Microsoft está tomando Google en una de sus áreas de especialización más famosas: redes neuronales de aprendizaje profundo – crear tecnología de traducción que pueda hacer que las noticias y la información extranjeras sean más accesibles para las personas de todo el mundo.
En un anuncio de hoy, Microsoft reveló que sus investigadores en Asia y EE. UU. Han creado un traductor de inteligencia artificial que ha “alcanzado la paridad humana”, lo que significa que sus traducciones están a la altura de lo que un traductor humano profesional podría lograr.
Los equipos de investigación lingüística de Microsoft probaron su IA en un conjunto de pruebas de fuente abierta de noticias chinas del año pasado que muchas otras compañías tecnológicas utilizan para comparar su progreso. Puede ver una versión simplificada de su software de traducción aquí .
Ming Zhou, subdirector gerente de Microsoft Research Asia, dijo que ahora que su IA ha abordado un conjunto fijo de fuentes de noticias, pretenden que funcione en historias en tiempo real, para ver cómo maneja un conjunto más amplio de contenido.
Una vez que se logre esto, podrán incorporar esta IA en Microsoft Translator . La plataforma de Microsoft compite connline enlaces “data-count =” 7 “> Google Translate para proporcionar la tecnología de traducción más inteligente para los usuarios. El mayor problema para ambos es que, a diferencia de otras tareas de IA, es más arte que ciencia.
“La traducción automática es mucho más compleja que una tarea de reconocimiento de patrones puros”, dijo Zhou. “Las personas pueden usar diferentes palabras para expresar exactamente lo mismo, pero no necesariamente se puede decir cuál es mejor”.
Microsoft está listo para graduar su tecnología de IA en un plan de estudios más difícil, metafóricamente hablando. De hecho, como explicó Microsoft en su publicación de blog, el éxito de la IA vino de instruirlo como lo haría con un ser humano.
Enviando IAs a la escuela
La clave para que cualquier ser humano mejore sus errores es darles retroalimentación y hacer que corrijan sus errores en intentos posteriores. Los equipos de Microsoft aplicaron esta filosofía a sus esfuerzos de traducción.
Un método, llamado “aprendizaje dual”, hizo que su IA tradujera el texto del chino al inglés, y luego regresara inmediatamente del inglés al chino, para ver qué tan bien había conservado el significado.
Otra estrategia llamada “redes de deliberación” hace que la IA traduzca los mismos pasajes una y otra vez, utilizando comentarios humanos para refinar sus propios criterios de cómo mejorar las iteraciones posteriores.
Y una tercera técnica llamada “regularización de acuerdo” lee una oración tanto hacia atrás como hacia adelante, y luego genera una traducción para cada uno; si ambas traducciones coinciden, la IA está haciendo su trabajo de transmitir la información de manera sucinta. Muchos programas de traducción tienen dificultades para encontrar la manera de organizar una oración, lo que lleva a un desastre.
En general, estamos entusiasmados con las implicaciones de que la IA podría hacer que la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas sea mucho más fácil, aunque la traducción verdaderamente a nivel humano fuera de un entorno de prueba simple todavía está lejos.