Google Traduttore migliora con le Reti Neurali anche in Italia

Google Traduttore, il servizio di traduzione automatica lanciato dal colosso di Mountain View nel 2006, diventa più intelligente, anche per l’italiano. Google ha infatti attivato in Aprile 2017 anche per l’italiano il sistema di traduzione automatica neurale (Neural Machine Translation, in sigla NMT) annunciato nello scorso mese di settembre che, usando reti neurali e apprendimento automatico, si dice essere in grado di ridurre gli errori di traduzione tra il 55 per cento e l’85 per cento. Questo importante traguardo raggiunto viene definito da un team di scienziati una "pietra miliare".

Annunciato in occasione del decimo anniversario di Google Translate, il team di ricercatori Google Brain che include gli scienziati Quoc Le e Mike Schuster ha detto che Google ha usato l’intelligenza delle macchine per migliorare i suoi sistemi di riconoscimento dei testi, e al posto dell’attuale sistema Phrase-Based Machine Translation che traduce parole e frasi in modo indipendente all’interno di un periodo, il nuovo metodo considera il periodo come una sola unità da tradurre.

"Dieci anni fa, abbiamo annunciato il lancio di Google Translate, insieme con l’uso di Phrase-Based Machine Translation come algoritmo chiave dietro a questo servizio", hanno detto i ricercatori. "Oggi, annunciamo il Sistema di Traduzione Automatica Neurale di Google (GNMT) che utilizza tecniche di formazione state-of-the-art per raggiungere i più grandi miglioramenti fino ad oggi per la qualità nella traduzione automatica".

I ricercatori hanno lavorato per migliorare la traduzione automatica neurale nel corso degli ultimi anni, con gli scienziati di Google che sono riusciti a trovare un modo per far funzionare il nuovo sistema su grandi insiemi di dati, pur mantenendo velocità e precisione.

Il nuovo sistema Neural Machine Translation di Google "colma il divario tra uomo e macchina Translation" hanno detto i recercatori, secondo cui il sistema è il più alto livello di sviluppo o conoscenza finora raggiunto da una tecnologia di traduzione, in particolare per le traduzioni da inglese a francese e da inglese a tedesco dove gli errori sono stati ridotti in media del 60 per cento.

"Il nostro modello è costituito da una profonda rete di LSTM [memoria a lungo-breve termine] con otto encoder e otto decoder di livelli che utilizzano connessioni residue così come collegamenti alla rete decoder e alla rete encoder" si legge nel rapporto tecnico (tradotto). Per accelerare la velocità della traduzione finale, "ci avvaliamo di una bassa precisione aritmetica durante i calcoli inferenziali. Per migliorare la gestione delle parole rare, dividiamo le parole in un numero limitato di unità di sub-parole comuni (‘wordpieces’) sia per l’input che l’output. Questo metodo fornisce un buon equilibrio tra la flessibilità dei ‘caratteri’ delimitati e l’efficienza delle ‘parole’ delimitate, e gestisce una naturale definizione delle parole rare, e infine migliora la precisione complessiva del sistema."

Google per spiegare il nuovo sistema di traduzione ha fatto l’esempio di una frase cinese che viene tradotta in inglese (la traduzione dal cinese all’inglese è quella piu’ richiesta al Traduttore di Google, 18 milioni di volte al giorno):

"In primo luogo, la rete codifica le parole cinesi come un elenco di vettori, in cui ogni vettore rappresenta il significato di tutte le parole lette finora (‘Encoder’). Una volta che l’intera frase viene letta, il decodificatore inizia a generare la frase inglese una parola alla volta (‘decoder’). per generare la parola tradotta ad ogni step, il decoder presta attenzione ad una distribuzione ponderata nel corso dei vettori cinesi codificati più rilevanti per generare la parola inglese", ha detto Google.

Il sistema GNMT era già in uso per nelle traduzioni dal cinese all’inglese, sia su desktop che web e in generale in tutti i servizi di Google che usano il suo Traduttore. Da Aprile 2017, l’italiano si è aggiunto alle altre lingue che sono passate alla traduzione neurale. La società conta di espandere il nuovo sistema anche per altre traduzioni nel corso dei prossimi mesi.

Alla conferenza Google I/O 2016 di maggio, Google ha detto che il machine learning e l’intelligenza artificiale saranno la sua grande scommessa per il futuro del business. Google ha detto di aver utilizzato il suo toolkit di apprendimento automatico TensorFlow e i chip Tensor Processing Unit (TPU) per portare GNMT in vita e riuscire ad avere traduzioni veloci. Il nuovo assistente virtuale Google Assistant che Google ha presentato a I/O 2016 e che fa ora parte della applicazione di messaggistica istantanea Allo di Google ha una base di intelligenza artificiale, ma è ancora molto imperfetto. 

"Siamo in grado di fare cose che non potevamo fare prima", ha detto Pichai a I/O 2016. "Crediamo di vivere in un momento fondamentale oggi e nei prossimi 10 anni, e vogliamo esserci per i nostri utenti. La vera sfida è capire se gli esseri umani possono ottenere molto di più con l’intelligenza artificiale che li assiste. Non vediamo l’ora di costruire questo futuro."