Il potere del machine learning ovvero dell’apprendimento automatico delle reti neurali aiuterà Google Traduttore a offrire traduzioni sempre più rapide e accurate.
La chiave per risolvere le complesse sfide di calcolo non è sempre quella di aggiungere più potenza di elaborazione ai sistemi, ma di cambiare il modo in cui i computer pensano. È qui che le reti neurali entrano in gioco, cercando di ripercorrere i passi che il cervello umano compie per risolvere i problemi piuttosto che semplicemente affidarsi ad analisi statistiche.
Alla fine del 2015, Google ha deciso di applicare la nuova tecnologia al servizio di Google Translate (Google Traduttore), che da da 10 anni utilizzava l’apprendimento automatico fondato sull’analisi statistica.
Bene, solo 13 mesi dopo, Google ha annunciato di utilizzare reti neurali per la sua funzionalità Word Lens, permettendole di supportare sia il cinese semplificato sia il più cinese tradizionale cinese quando si punta la fotocamera di uno smartphone su un cartello o una scritta, per ottenerne la traduzione del testo in tempo reale.
Oggi 26 lingue di Google Traduttore sono supportate dall’apprendimento automatico delle reti neurali: un progresso significativo rispetto al vecchio sistema. “Il miglioramento delle traduzioni dal cinese all’inglese avvenuto nel corso dell’ultimo anno rappresenta un salto maggiore rispetto ai progressi realizzati dai principali strumenti di traduzione automatizzati degli ultimi 10 anni”, ha spiegato Steve Schuster, un ricercatore di Google Machine.
Tutte le traduzioni della maggior parte dei testi dalle lingue asiatiche hanno visto un miglioramento simile grazie alle reti neurali. Google Traduttore, anziché apprendere dall’uomo, scandaglia il web in cerca di testi tradotti per analizzarli a fondo, un po’ come la Stele di Rosetta, chiave decisiva per la comprensione dei geroglifici poiché l’iscrizione conteneva pressoché il medesimo testo sia in demotico sia in greco.
Di conseguenza, l’accuratezza degli sforzi di Google Traduttore oggi è meno correlata alla complessità delle lingue ma dipende alla disponibilità di traduzioni on-line da studiare e comparare.
Google valuta l’accuratezza delle sue traduzioni sulla base dei feedback degli utenti, su un punteggio a uno a sei.
Allo stesso tempo Google ha anche migliorato la velocità delle traduzioni grazie ad algoritmi avanzati e nuovi hardware. Una frase con 10 parole impiegava 10 secondi ad essere tradotta. Ora i tempi raggiungi sono addirittura di 0,2 secondi.
E non è da trascurare il fatto che Google Traduttore gestisce più di 1 miliardo di traduzioni al giorno con 500 milioni di utenti attivi in 103 lingue.
In un prossimo futuro, Google vorrebbe utilizzare la rete neurale per tutte le 103 lingue del servizio. Tuttavia è necessario disporre di un modello separato di rete neurale per la traduzione di ciascuna lingua in ogni altra lingua. E ciò richiederebbe più di 10.000 modelli per gestire 103 lingue. Ecco perché il prossimo grande passo per Google sarà costruire modelli multilingue in grado di tradurre da e verso diverse lingue.
Fonte: cellulare-magazine.it