I traduttori, che trascorrono ore a trovare la parola giusta per tradurre un testo, dovrebbero sentirsi minacciati? Non ancora. Tuttavia, il risultato di due ricerche totalmente diverse ma simili dimostrerebbe che l’intelligenza artificiale è in grado di diventare bilingue senza alcun aiuto. Ovvero, senza aiuto umano e, se non bastasse, anche senza dizionario. Un passo importante che deve essere verificato, ma che ha concrete possibilità di successo.
È la ricerca di Mikel Artetxe e Guillaume Lample che potrebbe migliorare la traduzione automatica dei testi. Ma siamo ancora lontani dal risultato di un traduttore umano esperto. Che l’intelligenza artificiale possa tradurre più o meno correttamente un testo non è una novità: tutti noi abbiamo utilizzato Google Translate e servizi di traduzione simili. Ma l’apprendimento viene fatto con un supervisore umano: l’IA cerca una traduzione, l’uomo gli dice se è giusto o sbagliato e l’IA impara questo risultato.
Artexte e Lample, in due ricerche separate, hanno esaminato un nuovo sistema: l’apprendimento senza supervisione, appunto. I due ricercatori hanno sviluppato due sistemi distinti: il primo è quello della “traduzione posteriore” (Back Translation) di Artexte, la seconda è la traduzione da “soppressione del rumore“, di Lample.
Ma, per iniziare, i due sistemi hanno dovuto creare un “dizionario bilingue” basato solo su occorrenze di determinati termini in due lingue distinte. Ad esempio: i termini “tavolo” e “sedia” sono spesso usati insieme, in francese e in inglese; un’IA è in grado di riconoscere queste occorrenze e di stabilire una connessione tra “sedia” in francese e “sedia” in inglese.
La “traduzione di ritorno” di Artexte propone di lavorare nel modo seguente: l’IA prende il testo nel linguaggio A, quindi lo traduce nel linguaggio B e lo ritrasmette nel linguaggio A. Se la traduzione finale non è identica alla frase iniziale, l’IA rielaborerà le sue conoscenze e la migliorerà.
Nel sistema di Lample, l’idea è la stessa, ma tra la traduzione aggiunge il modo per eliminare un termine o cambiare l’ordine delle parole. Di nuovo, l’IA imparerà dai suoi errori se la traduzione di ritorno non è identica alla frase originale.
Ciò nonostante, i due sistemi non sono ancora stati sviluppati: rispetto all’apprendimento supervisionato di Google Translate, che ha ottenuto 40 punti durante le valutazioni, o rispetto a un traduttore umano in grado di raggiungere un punteggio superiore a 50, questo metodo per ora, senza supervisione, ottiene un punteggio di 15. Ma il campo di ricerca è importante, poiché un tale metodo renderebbe possibile lo sviluppo di traduzioni automatiche per le lingue in cui vi sono solo pochi documenti già tradotti.
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