Google Translate busca ser más exacto e imatará al cerebro humano

A lo largo del tiempo Google ha ido consolidando su posición en internet gracias a su gran cantidad de servicios, entre los que se encuentra Google Translate.

El traductor de Google lleva una década de existencia y si bien ha incluyendo mejoras a lo largo de los años, dentro de poco introducirá un nuevo algoritmo que estará completamente basado en lo que se conoce como “aprendizaje profundo” y muchos consideran que sería un paso decisivo en el desarrollo de su inteligencia artificial.

El aprendizaje profundo es una técnica informática cuyo origen puede rastrarse hasta hace más de tres décadas y fue rescatada en los últimos años. Básicamente se trata de procesar enormes cantidades de información para resolver problemas que los seres humanos aparentemente resuelven de forma intuitiva. Entre los campos de aplicación de esta tecnología en las inteligencias artificiales se encuentran el reconocimiento de rostros y la comprensión del lenguaje.

Según explica la revista Nature en un artículo que data de 2014, el aprendizaje profundo que recoge una idea aún más antigua, que son las redes neurales. En términos simples, la idea detrás de estas redes es imitar vagamente las conexiones neuronales del cerebro a fin de replicar el aprendizaje humano en función de la experiencia.

Google Brain ha llevado a cabo amplias investigaciones en el área a lo largo de los últimos años y su colaboración con el equipo responsable de Google Translate ha permitido crear el nuevo modelo de traducción citado líneas arriba.

El nuevo sistema que empleará el traductor ha sido bautizado como Google Neural Machine Translation (GNMT) y, de acuerdo a lo que señala la compañía en su blog de investigación, reducirá los errores de traducción de la versión actual entre un 55% y un 85%. El mismo mensaje del blog de la compañía señala que la versión móvil de Google Translate está usando el sistema GNMT “al 100% para traducciones del chino al inglés”.

Sin embargo, los desarrolladores son conscientes de que aún hay un amplio margen de mejora y que la investigación debe continuar. “La traducción computarizada de ninguna forma ha sido solucionada. GNMT puede seguir cometiendo errores significativos que un traductor humano nunca podría”, explican los responsables del proyecto, quienes agregan que más allá de todo se trata de “un hito significativo que quisieran compartir con quienes han contribuido a esta investigación”