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Google agrega la 'traducción automática neuronal' para los idiomas de la India: esto es lo que significa

Google anunció Neural Machine Translations para idiomas indios, y esto es lo que significará para los usuarios

Google, Traducción automática neuronal de Google, Traductor de Google, Aprendizaje automático de Google, Qué es la traducción automática neuronal, Redes neuronales, Aprendizaje automáticoMelvin Johnson, ingeniero e investigador del Traductor de Google.

Google acaba de anunciar un gran paso sobre cómo funcionarán ahora las traducciones para los idiomas indios. Su Neural Machine Translation (NMT) se está implementando en nueve idiomas en la India; Hindi, bengalí, marathi, tamil, telugu, gujarati, punjabi, malayalam y kannada. Este nuevo sistema de traducciones también impulsará el funcionamiento de la traducción automática en Google Chrome y la función de reseñas en Google Maps.



Cuando se trata de aprendizaje automático e inteligencia artificial, Google es reconocido como el líder indiscutible, y el bit de idiomas es parte de este esfuerzo mayor. Entonces, ¿qué significa exactamente NMT para los idiomas indios en la web y por qué es importante este nuevo sistema de traducción? Te lo explicamos a continuación.

¿Qué es exactamente la traducción automática neuronal?



En pocas palabras, la traducción automática neuronal de Google se basa en redes neuronales de aprendizaje profundo para realizar traducciones. Es un modelo multilingüe, donde se enseña al sistema a traducir entre más de un par de idiomas.



Google inició el proyecto en 2015 utilizando su propia biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow para ver cómo podía mejorar las traducciones realizadas por computadoras. TensorFlow es la biblioteca de código abierto de Google para el aprendizaje automático.

Como explicó a los medios el ingeniero de investigación de Google, Melvin Johnson, una red neuronal se basa en el modelo del cerebro humano. Al igual que el cerebro humano responde a los estímulos externos, a estas redes neuronales de aprendizaje profundo se les enseña a responder a ciertas entradas.

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En el caso de las redes de traducción automática neuronal (NMT), a estos sistemas se les enseñan los idiomas y son un 'sistema de extremo a extremo'. El sistema se alimenta de oraciones de idiomas que deben traducirse. Por ejemplo, para una traducción del hindi al inglés, al sistema se le enseñan las mismas oraciones en hindi y su contraparte en inglés para comprender la traducción.

El sistema es similar a cómo Google está enseñando a las computadoras a reconocer imágenes. En este caso, la red se alimenta de millones y millones de imágenes de un objeto en particular, como digamos un gato, hasta que pueda reconocer por sí mismo lo que identifica como gato.

Entonces, ¿cómo es el nuevo sistema basado en NMT mejor que lo que hacía Google antes?

Google dice que el nuevo sistema de traducción es mucho mejor cualitativamente y más rápido. El antiguo sistema de traducción para computadoras requería que se hicieran frase por frase, y dado que Google admite 103 idiomas, hizo que el proceso fuera más lento y tedioso.

Sin embargo, el nuevo sistema NMT multilingüe es mucho más rápido dado que el mismo modelo se puede enseñar en varios idiomas y permite a Google escalar mucho más rápido. También aprende traducciones basadas en una oración a otra, en lugar de solo una frase a otra. Google dice que es mucho más preciso y más cercano a las traducciones basadas en humanos que el sistema anterior y mejora las traducciones de 10 segundos por oración a 0.2 segundos por oración.

Google, Traducción automática neuronal de Google, Traductor de Google, Aprendizaje automático de Google, Qué es la traducción automática neuronal, Redes neuronales, Aprendizaje automáticoAlgunos de los desafíos de escalamiento de las traducciones basadas en NMT de Google.

Las nuevas TPU (unidades de procesamiento de TensorFlow) que Google está utilizando para estas traducciones neuronales también han mejorado considerablemente la velocidad, dice la compañía, ya que están diseñadas específicamente para admitir tales operaciones. La idea con NMT es cerrar la brecha entre las traducciones humanas y por computadora.

Entonces, ¿el sistema es perfecto? ¿O todavía tiene algunos desafíos?

Hay que recordar que el aprendizaje automático, ya sea en torno a la traducción o el reconocimiento de imágenes, todavía está en sus etapas iniciales. Como explica Johnson, el sistema NMT para la traducción enfrenta algunos desafíos, especialmente cuando se trata de India, que tiene tantos idiomas regionales.

Recuerde que el sistema necesita recibir oraciones para poder comprender y reconocer el idioma. Necesita una oración paralela tanto en inglés como en hindi, si ese es el par que debe traducir la máquina.

Google, Traducción automática neuronal de Google, Traductor de Google, Aprendizaje automático de Google, Qué es la traducción automática neuronal, Redes neuronales, Aprendizaje automáticoEl nuevo sistema permite una traducción de oraciones mucho más rápida.

Como señaló Johnson, a veces, encontrar contenido paralelo en la web es un desafío (contenido en un idioma regional). Él lo llama una pequeña cereza en la parte superior, dado que el contenido en inglés domina la web. Esto hace que la tarea de entrenar a las máquinas para hacer la traducción sea mucho más difícil. Google necesitará más datos, más contenido en idiomas regionales para mejorar el desempeño de este sistema.

Luego está el tema de los matices y el tono en las traducciones, que los humanos pueden interpretar y comprender, pero enseñar eso a una máquina será mucho más difícil.

¿Qué significará en el futuro para los usuarios?

La idea del modelo no es simplemente traducir dos pares de idiomas, como por ejemplo, del hindi al inglés. Eventualmente, podría significar que Google Translate puede traducir hindi a tamil directamente, sin que se le enseñe esto específicamente.

De hecho, en noviembre del año pasado, Google reveló que su sistema era capaz de realizar una 'traducción de cero golpes' o, más bien, traducir pares de idiomas en los que no se le había enseñado específicamente a hacerlo. Google había revelado que el sistema descubrió traducciones entre coreano y japonés. En este campo del aprendizaje automático, esto significa un salto significativo, porque el sistema ha descubierto por sí mismo cómo traducir. Eso podría marcar la diferencia en el futuro.