lengua clave en las ambiciones de Google. Pero, la compañía planea extenderla a los más de 10 mil idiomas manejados por Google Translate.

"Podemos entrenar a todo este sistema (para que funcione de) extremo a extremo. Eso hace que sea mucho más fácil para Google centrarse en la reducción de la tasa de error final", dice el ingeniero de Google Mike Schuster, miembro del equipo de Google Brain, el cual supervisa el trabajo de la empresa en IA. "Lo que tenemos ahora no es perfecto. Pero se puede decir que es mucho, mucho mejor".

Todos los grandes gigantes de Internet se están moviendo en la misma dirección, entrenando sus redes neuronales profundas con traducciones recogidas a través de Internet. Las redes neuronales ya han funcionado en algunos sistemas de traducción en línea, y todos saben que el aprendizaje profundo es la manera de hacerlo todo. "Estamos en una carrera contra todos", dice Peter Lee, que supervisa el trabajo de AI en Microsoft Research. "Todos estamos muy cerca".

Las empresas están trabajando con este método no sólo porque puede mejorar la traducción automática, sino porque puede mejorarla de un modo mucho más rápido y mucho más amplio. "El secreto de los modelos de redes neuronales es que son capaces de generalizar mejor a partir de la data", dice el investigador de Microsoft Arul Menezes. "Con el modelo anterior, sin importar la cantidad de datos que se les introducía, no podían hacer generalizaciones básicas. En algún momento, más data no significaba una mejora".

Para la traducción automática, Google está utilizando un tipo de red neuronal profunda llamada LSTM, (memoria de largo-corto plazo). Una LSTM puede retener la información, tanto a corto como a largo plazo, como si fuera una memoria humana, permitiéndole aprender de forma más compleja.

A medida que analiza una frase, puede recordar el principio de esta a medida que llega al final. Algo diferente al método anterior, la traducción automática basada en frases de Google, la cual rompe las oraciones en palabras y frases individuales. El nuevo método analiza la colección completa de palabras.

Por supuesto, los investigadores han estado tratando de desarrollar la LSTM durante años para aplicarla a la traducción. El problema con las LSTMs para la traducción automática era que no podían con rapidez. Y ahora Google finalmente consiguió que funcione lo suficientemente rápido como para ejecutar un servicio a través de Internet.

De acuerdo con Schuster, Google ha alcanzado esta velocidad, en parte a través de cambios en las propias LSTMs. Las redes neuronales profundas se componen de una capa tras otra de cálculos matemáticos alimentando a la siguiente capa con los resultados. Un truco que Google utiliza es hacer que los cálculos de la segunda capa comiencen antes que la primera haya terminado, y así sucesivamente.

Pero Schuster también comenta que gran parte de la velocidad es impulsada por las unidades de procesamiento tensor de Google (TPU), chips de la compañía construidos específicamente para soportar IA. Con los TPUs, se puede reducir la velocidad de 10 segundos a 300 milisegundos. Obviamente Google es el único construyendo su propio chip para esta tarea. Otros se están moviendo en una dirección similar. Microsoft utiliza chips programables FPGAs para ejecutar redes neuronales, y empresas como Baidu están explorando otros tipos de silicio.

Todas estas empresas están en una carrera no solo para mejorar la traducción automática, sino para construir sistemas de inteligencia artificial que puedan entender y responder al lenguaje del ser humano de manera más natural.

 

 FUENTES: WIRED, NATURE


#google #ia #traducción
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