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Traduzione online, sfida all’ultima rete neurale tra giganti della tecnologia

by / venerdì, 27 ottobre 2017 / Published in Dotwall
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27 ottobre 2017 – Il servizio di traduzione rappresenta una di quelle sfide che quotidianamente le piattaforme affrontano, che siano o meno dedicate esclusivamente a quello. Ed è anche, contemporaneamente, quello su cui gli utenti più spesso fanno le pulci. Google Translate, per esempio, nonostante gli sforzi profusi in ricerca e integrazione di tecnologie di Intelligenza Artificiale su base globale, fa sorridere spesso per le sue interpretazioni, almeno in italiano (non esattamente una delle lingue più diffuse).

Stiamo facendo molti progressi. Negli ultimi 10 anni, il Traduttore è passato dal sostenere poche lingue a 103″, dice Prabhakar Raghavan, Vice President of Engineering di Google, ospite dell’Internet Festival di Pisa.“All’inizio abbiamo usato modelli statistici, migliorando tutto nel 2016, con l’introduzione della Neural Machine Translation. Al suo livello più alto, il sistema neurale traduce intere frasi alla volta, invece che pezzo per pezzo. Utilizza un contesto più ampio per comprendere quale sia la traduzione più rilevante, che poi riorganizza e adatta per renderla più simile a quella di un essere umano, in una corretta forma grammaticale. 

Sono state aggiunge traduzioni da e verso inglese e francese, tedesco, spagnolo, portoghese, cinese, giapponese, coreano e turco, che sono “le lingue natali di circa un terzo della popolazione mondiale, e coprono più del 35% di tutte le query su Google Traduttore”

Mentre servizi dedicati solo alla traduzione trovano soluzioni per un’offerta più verticale — da Reverso Context a Ludwig — tutti i giganti della tecnologia investono in ricerca e sviluppo, da Instagram a Twitter.

Facebook, dal canto dei suoi 2 miliardi di traduzioni al giorno, la scorsa primavera, ha annunciato che i suoi ricercatori di machine learning hanno approntato un sistema di reti neurali capace di tradurre fino a 9 volte più velocemente e con più precisione rispetto ad attuali sistemi di traduzione.

Fin qui, sono state utilizzate reti ricorrenti, quelle che guardano una parola alla volta provando a prevedere quale possa essere la resa nella lingua straniera. Ciò che differenzia questo metodo dal precedente, spiegano gli esperti di FAIR (che ste per Facebook A.I. Research)  è un cambio di passo rispetto a questo approccio standard: la nuova tecnica utilizzata,  sfrutta la tecnica della rete neurale convoluzionale (CNN), che guarda le parole in gruppo, anziché singolarmente.

Non va da sinistra a destra, ma può guardare a tutti i dati contemporaneamente”, spiega Michael Auli, di FAIR. Va di gruppo in gruppo di parole, lavorando come in parallelo con se stesso. Non si tratta della più grande novità del mondo: Graham Neubig, professore ordinario presso l’Istituto di Tecnologie del Linguaggio dell’Università Carnegie Mellon, ha spiegato che non è la prima volta che questo tipo di rete neurale è stato usato per tradurre il testo, ma che sembra essere il migliore che abbia visto fin qui: “Quello che il documento di Facebook ha fondamentalmente dimostrato è che sta rivedendo le reti neurali convolutive, facendole questa volta funzionare molto bene”, ha commentato.

Il social network non ha ancora detto come intenda integrare la nuova tecnologia con il suo prodotto per i consumatori, ma nel contempo, la tecnologia è stata rilasciata pubblicamente come open-source, in modo da altri sviluppatori possano utilizzarlo.

Il sito di WIRED.IT ne parla qui

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