Quanto è diventato fantastico Google Translate: un traduttore che presto tradurrà meglio degli umani

Google Traduttore dal 2016 utilizza il sistema di traduzione automatica neurale (GNMT). Un sistema basato su una rete neurale artificiale lo è migliorato significativamente la qualità della traduzione. Sono passati tre anni da allora e ora possiamo valutarne l'efficacia. La qualità delle traduzioni è davvero migliorata e cosa deve ancora essere cambiato affinché possa migliorare?

Come funziona l'algoritmo di Google Translate?

Google Traduttore lo sono sviluppato nel 2006 e inizialmente ha lavorato con l'aiuto metodi statistici di traduzione automatica. Ciò significa che ha memorizzato miliardi e miliardi di parole nel suo programma. Durante la traduzione, ha semplicemente scelto gli equivalenti più appropriati o popolari di entrambe le lingue e li ha scritti. Google utilizzato nella creazione del traduttore Documenti delle Nazioni Unite (inglese, arabo, francese, cinese, russo e spagnolo) e ha così prodotto un corpus di sei lingue del mondo con circa 20 miliardi di parole. Questo processo era lento, impreciso e consumava molta potenza di calcolo.

Oggi Google Translate utilizza il cosiddetto metodo di apprendimento profondo (Deep Learning Method), in cui una grande rete neurale artificiale è particolarmente importante.

Prima che Google iniziasse a utilizzare le reti neurali, la traduzione era parola per parola. Il sistema ha tradotto facilmente ogni parola separatamente, seguendo le regole grammaticali di base. Pertanto, la qualità della traduzione era molto discutibile.

Con il nuovo modello neurale di traduzione, invece l'unità di base della traduzione non è più una parola, ma solo una parte di una parola. Pertanto, la traduzione non si concentra sulle forme delle parole, ma su contesto e significato dell'intera frase. Il programma traduce quindi la frase nel suo insieme, secondo il suo significato contestuale, senza memorizzare centinaia di possibili versioni di traduzione nella sua memoria.

Il software traduce quindi l'intera frase tenendo conto del contesto, e non si sofferma più solo sulle singole parole. Non memorizza centinaia di versioni di traduzione nella sua memoria. Al contrario, opera sulla semantica del testo e divide le frasi in segmenti di dizionario.

In che modo Google traduce utilizzando una rete neurale?

Oggi usa Google Translate circa 32.000 tali frammenti. Con l'aiuto di decodificatori individuali, determina inizialmente il significato di ogni parte del testo. Quindi calcola il numero massimo possibile di significati e possibili traduzioni. Infine, combina i segmenti tradotti con le regole grammaticali. Secondo gli sviluppatori, questo approccio consente di garantire un'elevata velocità e precisione di traduzione senza consumare eccessiva potenza di calcolo. Tuttavia, poiché ogni lingua ha le proprie regole (semantiche e grammaticali), Google Translate necessita anche di moduli e dizionari speciali per ogni lingua, che vengono implementati in algoritmi separati.

Interlingua

Intelligenza artificiale utilizzata da Google Translate come lingua intermedia, si chiama Interlingua. Questo linguaggio informatico universale è, ovviamente, del tutto inadatto alla comunicazione umana. L'intelligenza artificiale viene utilizzata nella traduzione, dove viene utilizzata come linguaggio intermedio con cui può anche tradurre da e verso lingue per le quali non è stato creato.

Il vantaggio della rete neurale è che può operare con un numero maggiore di combinazioni linguistiche, anche con quelle che non erano incluse nel processo di apprendimento originario. Ad esempio, se il sistema è stato addestrato a tradurre le coppie linguistiche inglese-giapponese e inglese-coreano, può tradurre facilmente anche la coppia linguistica giapponese-coreano senza utilizzare l'inglese come lingua intermedia.

