En septiembre de 2016, Google lanzó su sistema de traducción automática neuronal (GNMT), que utiliza aprendizaje profundo para ofrecer traducciones más naturales entre idiomas.
Google Translate solo admitía un puñado de idiomas cuando se lanzó hace 10 años; hoy esa cifra ha aumentado a 103. El sistema traduce más de 140.000 millones de palabras cada día.
Crear un sistema informático que traduzca varios idiomas es complejo. Quienes lo desarrollaron en Google querían averiguar hasta qué punto era inteligente su sistema. Así que idearon un desafío. Enseñaron a la máquina a traducir del inglés al japonés y viceversa. Después le enseñaron a traducir del inglés al coreano y también en sentido inverso. Hasta ahí, todo normal. Pero lo que ocurrió después fue realmente extraordinario.
Perdidos en la traducción (con IA)
Los investigadores descubrieron que GNMT había aprendido por sí solo a ofrecer traducciones «razonables» del japonés al coreano —y viceversa— sin utilizar el inglés como puente. Al parecer, la máquina había construido su propio idioma, que refleja los conceptos que utiliza para traducir entre los idiomas que ha sido entrenada para comprender.
Aquí se muestra la visualización de una sola oración, que representa la memoria del sistema sobre la traducción multidireccional entre japonés, coreano e inglés:
El descubrimiento, denominado «interlingua», está en sus primeras etapas y puede tener capacidades básicas o muy sofisticadas. En el gráfico anterior, la parte (a) muestra la geometría general de las traducciones. Las oraciones que comparten el mismo significado —no el mismo idioma— también comparten el mismo color. La parte (b) es un primer plano de uno de los grupos de significados y, por último, la parte (c) divide los significados según los idiomas de origen.
El equipo de Google Translate explica que «dentro de un mismo grupo, vemos una oración con el mismo significado, pero procedente de tres idiomas distintos. Esto significa que la red debe estar codificando algo sobre la semántica de la oración, en lugar de limitarse a memorizar traducciones frase por frase. Interpretamos esto como una señal de que existe una interlingua en la red».
En términos sencillos, el sistema ha creado algo por sí solo, sin dirección humana, que aparentemente respalda su comprensión de los idiomas humanos.
