Problema 1300

Fue solo la semana pasada que discutimos los defectos de la traducción automática. En ese caso, el enfoque del artículo estaba en los insultos raciales de la aplicación de mensajería WeChat. Ahora, una nueva historia ha resaltado una vez más los peligros que representan las máquinas en las que confiamos para traducir para nosotros.

Arresto en Israel

El caso en cuestión se refiere a un caballero palestino que trabaja en Israel. El hombre trabaja en la industria de la construcción cerca de Jerusalén. Recientemente publicó una fotografía de sí mismo en el trabajo, apoyado contra una excavadora. Agregó la leyenda “يصبحهم”, o “yusbihuhum”, que significa “buenos días”.

Desafortunadamente, este acto aparentemente inocente desencadenó una gran cantidad de problemas para este individuo. El sistema de traducción automática impulsado por inteligencia artificial (IA) de Facebook, que maneja alrededor de 4.500 millones de traducciones por día, cometió un error. En lugar de traducir correctamente el inocente saludo del hombre, el sistema lo tradujo como “atacarlos” en hebreo y “lastimarlos” en inglés. La policía local colocó el comentario traducido junto con la excavadora en la imagen y de inmediato arrestaron al pobre trabajador de la construcción.

Falta traducción humana

Lamentablemente, no se realizó ninguna traducción al árabe antes del arresto. Tampoco se consultó a ningún oficial de habla árabe antes de que el caballero fuera detenido para ser interrogado. La sospecha de que el caballero estaba planeando algún tipo de ataque con excavadora hizo que la policía reaccionara primero y hiciera las preguntas después. Por supuesto, una vez que comenzaron a hacer preguntas, la verdad rápidamente se hizo evidente.

El incidente sirve para resaltar una vez más la importancia de la traducción humana en lugar de la dependencia de las máquinas. En este caso, el problema se resolvió a las pocas horas cuando se descubrió la traducción errónea. Sin embargo, uno no puede evitar preguntarse cuántos otros casos de errores de traducción de Facebook se producen todos los días, ya que los usuarios confían en la inteligencia artificial para comunicarse en otros idiomas.

disculpa de facebook

Facebook, con razón, se disculpó por cometer tal error. Necip Fazil Ayan, gerente de ingeniería en el grupo de tecnologías del lenguaje de Facebook, comentó:

“Desafortunadamente, nuestros sistemas de traducción cometieron un error la semana pasada que malinterpretó lo que publicó esta persona.

“Aunque nuestras traducciones mejoran cada día, pueden ocurrir errores como estos de vez en cuando y hemos tomado medidas para abordar este problema en particular. Nos disculpamos con él y su familia por el error y la interrupción que esto causó”.

Máquina traductora

El error de traducción ocurrió en parte debido a las dificultades que enfrentan las máquinas cuando se trata de traducir al árabe. El sistema de Facebook está lejos de ser el único que encuentra que el árabe es un idioma difícil de traducir. Además del árabe estándar moderno de uso internacional, el idioma tiene una gran cantidad de dialectos diferentes. Esto proporciona a las máquinas un nivel de complejidad al que no suelen enfrentarse cuando trabajan con otros lenguajes.

Aun así, el error muestra hasta dónde tiene que llegar la traducción automática antes de que podamos confiar en ella. Si una simple frase como “buenos días” puede desconcertar tanto el sistema de traducción de Facebook, a pesar de los enormes fondos disponibles para que Facebook invierta en ese sistema, uno se estremece al pensar en lo mal que se están traduciendo fragmentos de texto más complejos.

En los últimos años, hemos escuchado acerca de numerosos avances en el campo de la traducción automática, desde las redes neuronales de Google que traducen sin transcribir cortesía de técnicas de aprendizaje profundo, hasta el muy publicitado cambio de Facebook a un sistema de traducción automática totalmente neuronal. Entonces, ¿por qué la traducción automática sigue siendo tan defectuosa en comparación con la traducción humana?

Google anunció recientemente que su proyecto Deep Mind había dado un salto adelante en la investigación de IA. El proyecto AlphaGo Zero vio a Deep Mind lograr habilidades sobrehumanas en el juego Go después de recibir un tablero y un conjunto de instrucciones con las que aprender. Mientras que el proyecto anterior, AlphaGo, requirió miles de horas de aprendizaje de jugadores humanos antes de poder vencer a un campeón humano, AlphaGo Zero aprendió a hacerlo solo en unos pocos días, derrotando al AlphaGo original por 100 juegos a 0. El La máquina incluso se enseñó a sí misma técnicas y estrategias de Go en las que los humanos nunca han pensado, a pesar de que el juego tiene más de mil años.

Tal vez este nuevo enfoque para el aprendizaje automático finalmente sea el golpe maestro que lleve a las máquinas a ser capaces de traducir tan eficientemente como los humanos, pero, una vez más, hemos escuchado tales proclamaciones muchas veces antes y los humanos todavía tienen ventaja sobre las máquinas cuando se trata. a la traducción profesional!

Pensamientos finales

¿Los últimos avances en IA llevarán a perfeccionar la traducción automática? ¿O seguiremos viendo errores de traducción automática que generan confusión y, en casos extremos, arrestos? Comparta sus pensamientos dejando un comentario a continuación.