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A inizio settimana scrivevo di Amazon Go e di come i cassieri farebbero bene a trovarsi un qualcosa di meglio da fare. Oggi ripropongo la stessa riflessione ai traduttori e interpreti. Visto che l’Intelligenza Artificiale di Google ha appena inventato un nuovo linguaggio (interlinguaggio) per migliorare la qualità (e l’efficienza) della traduzione.
Ricordo la mia professoressa di greco. Ci preparava alla maturità classica. Ci citava Gilles Mènage e diceva che una traduzione poteva essere bella e infedele oppure brutta e fedele. Si riferiva alla caratteristica letterale o libera della traduzione; aveva in testa i grandi autori greci e latini. Ci preparava alla maturità.
Che fosse bella o brutta, fedele o infedele, tutti hanno sempre pensato che la capacità di tradurre da una lingua all’altra, non tralasciando quelle sfumature idiomatiche spesso difficili da rendere nella lingua in cui si traduce, fosse unicamente una prerogativa umana. Abbiamo canzonato per anni google translate e la sua (in)capacità di fare una traduzione decente.
Oggi però Google Translate ha raggiunto una storica tappa nella fantascientifica trama che vede la macchina avvicinarsi all’uomo e alle sue capacità umane. L’IA di Google Translate fonda un nuovo linguaggio per aiutarsi a tradurre meglio da una lingua all’altra.
Lo stesso video spiega come sia stato possibile per l’IA di Google “inventare” un nuovo linguaggio per facilitarsi a tradurre i “paia” di idiomi coinvolti e fa un interessante raffronto con la comunanza logica fra coreano e giapponese.
In sostanza, per una macchina lo sforzo di ricreare ogni combinazione possibile fra i varie lingue è talmente arduo che è la macchina stessa a utilizzare una interlingua con cui confrontarsi con l’idioma di provenienza, per poi tradurre da questa stessa interlingua verso l’idioma desiderato. Questo concetto non è nuovo e lo troviamo spesso citato nei testi riguardanti la traduzione automatica appellato come Lingua Pivot , risale circa agli anni ’50 e la sua metodologia è utilizzata da molti metodi di traduzione, operando sui testi tradotti veri e propri parsing.
Quello che dunque deve farci brillare gli occhi è il fatto che a inventare questa nuova lingua pivot, non sia stato un ricercatore o un dottore di linguistica e traduzione, bensì un (super)computer. Il linguaggio di Google Translate è creato da Google Translate e compreso solo da Google Translate stesso.
La vera rivoluzione consiste nel merito degli ingegneri informatici di aver introdotto nei sistemi di Google Translate una rete neurale capace di analizzare le frasi come blocchi unici e non più come insieme di elementi ab soluti.
Per esempio se la rete neurale ha imparato a tradurre dall’Italiano al Giapponese e dal Giapponese all’Inglese, conseguentemente la rete sarà in grado di tradurre dall’Italiano all’Inglese. Questo permette quindi al sistema di Google Translate di scalare il sistema rapidamente e tradurre in un numero sempre maggiore di linguaggi, aumentando la velocità di analisi e la qualità dell’output.
Al di là del fascino di star vedendo nascere un vero linguaggio comune universale, quello che ci deve far riflettere è la reale possibilità da parte delle IA di raggiungere risultati paragonabili a quelli umani, dissipandone l’esclusività.
Secondo i ricercatori di Google non c’è dubbio sul fatto che il team di Google Translate sarà in grado di allenare una singola macchina di rete neurale volta alla traduzione che funziona su più di 100 lingue. E parlano di un futuro prossimo. Molto prossimo.
Rincara la dose il co-fondatore di Tilde, il quale assicura che la tecnologia di traduzione neurale funziona già bene e già sta portando dei risultati, specie quando andiamo a trattare testi semplici. Mette un po’ le mani avanti dicendo che comunque rimaniamo a un punto nel quale la traduzione umana può cogliere differenze semantiche, sfumature idiomatiche e caratteristiche lessicali che per una moltitudine di fattori che per ora sfuggono al calcolo degli algoritmi sono difficili da determinare. Ancher per un supercomputer.Google Translate a oggi supporta 103 lingue e ogni giorno traduce più di 140 miliardi di parole ogni giorno.
Pensabile quindi che l’attività di traduzione sia sempre più rivolta alla consulenza , al fine di allenare sistemi di deep learning o per controlli ex post. Questo per lasciare spazio alle macchine, così che possano imparare da noi a essere migliori di noi.