Google anunció que las versiones web y móviles de Google Translate ahora usan un sistema de traducción con máquinas neuronales para todas las traducciones al inglés, que suceden unas 18 millones de veces al día en la app. Google también publicó un artículo académico sobre cómo funciona el sistema,  informó VentureBeat.

Google ya había dicho que usaría redes neuronales (sistemas que simulan el razonamiento neuronal del cerebro humano) en Google Translate pero específicamente para su función de traducción visual en tiempo real. Además, hace unos meses un ejecutivo de Google le dijo al medio que Google estaba trabajando en formas de incorporar ‘deep learning’ en más funciones dentro de la app. Y las nuevas contribuciones hacen parte de esos esfuerzos.

Google ha estado incorporando redes neuronales en cada vez más de sus productos, como Google Allo y el Inbox de Gmail. Además están ayudando a Google a manejar sus bases de datos. 

Las explicaciones de cómo funcionan estos sistemas son un poco complejas, y Google hace un excelente trabajo con su reporte académico. Pero en palabras simples, primero, entendamos algunas formas de traducción con máquinas.

La RNN aprende directactamente de las conexiones entre una secuencia de entrada (una frase en un idioma) y una secuencia de salida (la misma frase en otro idioma). La Traducción Basada en Frases desarma la frase de entrada en palabras y frases independientes para que se traduzcan por aparte. La Traducción con Máquina Neuronal (NMT) considera toda la unidad de la oración para traducir. La ventaja de este método es que requiere menos opciones de diseño de ingeniería que otros sistemas basados en frases separadas.  

La traducción con máquinas neuronales no siempre ha sido óptima, pero la implementación de Google muestra ventajas en ciertas situaciones.

Las evaluaciones que hicieron los investigadores demostraron, según el informe, que la NMT reduce los errores de traducción hasta un 60%, comparado con otros sistemas basados en frases y probados en distintos pares de idiomas: inglés y francés, inglés y español e inglés y mandarín. De hecho, Google asegura que la calidad de este sistema se acerca mucho más a los traductores humanos convencionales.

Sin embargo, Google aclara que el sistema aún no está completamente optimizado, porque aún faltan muchos avances. “GNMT aún puede cometer errores significativos que un traductor humano nunca haría, como saltarse palabras y traducir mal nombres propios o términos raros, o traducir oraciones aisladas en lugar de considerar el contexto del párrafo o de la página”.

Imágenes: Google.