AI Translation Company revela la ‘primera línea de tiempo del mundo’ hacia la singularidad
enero 19, 2023
Una empresa italiana ha presentado una nueva forma de medir el progreso en IA: analizando las mejoras en la traducción automática.
Traducidoun proveedor de servicios de traducción, utilizó este enfoque para predecir cuándo alcanzaremos la singularidad, un concepto vago que a menudo se define como el punto en el que las máquinas se vuelven más inteligentes que los humanos.
La empresa con sede en Roma marca este hito en cuando la IA proporciona «una traducción perfecta». Según una nueva investigación, esto sucede cuando la traducción automática (MT) es mejor que las mejores traducciones humanas.
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El análisis de Translated sugiere que esto sucederá antes de finales de la década de 2020.
«[It will be] durante esta década, al menos para los 10 idiomas principales en un contexto de complejidad media”, dijo a TNW Marco Trombetti, director ejecutivo de la empresa. “La realidad es que en algunas áreas específicas y en algunos idiomas, esto ya sucedió. Para algunos idiomas y dominios raros, es posible que esto nunca llegue.
Las estimaciones traducidas se basan en los datos tomado de Matecat, un herramienta de traducción asistida por ordenador (TAO).
La plataforma comenzó en 2011 como un proyecto de investigación financiado por la UE. Tres años más tarde, el sistema se lanzó como software de código abierto, que los profesionales utilizan para mejorar sus traducciones.
Translated ofrece Matecat como producto freemium. A cambio, los usuarios proporcionan a la empresa datos que se utilizan para mejorar sus modelos.
Para allanar el camino a la Singularidad, Translated rastreó el tiempo dedicado por los usuarios verificación y corrección de 2 mil millones de sugerencias de MT. Alrededor de 136.000 profesionales de todo el mundo han realizado estas modificaciones durante los 12 años de funcionamiento de Matecat. Las traducciones cubiertas diversos campos, desde la literatura hasta temas técnicos. También incluyeron áreas en las que la traducción automática todavía tiene dificultades, como la transcripción de voz.
“La singularidad está muy cerca.
Los datos sugieren que la IA está mejorando rápidamente. En 2015, el tiempo medio que tardaron los mejores traductores del mundo en comprobar y corregir las sugerencias de traducción automática fue de unos 3,5 segundos por palabra. Hoy, ese número se ha reducido a 2 segundos por palabra.
Al ritmo actual, el tiempo llegará a 1 segundo en unos cinco años. En este punto, MT proporcionaría el período «traducción perfecta». En concreto, será entonces más práctico editar las traducciones de una máquina que las de un gran profesional.
Según Trombetti, cualquier tarea que involucre comunicación, comprensión, escucha e intercambio de conocimientos se volverá multilingüe con una inversión mínima.
«La fecha exacta en que alcancemos el punto de singularidad puede variar, pero la tendencia es clara: está muy cerca”, dice.
Los avances en la traducción automática requieren un aumento en el poder de cómputo, los datos lingüísticos y la eficiencia algorítmica. En consecuencia, el los investigadores habían asumido que el progreso se ralentizaría a medida que se acercara la singularidad. Para su sorpresa, el ritmo de desarrollo fue muy lineal.
Si este impulso continúa como se esperaba, traducido predice que la demanda de MT será al menos 100 veces mayor. Los trabajadores pueden temer que su trabajo sea automatizado, pero también podrían beneficiarse. Pronóstico traducido a al menos un aumento de diez veces en las solicitudes de traducciones profesionales.
«Todos nuestros clientes que implementan la traducción automática a gran escala también están gastando más en la traducción humana», dice Trombetti.
“La traducción automática es un catalizador, ya que crea más interacciones entre los mercados y los usuarios que antes no estaban en contacto. Genera negocio, y el negocio genera contenido de mayor calidad que requiere de profesionales.
Trombetti también espera que surjan nuevos roles para los traductores de élite.
“Para obtener la traducción automática de la mejor calidad, debe ser entrenada por los mejores lingüistas. Se requiere un gran volumen de traducciones para entrenar los modelos de lenguaje y corregir cualquier error dentro de ellos, así que supongo que es probable que veamos una gran competencia por los mejores traductores en los próximos años.
“TM es un buen predictor de lo que sucede con la IA.
Según Translated, la nueva investigación es la primera en cuantificar qué tan rápido nos acercamos a la singularidad. La afirmación no convencerá a todos los cínicos, pero MT es un barómetro convincente del progreso de la IA.
Los lenguajes humanos son notoriamente difíciles de dominar para las máquinas. La subjetividad del significado lingüístico, las convenciones siempre cambiantes y los matices de las referencias culturales, los juegos de palabras y el tono pueden ser esquivos para las computadoras.
En la traducción, estas complejidades deben modelarse y relacionarse en dos idiomas. En consecuencia, la investigación algorítmica, la recopilación de datos y el dimensionamiento del modelo suelen ser los primeros en el campo. El patrón Transformer, por ejemplo, se aplicó a la traducción automática muchos años antes de que se usara en los sistemas GPT de OpenAI.
«TM es solo un buen predictor de lo que sigue en IA», dice Trombetti.
Si lo que viene después es la singularidad, el emprendedor italiano anticipa una nueva era para la comunicación global.
Él imagina traductores universales, con todo el contenido disponible a nivel mundial y todos capaces de hablar su idioma nativo.
Su definición de singularidad puede ser discutible, pero su atractivo es innegable.
