Innovación

La traducción de idiomas de Google ya es casi humana

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La máquina neural de traducción de Google (GNMT) ya iguala las interpretaciones de un humano entre idiomas como el inglés, español y francés.

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.

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big de Telefónica, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo y Finalista en los European Digital Mindset Awards 2016.

  • Yo mismo

    Alberto, el termino correcto en castellano es ‘neuronal’ y no ‘neural’ (pues esta última hace referencia no solo a las neuronas sino también al sistema nervioso)

    • El otro yo

      Humm, ese fallo tan básico no sé si le quita credibilidad a todo el texto.

  • EIrene

    “Para ello ha diseñado la máquina neural de traducción (GNMT, por sus siglas en inglés)”

    La máquina neuronal se llama Google Machine Neural Translation, por tanto ¿no debería abreviarse como GMNT en vez de GNMT?

  • Humberto Mondejar

    Veamos rapiditos y faltandome explicaciones y detalles claves, una cosa que siempre le explicó a la gente cuando me hablan de IA.

    Mira, los alumnos de concurso de física a nivel pre universitarios (del grado 10mo al 12) un poquito antes también (secundaria en Cuba del grado 7mo al noveno), cuando los entrenas en los temas que ellos dan a través de el banco de ejercicios que existen para tales efectos y los problemas que han salido anteriormente a todos los niveles, hasta el internacional, son capaces de resolver problemas de físicas:

    1-Más rápidos que los profesores, dentro de esos problemas escogidos para entrenarlos y ya dentro de los problemas desconocidos por ellos y los profesores que salen en los concursos.

    2-Encontrar variantes que jamás vieron los profesores, dentro de los problemas escogidos para entrenarlos, o ya en concurso. He visto problemas que han alcanzado hasta 8 variantes de resolución, a lo largos de los años, muchas gracias a los mismos alumnos y que si no fuera porque el resultado es correcto y que ya uno sabe de esto algo, ahí mismo, sin mirar, le dabas el desaprobado. Por lo que como la guía de calificación no contempla ese atajo, hay que parar y entre todos analizar si fue una casualidad o todo el procedimiento es correcto.

    3-Encontrar variantes (esto es clásico) dentro de los problemas que salen a la hora de concursar, que jamás vieron los creadores de los ejercicios.

    4-Resolver y explícanos la soluciones de ejercicios que salieron en alguna olimpiada porque nosotros los profesores no podemos resolverlo. O buscar soluciones mas elegantes y optimas.

    …………………

    Muchas de esas situaciones y otras se dan con esos muchachos que pueden hacernos pensar que su inteligencia física ya superó a la de maestro, lo he oído comentar muchas veces, he visto discutir, como el caso del artículo.

    ……………………..

    A alguien se le ocurriría decir que por eso que argumento los alumnos saben mas fisica que sus profesores?

    Ven ellos la física desde arriba?

    Por decir solo una cosa para demostrar que no es así y que esto son casos bastantes parecidos desde mis ideas al respecto.

    Miren crear ejercicios de físicas bonitos, dentro del tema, que no se salgan de los objetivos acordados y que tengas elementos que no son del tema (que es lo que yo espero de un buen ejercicio de concurso de física), pero que la creatividad desarrollada en los temas te permitan acceder a ese conocimiento nunca visto por ti, descubrirlo; eso es mucho, mucho más difícil de lo que hacen los alumnos de concurso.

    Todos los profesores sabemos que no, que ellos están sobreentrenados, programados para trabajar eficientemente y muy creativamente sobre un conocimiento cerrado, concreto y por eso se dan estos fenómenos maravillosos para nosotros los que hemos entrenado sus cerebros, si tienes la gracia de hacerlo desarrollando su pensamiento lógico con flexibilidad, que no es fácil tampoco y requiere experiencia, tiempo con ellos, mas buenos materiales seleccionados por elementos del conocimiento, para poder avanzar sobre todo, sin caer en repeticiones estériles.

    ……………….

    La IA actualmente es algo parecido, se concreta en problemas cerrados, como los juegos, digamos en su axiomas y dentro de esas reglas puedes crear, ser creativo, original, evolucionar el conocimiento, lo que llamaríamos vulgarmente pensar; pero fuera de esas reglas de juego preestablecidas, eres nada, todo se reduce a cero.

    Es decir, al igual que los niños de concurso, de forma global, es algo mecánico, inflexible; es como una trampa que le hacemos dentro de una matriz concreta de la cual no pueden salirse para jugar en la otra matriz más compleja; que es la vida de los humanos y su conexiones lógicas, formales, con la ilógicas e informales.

    Decidir ahí entre cosas lógicas e ilógicas como hacen los humanos sus relaciones, o su cerebro, a fin de cuentas, jugar en esa liga tan compleja y profesional de igual a igual, ya si te haría una verdadera Inteligencia Artificial. No creo que alguna otra cosa, con otro nombre que no lleve inteligencia, pueda hacer algo semejante, discriminar tantas informaciones contradictoria y actuar tan acertadamente como de forma global lo hace el cerebro humano.

    …………

    Ganarle al coreano que representaba a los humanos ante la máquina es una hazaña de los programadores, a pesar de que la máquina “aprenda”, o agrega conocimiento mientras más juega, no para de ser desde el punto de vista tecnico algo parecido a lo que hace los alumnos de concurso; jugar dentro de unas reglas tramposas impuestas intelectualmente desde afuera y de las que no puedes salirte. Que aunque como dije, tiene infinitesimales márgenes de flexibilidad, de los que si te sales mucho también; si los sacas de ahí, se acaba esa magia, eso que nos sorprende tanto a los profesores.

    Pero la vida es tan, pero tan compleja y esa complejidad la crea el mismo cerebro, que solo el mismo cerebro puede entenderlas de forma neta, hablando técnicamente.

    Disfrutenlo, pero relájense con esa quimera de que la IA llegue al nivel de nosotros, ninguna máquina llegará jamás a esos niveles, por eso mismo; porque las reglas del juego las pones el mismo cerebro, no la máquina; esa para mi es la premisa de la imposibilidad, el limite hasta donde llegara la IA.

    El que cerebro hace trampillas a su favor cada segundo de su existencia, dada su flexibilidad el cerebro cambia constantemente las reglas de juego como si fuera por azar, sin tanta logica (eso si es crear de verdad, pensar de verdad) usado axiomas no formales de los que tecnicamente hablando esta conciente, por lo que eso no es, ni sera nuca como un juego cerrado en logica axiomatica para poder programarse desde la lógica formal o algo parecido.

    El algo tan loco y flexible de “estirare y encogerce” todas esas actividades en que se desarrolla la vida humana; que son en muchas ocaciones no se pueden mas que catalogar de meros caprichos inmodelables desde ninguna logica, porque carecen de logica en si misma.