El lanzamiento de septiembre ya suponía un gran paso. A través de las redes neuronales la herramienta mejoraba en gran medida, pasando de la simple traducción de palabras a la traducción de la oración o párrafo entero a partir del contexto. Dicho de otra forma, la herramienta hace uso del aprendizaje profundo para generar textos más cercanos y naturales al verdadero lenguaje.
Llegados a este punto los investigadores se preguntaron si podrían ir un poco más allá. El equipo de desarrollo hacía uso del inglés como puente intermedio para las traducciones de idiomas como el coreano y el japonés. De esta forma pensaron que, si fueron capaces de enseñar a un sistema de traducción que pasara del inglés al coreano y viceversa, o que pasara del inglés al japonés y viceversa, ¿podrían conseguir traducir del coreano al japonés sin recurrir al inglés como puente entre ellos?
El resultado fue positivo. La IA fue capaz de producir traducciones “razonables” entre los dos idiomas que no estaban vinculados explícitamente y que anteriormente debían hacer uso del inglés. Esto llevó a los investigadores a cuestionarse una segunda pregunta.
Si la computadora era capaz de hacer conexiones entre conceptos y palabras que no han sido vinculados formalmente, ¿significa que por el camino ha sido capaz de desarrollar su propio lenguaje interno para representar los conceptos que utiliza para traducir entre idiomas?
El equipo está seguro de ello basándose en la manera en que se relacionaban varias oraciones entre sí en la red neuronal. La inteligencia artificial había creado su propio lenguaje, algo así como una interlingua a un nivel profundo. Tanto, que desde los laboratorios son incapaces de ponerle nombre, sobre todo porque se fundamenta en procesos internos complejos.
Como explican en la descripción del hallazgo, podría ser algo sofisticado o podría ser algo simple. Pero el simple hecho de que exista una creación original del propio sistema para ayudarle a comprender conceptos para los que no ha sido entrenado es algo fascinante que abre nuevos horizontes a estudiar.
Actualización: Este no es el único avance que Google ha dado en materia de inteligencia artificial. La división DeepMind de la Universidad de Oxford ha enseñado a una red neuronal a leer los labios de la gente usando miles de horas de metraje de la BBC. La precisión es de aproximadamente el 46,8%, que si bien no parece mucho, supera ampliamente el 12,4% conseguido por un lector de labios profesional de carne y hueso.
