Grupo de investigación logra desarrollar inteligencia artificial que aprende por sí misma nuevas lenguas

Conforme han pasado los años, las computadoras se han vuelto cada vez más aptas traduciendo de una lengua a otra, gracias a las llamadas redes neuronales. Sin embargo, estos sistemas de inteligencia artificial usualmente requieren una gran cantidad de contenido que es traducido primero por humanos y que luego la computadora lo aprende, mientras que dos nuevas investigaciones ya publicadas demuestran que es posible desarrollar un sistema que no se base en textos paralelos.

Mikel Artetxe, un científico computacional de la Universidad del País Vasco en España, y uno de los autores de uno de los trabajos, compara la situación con darle a alguien varios libros en chino y otros varios en árabe sin que ninguno de los textos en cuestión se superpongan. Un ser humano encontraría muy difícil cómo traducir de chino a árabe en este escenario, pero para una computadora sería algo sencillo.

En un típico proceso de aprendizaje en el que interviene una máquina, el sistema de inteligencia artificial estaría bajo supervisión. Esto significa que intentaría la respuesta correcta para cualquier problema dado, un humano le diría que eso es correcto y enmendaría su actividad según sea necesario. Éste no es el caso de la investigación que se ha llevado a cabo, ya que dependen de la forma en que las palabras están conectadas de diferentes maneras y en distintas lenguas, por ejemplo, “mesa” y “silla” son palabras que frecuentemente se utilizan juntas, sin importar el dialecto. Al mapear estas conexiones para cada idioma y luego compararlas entre ellas, es posible obtener una idea decente de qué términos se relacionan entre sí. Este proceso no es supervisado por un ser humano.

Hay que decir que el sistema puede ser utilizado para traducir oraciones completas, en lugar de solamente palabras individuales, utilizando para ello dos estrategias de entrenamiento.

La primera es la traducción inversa que ve una oración escrita en una lengua aproximadamente traducida en otra, luego va a la primera oración, luego el sistema modifica sus protocolos si el resultado no es exactamente el mismo. El segundo es el denominado “denoising” que es un proceso similar pero con palabras que son añadidas o removidas a la oración para hacer diferentes traducciones. Trabajando en sincronía, estos métodos ayudan a la computadora a tener una mejor comprensión de cómo opera el lenguaje.

Los dos sistemas, uno desarrollado por la Universidad del País Vasco y el otro por el programador de computadoras de Facebook, Guillume Lampele, aún no han sido revisados por pares pero han mostrado resultados prometedores en las primeras pruebas.

La única manera de hacer una comparación directa entre sus capacidades, es midiendo su habilidad para traducir entre textos en inglés y francés que provienen de un conjunto compartido de alrededor de 30 millones de frases. Ambos lograron obtener una evaluación bilingüe de alrededor de 15.

El traductor de Google, mejor conocido como Google Translate, que utiliza una máquina de aprendizaje supervisada, puntúa alrededor de 40, mientras que los seres humanos pueden alcanzar un puntaje de 50. Sin embargo, los puntajes no supervisados son una mejora significativa sobre la traducción básica de palabra por palabra.

De hecho, los investigadores que están detrás de ambos documentos, están de acuerdo en que cada uno de ellos podría mejorar su sistema aprovechando el trabajo del otro. También podrían hacerse más capaces si fueran semi supervisados, introduciendo unas pocas miles de oraciones a su programa de entrenamiento.

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Traducido y editado por Julio García

Referencia: https://futurism.com/researchers-created-ai-system-teaches-itself-new-languages/

 

 

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