Il metodo di traduzione implementato da Google, chiamato dagli sviluppatori traduzione zero-shot, è più sofisticato e si basa su un linguaggio artificiale intermedio per la traduzione. Questo campo di ricerca si sta sviluppando molto rapidamente e presto questi sistemi di traduzione diventeranno lo strumento di traduzione principale. È un sistema autodidatta - migliora lui stesso le sue conoscenze e può anche tradurre correttamente parole gergali e gergali, neologismi e altre parole che non sono incluse nei dizionari generali.

Coppie linguistiche

Il sistema GNMT ha notevolmente migliorato la traduzione delle combinazioni linguistiche più utilizzate: spagnolo-inglese e francese-inglese. La correttezza delle traduzioni è aumentata fino a 85%.

Nel 2017, Google ha condotto un sondaggio tra gli utenti abituali del traduttore. È stato chiesto loro di valutare tre opzioni di traduzione: statistica automatica, neurale e umana. I risultati sono stati impressionanti - le traduzioni effettuate dalla rete neurale erano quasi perfette in alcune combinazioni linguistiche.

È ovvio che la qualità delle traduzioni nelle coppie linguistiche inglese-spagnolo e francese-inglese è quasi la stessa di quella delle traduzioni umane. Questo fatto non è sorprendente, dal momento che queste coppie linguistiche sono state utilizzate per l'apprendimento approfondito degli algoritmi di Google Translate. La situazione è diversa per le altre combinazioni linguistiche. Tuttavia, se la traduzione neurale funziona in modo comparabile tra lingue strutturalmente simili, allora la traduzione al computer sarà molto peggiore per le coppie linguistiche in cui i sistemi linguistici sono radicalmente diversi.

Quali sono gli svantaggi di Google Traduttore?

È vero che Google Translate è molto pratico e, grazie alla sua accessibilità e al suo rapido funzionamento, è utile nella traduzione di tutti i giorni. Tuttavia, manca ancora qualcosa di essenziale: comprensione. La traduzione al computer non è mai incentrata sulla comprensione. Gli sviluppatori del programma hanno cercato di migliorare il metodo di decrittazione, o in altre parole, hanno cercato di far sì che la macchina di traduzione lo gestisse con le sue capacità analitiche. Tuttavia, dovevano trovare equilibrio tra accuratezza e velocità di traduzione.

Effetto Elisa

Per qualsiasi macchina, dispositivo informatico o software, le parole contano. Tuttavia, le macchine non sono ancora in grado di comprendere il significato profondo delle parole.

Anni 1960 realizzarono Eliza, un dispositivo meccanico che manipolava una serie di risposte, dando l'impressione che stesse effettivamente generando frasi intelligenti. Da quel momento in poi, la questione se le macchine possano pensare come gli umani è stata nominata Effetto Elisa.

L'Effetto Eliza ha influenzato per decenni i ricercatori di intelligenza artificiale e gli sviluppatori di software. La maggior parte degli utenti di Google Translate crede che questo programma, almeno a volte, sia in grado di comprendere il significato delle parole. Tuttavia, questo non è vero - Google Translate non capisce la lingua, ma a volte riesce comunque a creare frasi che suonano abbastanza bene. A volte riesce persino a tradurre perfettamente un paragrafo o due, e quasi crediamo che il programma capisca effettivamente la lingua. Tuttavia, non dobbiamo dimenticare che Google Translate non è in grado di pensare come un essere umano e può solo elaborare i testi in un modo specifico. Un programma per computer non ha memoria, immaginazione e comprensione dei significati nascosti delle parole, quindi non c'è ragione per non credere che un giorno i computer saranno in grado di pensare come gli umani.

Tuttavia, ci si aspetta che siano capaci di traduzioni eccellenti tra lingue diverse. È molto probabile che un giorno lo faranno in grado di tradurre barzellette, racconti, poesie e saggi. Dopotutto, la tecnologia si sta evolvendo alla velocità della luce.