. – No es. lauzirika
14.03.2022 | 02:32
Hasta hace poco, la gran mayoría de los sistemas de inteligencia artificial estaban desarrollados para inglés u otros pocos idiomas de alta capacidad, pero los sistemas multilingües que funcionan para una gran cantidad de idiomas están tomando fuerza. “Esto es necesario para que lenguas con menos recursos como el euskera no se queden atrás en este mundo. Y para ello necesitamos sistemas que aprendan sin una fuerte supervisión o una gran cantidad de textos paralelos, ya que estos son escasos o incluso para nuestras lenguas de escasos recursos Nuestro trabajo se sitúa en este contexto, centrándose sobre todo en el tema de la traducción”, explica Mikel Artetxe desde Londres, donde investiga. Premiado en 2021 por la Fundación BBVA en la categoría de Joven Investigador Informático, menor de 30 años, Artetxe, que estudió Ingeniería Informática y se doctoró en 2020 por la UPV-EHU, explica que los traductores automáticos convencionales son sistemas supervisados. Esto significa que parten de los millones de traducciones humanas existentes, a partir de las cuales identifican patrones y aprenden generalizaciones. Pero, ¿qué sucede si aún no tenemos ninguna traducción y solo comenzamos con textos independientes en dos idiomas? «Esto es lo que hace un traductor no supervisado, y ese es el paradigma que desarrollamos en mi tesis doctoral. Es como si le diésemos a una persona una gota de libros en un idioma y otra gota de diferentes libros en otro idioma y le dijéramos que la máquina debe aprender a traducir no por arte de magia, sino encontrando patrones en los textos”, explica entre risas. “En su opinión, el aprendizaje no supervisado es un área cada vez más importante de la Inteligencia Artificial”. sin necesidad de darnos millones de ejemplos explícitos de cómo se hace cada una de las cosas que aprendemos. Y, del mismo modo, tampoco es posible conseguir millones de ejemplos para enseñar a cada máquina su tarea. Por eso el aprendizaje no supervisado cobra cada vez más importancia”, subraya. Autor de una tesis doctoral que ha cambiado “el campo de la traducción automática al demostrar que las traducciones no supervisadas son posibles, es decir, la máquina no tiene textos bilingües. para aprender de”, la Asociación Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural destacó en su nominación “un investigador de DeepMind y Google Research, explica que Artetxe recibió en 2021 el premio “del procesamiento del lenguaje natural”. El progreso beneficiará a la sociedad”. Efectivamente existe. no es algo futurista, es algo que ya tenemos mucho. Por ejemplo, hoy podemos viajar a cualquier parte del mundo y comunicarnos en el idioma local con la ayuda de un traductor automático que llevamos por teléfono. Puede que no sea perfecto, ni mucho menos, pero al menos me resultó muy útil mientras viajaba al extranjero”, dice. En la traducción automática en general, centrada principalmente en textos periodísticos hasta ahora, se han logrado traducciones aún mejores. “Esto hay que tomarlo con pinzas en la literatura, porque no creo que el problema se solucione en absoluto”, dice. Yo creo eso, al igual que los textos literarios”. ¿Estos programas reemplazarán a los traductores humanos?” En la historia siempre ha habido trabajos que se han quedado obsoletos y eso no está mal, así es como va humanidad avanzada. Si podemos automatizar más trabajos en el futuro y eso nos permite vivir bien, que trabajen menos horas, porque eso sería genial. Traerá cambios en la sociedad y la economía, y corresponderá a todos luchar por el beneficio de todos, no solo de los privilegiados».
Hasta hace poco, la gran mayoría de los sistemas de inteligencia artificial estaban desarrollados para inglés u otros pocos idiomas de alta capacidad, pero los sistemas multilingües que funcionan para una gran cantidad de idiomas están tomando fuerza. “Esto es necesario para que lenguas con menos recursos como el euskera no se queden atrás en este mundo. Y para ello necesitamos sistemas que aprendan sin una fuerte supervisión o una gran cantidad de textos paralelos, ya que estos son escasos o incluso para nuestras lenguas de escasos recursos Nuestro trabajo se sitúa en este contexto, centrándose sobre todo en el tema de la traducción”, explica Mikel Artetxe desde Londres, donde investiga.
Premiado en 2021 por la Fundación BBVA en la categoría de Joven Investigador Informático, menor de 30 años, Artetxe, que estudió Ingeniería Informática y se doctoró en 2020 por la UPV-EHU, explica que los traductores automáticos convencionales son sistemas supervisados. Esto significa que parten de los millones de traducciones humanas existentes, a partir de las cuales identifican patrones y aprenden generalizaciones. Pero, ¿qué sucede si aún no tenemos ninguna traducción y solo comenzamos con textos independientes en dos idiomas?
«Esto es lo que hace un traductor no supervisado, y ese es el paradigma que desarrollamos en mi tesis doctoral. Es como darle a una persona una gota de libros en un idioma y otra gota de diferentes libros en otro idioma y le decimos que la máquina debe aprender a traducir no por arte de magia, sino encontrando patrones en los textos”, explica entre risas.
En su opinión, el aprendizaje no supervisado es un campo cada vez más importante en la Inteligencia Artificial. “Lo más importante es que enseñamos a las personas mirando nuestro entorno, sin tener que darnos millones de ejemplos explícitos de cómo se hace cada una de las cosas que aprendemos. Y, de la misma manera, millones de ejemplos no son posibles. Es por eso que el aprendizaje no supervisado se está volviendo cada vez más importante”, dijo.
Autor de una tesis doctoral que «revolucionó el campo de la traducción automática al demostrar que las traducciones se pueden hacer sin supervisión, es decir, sin que la máquina tenga textos bilingües de los que aprender», la Asociación Española de Procesamiento destacó Natural Language en su nominación . “Esto se consideró un hito difícil de cruzar”, dijeron desde la Asociación. Explicar el gran impacto de este trabajo en la comunidad internacional y una trayectoria como investigadora en DeepMind y Google Research, Artetxe recibió el premio en 2021 “por su alta internacionalización, reconocida por su paso por las empresas más importantes dentro del ámbito natural. procesamiento del lenguaje”.
