Per la prima volta sono stati fatti dei calcoli di quando l’intelligenza artificiale che usiamo per le traduzioni automatiche, ma che presenta una serie di problemi, rispetto a quelle fatte dalle persone, sarà simile o pari alle traduzioni tradizionali. Ci si dobrenne arrivare in sette anni.
“La società di traduzione Translated, presentando il proprio lavoro a una conferenza dell’Associazione per la traduzione automatica nelle Americhe, ha spiegato di aver iniziato a testare la tecnologia di traduzione automatica nel 2011. Il team ha stabilito una metrica per misurare i progressi dell’IA, che hanno chiamato “Tempo di modifica ” (TTE). In poche parole, è il tempo necessario a un traduttore umano per modificare una traduzione prodotta da un altro essere umano o da un’intelligenza artificiale”, spiega James Felton su Iflscienze.
“Nel corso degli anni, il TTE per i testi tradotti dall’IA è sceso abbastanza costantemente, portando Translated a prevedere la data in cui l’IA raggiungerà la singolarità, quando il tempo è equivalente ai traduttori umani.
“Se tracciati graficamente, i dati TTE mostrano una tendenza sorprendentemente lineare”, ha scritto il team sul proprio sito web. “Se questa tendenza del TTE continua a diminuire allo stesso ritmo del 2014, si prevede che il TTE diminuirà di un secondo nei prossimi anni, avvicinandosi a un punto in cui la MT [traduzione automatica] fornirebbe quello che potrebbe essere definito ‘un traduzione perfetta’.”
Il team evidenzia altre misure su cui l’intelligenza artificiale sta migliorando, come gli errori linguistici per 1.000 parole tradotte. Attualmente, l’intelligenza artificiale del settore commette circa 50 errori per 1.000 parole tradotte, con il team che si aspetta che migliorino all’incirca alla stessa velocità di TTE.
Il team ritiene che la capacità di tradurre, un compito complesso per una macchina, sia una buona misura di quando la tecnologia raggiunge la singolarità con gli esseri umani.
“Molti ricercatori di intelligenza artificiale ritengono che risolvere il problema della traduzione linguistica sia la cosa più vicina alla produzione di Intelligenza Generale Artificiale (AGI)”, scrive il team. “Questo perché il linguaggio naturale è di gran lunga il problema più complesso che abbiamo nell’IA. Richiede un’accurata modellazione della realtà per funzionare, più di qualsiasi altra IA ristretta”.
Il termine “singolarità” usato dal team sembra significare “alla pari con gli umani”, e potrebbe essere un’indicazione di AGI, piuttosto che il significato tradizionale – il punto in cui la crescita tecnologica è fuori dal nostro controllo e irreversibile. Una versione popolare della singolarità è l ‘”esplosione dell’intelligenza”, in cui l’IA è in grado di migliorarsi sempre di più con ogni ciclo di generazione, superando di gran lunga l’intelligenza umana
Tuttavia, compiti come la traduzione alla pari con gli umani sarebbero una pietra miliare importante nell’IA, anche se non vedremo le macchine crescere fuori dal nostro controllo entro il 2030. Potrebbe essere utilizzato come parte di un test per AGI, anche se è È importante ricordare che l’abilità linguistica non rende una macchina cosciente e che i modelli linguistici sono essenzialmente testi predittivi estremamente buoni, piuttosto che intelligenza che comprende il significato.
Tuttavia, monitorare i progressi dell’IA è ancora piuttosto interessante e diventerà più importante man mano che ci avvicineremo a quel punto di singolarità teorica.
“Tutti noi capiamo che ci stiamo avvicinando alla singolarità nell’IA”, ha detto il CEO di Translated Marco Trombetti della ricerca. “Per la prima volta, siamo stati in grado di quantificare la velocità con cui ci stiamo avvicinando”.
Leggi le ultime news su: https://w3b.today
Può interessarti anche: I migliori tre programmi di scrittura, che usano l’intelligenza artificiale
Seguici su Telegram https://t.me/presskit
