La inteligencia artificial de Google no deja de sorprendernos. Y es que, tras aprender a leer novelas románticas, ahora el sistema de Larry Page, Sergey Brin y Sundar Pichai ha logrado igualar a un traductor humano en la conversión asistida de lenguajes extranjeros. Para ello ha diseñado la máquina neural de traducción (GNMT, por sus siglas en inglés), que es capaz de entender una frase de forma global y no analizando cada palabra de forma independiente o en pequeños grupos.
Más rápida y precisa que las plataformas de traducción convencionales, la GNMT requiere menos operaciones de diseño de ingeniería, ya que no hay que programar el análisis y conversión de cada palabra concreta, sino que la herramienta puede ‘improvisar’ acerca del significado de distintas oraciones. Todo ello, como decíamos, empleando menos aplicaciones y recursos de Google.
Según informa The Verge, Google está convencida de que la traducción de este sistema puede equipararse a la precisión de una traducción humana; eso sí, sólo entre lenguas como inglés, español o francés. Ahora el reto del popular buscador es recoger más datos para entrenar a su inteligencia artificial para mejorar sus capacidades en idiomas más complicados y en contextos de extrema dificultad, como textos profesionales. En el primer caso, Google ha anunciado que el 100% de las traducciones entre el chino y el inglés -tanto desde PC como desde móviles- serán ejecutadas en base al motor de GNMT. Dicho de otro modo: 18 millones de consultas diarias para que la máquina pueda aprender y perfeccionarse al máximo.
Pero que no se preocupen los intérpretes profesionales: su profesión no corre riesgo… por el momento. Google admite que su GNMT aún produce algunos errores significativos a la hora de traducir nombres propios o términos muy específicos. Asimismo, y aunque la inteligencia artificial entiende la frase en su conjunto, aún no es capaz de comprender el contexto global del párrafo o del texto en general, lo que también puede producir faltas de sentido en determinadas traducciones.
Fuente: Ticbeat