DevSecOps

28 set, 2016

Sistema de tradução do Google com IA se aproxima do nível humano em precisão

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O Google é um dos principais provedores de tradução assistida por inteligência artificial, e a empresa agora afirma que uma nova técnica para fazer isso está melhorando muito os resultados. A equipe de IA da empresa chama a novidade de sistema Google Neural Machine Translation, ou GNMT, e ela inicialmente oferecia uma maneira menos intensiva em termos de recursos para ingerir uma frase em um idioma e produzir essa mesma frase em outro idioma. Em vez de digerir cada palavra ou frase como uma unidade independente, como métodos anteriores fazem, o GNMT considera toda a sentença.

“A vantagem dessa abordagem é que ela requer menos escolhas de design de engenharia do que os sistemas anteriores de tradução baseados em frases”, escreveram Quoc V. Le e Mike Schuster, pesquisadores da equipe Google Brain. Quando a técnica foi empregada pela primeira vez, ela foi capaz de igualar a precisão dos sistemas de tradução existentes. Ao longo do tempo, no entanto, o GNMT provou ser capaz de produzir resultados superiores a eles e de funcionar na velocidade requerida por aplicações de consumo e serviços do Google. Essas melhorias foram detalhadas em um novo estudo publicado nesta semana.

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Em alguns casos, o Google diz que o GNMT está se aproximando em precisão da tradução de nível humano. Essa quase paridade é restrita a transições entre línguas relacionadas, como de inglês para espanhol e francês. No entanto, o Google está ansioso para reunir mais dados para casos de uso “notoriamente difíceis”, os quais ajudarão seu sistema a aprender e a melhorar ao longo do tempo, graças a técnicas de machine learning. Assim, a partir de agora, o Google está utilizando o sistema GNMT para 100% das traduções de chinês para inglês no Google Translate mobile e web apps, sendo responsável por aproximadamente18 milhões de traduções por dia.

O Google admite que a sua abordagem ainda tem um longo caminho a percorrer. “O GNMT ainda pode cometer erros significativos que um tradutor humano nunca iria fazer, como soltar palavras e traduzir mal nomes próprios ou termos raros”, Le e Schuster explicaram, “além de traduzir frases isoladas em vez de considerar o contexto do parágrafo ou da página. Há ainda um monte de trabalho que podemos fazer para atender melhor nossos usuários”.

Com informações de The Verge