El servicio de traducción ofrecido por Google es ahora más fluido gracias a que es capaz de interpretar oraciones completas. Para lograr este avance fueron necesarios años de desarrollo en ingeniería, ya que hasta ahora sólo era capaz de analizar partes de una frase y luego unirlas. Los desarrolladores de Google esperan que ahora las frases y las traducciones suenen casi como la de un hablante nativo de la lengua.
La tecnología empleda es conocida como Neural Machine Translation y es similar a la que Google utiliza desde hace años en el reconocimiento facial de personas o identificación de objetos en sus servicios de imágenes.
El mayor salto en una década
Así lo consideran en Google cuando hablan de su herramienta neuronal y lo confirman analistas independientes, aunque aún necesite perfeccionarse más y mejorar el aprendizaje de la máquina y enseñar a su Inteligencia Artificial.
Ya está siendo utilizada para frases en inglés, francés, alemán, español, portugués, chino, japonés, coreano y turco. Con estas lenguas se cubre casi un tercio del volumen de traducciones solicitadas al buscador, que de promedio recibe 140 mil millones de palabras diarias para más de 500 millones de personas.
El siguiente paso, conversar con la máquina
Traducir y saber lo que le estamos diciendo es una cosa, y ser capaz de proponer alternativas semánticas, que digan lo mismo pero con otras palabras, es otra. Pensando en las aplicaciones robóticas que necesitan conversar con los humanos y que esta conversación sea fluida y natural, un equipo de Disney ha diseñado un método de diálogo basado en Personalidad Interactiva Persistente (PIP) y que adaptará el lenguaje del robot al contexto y al diferentes personas que interactúan.
La idea es lograr un lenguaje más natural para los humanos, que incluya expresiones coloquiales. Por ejemplo, un robot que gestione un juego en línea puede decir sólo “esa respuesta es incorrecta” o utilizar una frase más humana como “se acabó la racha” o “Buen intento, pero no”.
El desarrollo se hace mediante técnicas de crowdsourcing para que sean humanos los que vayan enseñando a robots qué respuestas pueden usar alternativamente. Unos evalúan la calidad de las respuestas y otros sugieren otras nuevas.
El paper de Disney con el desarrollo de la investigación está disponible para descargar aquí.
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