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Un'azienda di traduzione basata sull'intelligenza artificiale svela la cronologia "prima al mondo" per la singolarità

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Contenuto originale di The Next Web
Scrittore presso Neural di TNW Scrittore presso Neural di TNW
Un'azienda italiana ha svelato un nuovo metodo per misurare i progressi dell'IA: analizzare i miglioramenti nella traduzione automatica.
Translated, un fornitore di servizi di traduzione, ha utilizzato l'approccio per prevedere quando raggiungeremo la singolarità, un concetto vago spesso definito come il punto in cui le macchine diventano più intelligenti degli umani.
L'azienda con sede a Roma pone questa pietra miliare nel momento in cui l'intelligenza artificiale fornisce "una traduzione perfetta". Secondo la nuova ricerca, questo arriva quando la traduzione automatica (MT) è migliore delle migliori traduzioni umane.
L'analisi di Translated suggerisce che ciò accadrà prima della fine degli anni '20.
"[Sarà] entro questo decennio, almeno per le prime 10 lingue in un contesto di media complessità", dice a TNW Marco Trombetti, amministratore delegato dell'azienda. “La realtà è che in alcuni domini specifici e in alcune lingue questo è già successo. Per alcune lingue e domini rari potrebbe non arrivare mai”.
Trombetti, informatico e imprenditore, ha cofondato Translated nel 1999. I suoi clienti oggi includono Google, Airbnb e Uber. Credito: tradotto
Le stime di Translated si basano su dati presi da Matecat, uno strumento di traduzione assistita da computer (CAT).
La piattaforma è nata nel 2011 come progetto di ricerca finanziato dall'UE. Tre anni dopo, il sistema è stato rilasciato come software open source, che i professionisti utilizzano per migliorare le loro traduzioni.
Translated offre Matecat come prodotto freemium. In cambio, gli utenti forniscono all'azienda dati che vengono utilizzati per migliorare i suoi modelli.
Per tracciare il percorso verso la singolarità, Translated ha monitorato il tempo impiegato dagli utenti a controllare e correggere 2 miliardi di suggerimenti MT. Circa 136.000 professionisti in tutto il mondo hanno apportato queste modifiche durante i 12 anni di attività di Matecat. Le traduzioni abbracciavano diversi domini, dalla letteratura alle materie tecniche. Includevano anche campi in cui la traduzione automatica è ancora in difficoltà, come la trascrizione vocale.
“La singolarità è molto vicina.
I dati suggeriscono che l'intelligenza artificiale sta rapidamente migliorando. Nel 2015, il tempo medio impiegato dai migliori traduttori mondiali per controllare e correggere i suggerimenti di traduzione automatica era di circa 3,5 secondi per parola. Oggi quel numero è sceso a 2 secondi per parola.
Al ritmo attuale, il tempo raggiungerà 1 secondo in circa cinque anni. A quel punto, MT fornirebbe l'epocale "traduzione perfetta". In termini pratici, sarà quindi più conveniente modificare le traduzioni di una macchina che quelle di un grande professionista.
Secondo Trombetti, qualsiasi attività che implichi comunicazione, comprensione, ascolto e condivisione della conoscenza diventerà multilingue con un investimento minimo.
"La data esatta di quando raggiungeremo il punto di singolarità può variare, ma la tendenza è chiara: è davvero vicina", dice.
La metrica "Tempo di modifica" assegna la valutazione della qualità ai traduttori professionisti . Credito: tradotto
I progressi nella traduzione automatica richiedono una maggiore potenza di calcolo, dati linguistici ed efficienza algoritmica. Di conseguenza, i ricercatori avevano presunto che il progresso sarebbe rallentato con l'avvicinarsi della singolarità. Con loro sorpresa, il tasso di sviluppo era molto lineare.
Se questo slancio continua come previsto, Translated prevede che la domanda di MT sarà almeno 100 volte superiore. I lavoratori possono temere che il loro lavoro venga automatizzato, ma potrebbero anche trarne vantaggio. Translated prevede un aumento di almeno dieci volte delle richieste di traduzioni professionali.
"Tutti i nostri clienti che stanno implementando la traduzione automatica su larga scala stanno anche spendendo di più per la traduzione umana", afferma Trombetti.
“La traduzione automatica è un fattore abilitante in quanto crea più interazioni tra mercati e utenti che prima non erano in contatto. Questo genera business e il business genera contenuti di qualità superiore che richiedono professionisti".
Trombetti si aspetta anche che emergano nuovi ruoli per i traduttori d'élite.
“Per ottenere la migliore qualità dalla traduzione automatica è necessario che sia formata dai migliori linguisti. È necessario un volume significativo di traduzioni per addestrare i modelli linguistici e correggerne gli errori, quindi immagino che nei prossimi anni assisteremo a un'enorme competizione per i migliori traduttori".
“MT è un buon predittore di ciò che sarà il prossimo in AI.
Secondo Translated, la nuova ricerca è la prima a quantificare la velocità con cui ci stiamo avvicinando alla singolarità. L'affermazione non convincerà tutti i cinici, ma MT è un barometro convincente per i progressi dell'IA.
Le lingue umane sono notoriamente difficili da padroneggiare per le macchine. La soggettività del significato linguistico, le convenzioni in continua evoluzione e le sfumature dei riferimenti culturali, dei giochi di parole e del tono possono essere sfuggenti per i computer.
Nella traduzione, queste complessità devono essere modellate e collegate in due lingue. Di conseguenza, la ricerca algoritmica, la raccolta di dati e le dimensioni dei modelli sono spesso pionieri nel campo. Il modello Transformer, ad esempio, è stato applicato a MT molti anni prima di essere utilizzato nei sistemi GPT di OpenAI.
"MT è semplicemente un buon predittore di ciò che verrà dopo nell'IA", afferma Trombetti.
Se ciò che viene dopo è la singolarità, l'imprenditore italiano anticipa una nuova era per la comunicazione globale.
Immagina traduttori universali, tutti i contenuti disponibili a livello globale e tutti in grado di parlare la propria lingua madre.
La sua definizione di singolarità può essere discutibile, ma il suo fascino è innegabile.


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