(Gif: Google)
Adimen artifizialari esker, atzerrira bidaiatzea ez da inoiz erraza izan.
Google Translate aplikazioak erabiltzaileei testua berehala itzultzeko aukera ematen die. Aplikazioan, kamera zuzendu besterik ez duzu itzuli nahi duzun testura eta nahi duzun hizkuntzan eraldatzen ikusiko duzu zuzenean, zure begien aurrean, ez da Interneteko konexiorik edo telefono mugikorraren daturik behar. Ezaugarri erabilgarri hau aspalditik dago erabilgarri, baina zazpi hizkuntzatan bakarrik zegoen bateragarria. Orain , ikaskuntza automatikoari esker, Google-k aplikazioa eguneratu du 27 hizkuntza berehala itzultzeko.
Beraz, Pragan zauden hurrengo aldian eta ezin baduzu menurik irakurri, bizkarra dugu, Otavio Good-ek, Google-ko software ingeniariak, idatzi du konpainiaren ikerketan Bloga .
Google-k AI ere erabili du hizketa hautemateko akatsak erdira murrizteko.
Gaurtik aurrera, ingelesa, frantsesa, alemana, italiera, portugesa, errusiera eta gaztelania artean itzultzeaz gain, 20 hizkuntza hauek itzuli daitezke denbora errealean ere: bulgariera, katalana, kroaziera, txekiera, daniera, nederlandera, filipinera, Finlandiera, Hungaria, Indonesiera, Lituania, Norvegia, Poloniera, Errumaniera, Eslovakiera, Suediera, Turkiera eta Ukrainera. Eta testua zuzenean itzultzen ikusi beharrean argazkia ateratzea aukeratzen baduzu, guztira 37 hizkuntza onartzen dira.
Orduan, nola lortu zuen Google-k hizkuntza eskuragarrien kopurua? Word Lens eskuratu zuten lehenik, antzina errealitate areagotuaren itzulpen aplikazioa, eta ikaskuntza automatikoa eta konboluziozko sare neuronalak erabili zituzten aplikazioaren gaitasunak hobetzeko. Irudiaren ezagutzan aurrerapenak funtsezkoak izan ziren.
Duela bost urte, ordenagailu bati katu edo txakur baten irudia ematen bazenion, arazoak zituen zein zen esateko. Sare neuronal konbolutiboei esker, ordenagailuek katuen eta txakurren arteko aldea ez ezik, txakur arraza desberdinak ere antzeman ditzakete esan zuen Good jaunak. Bai, onak dira soilik baino gehiagorako arte trippy - Atzerriko menua itzultzen baduzu edo Google-ren Translate aplikazioaren azken bertsioarekin sinatzen baduzu, sare neuronal sakona erabiltzen ari zara orain.
Urratsez urrats
Lehenengoa , Itzuli itzazu atzeko planoaren nahastea eta testua kokatu behar du. Kolore bereko pixelen bitxeak kokatzen dituenean, letrak direla zehazten du. Eta blob horiek elkarrengandik gertu daudenean, irakurri beharreko lerro jarraia dela ulertzen du.
Hurrengoa, aplikazioak letra bakoitza zer den aitortu behar du. Hemen sartzen da ikasketa sakona.
Sare neuronal konboluzionala erabiltzen dugu, letra eta ez-hizkuntzen gainean trebatuz, letra desberdinak nolakoak diren ikas dezaten, irakurtzen du blogeko mezuak.
Ikertzaileek softwarea entrenatu behar izan zuten itxura garbia duten letrak ez ezik, zikinak ere erabiliz. Mundu errealean ateratako gutunak hausnarketak, zikinkeriak, zikinkeriak eta era guztietako bitxikeriak nahasten dituzte, idatzi zuen Good jaunak. Beraz, gure hizki sortzailea eraiki genuen era guztietako zikinkeria faltsuak sortzeko, mundu errealeko zaratak modu konbentzimenduan imitatzeko –hausnarketa faltsuak, zikinkeria faltsuak, bitxikeria faltsuak inguruan. 
Entrenatzeko erabilitako letra zikin batzuk. (Argazkia: Google)
The hirugarrena urratsa hiztegi batean ezagutzen diren letrak bilatzea da itzulpenak lortzeko. Eta zehaztasun saiakera gehigarri bat lortzeko, hiztegien bilaketak gutxi gorabeherakoak dira S 5 bat bezala gaizki irakurtzen bada.
Azkenik, itzulitako testua jatorrizkoaren gainean errendatzen da estilo berean.
Hori egin dezakegu, irudiko letrak aurkitu eta irakurri ditugulako, beraz, badakigu non dauden zehazki. Letren inguruko koloreak begiratu eta jatorrizko hizkiak ezabatzeko erabil ditzakegu. Eta, ondoren, itzulpena gainean marraz dezakegu lehen planoaren kolore originala erabiliz, blogeko mezuak irakurtzen duenez.
Ahalik eta eraginkortasun handiena izateko eta urrats horiek guztiak denbora errealean Internet edo datu konexiorik gabe burutu ahal izateko, Google taldeak sare neuronal oso txikia garatu du, har dezakeen informazio dentsitatearen goiko mugarekin. Bere entrenamendu datuak sortzen ari zirenez, garrantzitsua zen datu egokiak sartzea, baina ezer gehigarririk; beraz, sare neuronalak ez du bere informazio dentsitatea gehiegi erabiltzen garrantzirik gabeko gauzetan. Adibide bat biraketa pixka bat duen baina ez gehiegi letra bat nola ezagutu behar duen litzateke.
Azkenean, erabiltzaileei 20 hizkuntza gehiago geratzen zaizkie baina abiadura azkar bera.
IKUSI ERE: Google-ren AI taldeak eman zigun makina ikasketen ikerketan
