Une société de traduction d’IA dévoile une chronologie « première mondiale » vers la singularité
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Une entreprise italienne a dévoilé une nouvelle méthode pour mesurer les progrès de l’IA : analyser les améliorations de la traduction automatique.
Traduitun fournisseur de services de traduction, a utilisé cette approche pour prédire quand nous atteindrons la singularité, un concept vague souvent défini comme le point où les machines deviennent plus intelligentes que les humains.
L’entreprise basée à Rome pose ce jalon au moment où l’IA fournit “une traduction parfaite”. Selon la nouvelle recherche, cela arrive lorsque la traduction automatique (MT) est meilleure que les meilleures traductions humaines.
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L’analyse de Translated suggère que cela se produira avant la fin des années 2020.
“[It will be] au cours de cette décennie, au moins pour les 10 premières langues dans un contexte de complexité moyenne », a déclaré Marco Trombetti, PDG de l’entreprise, à TNW. « La réalité est que dans certains domaines spécifiques et dans quelques langues, cela s’est déjà produit. Pour certaines langues et domaines rares, cela peut ne jamais venir.
Les estimations de Translated sont basées sur les données pris à partir de Matécatun outil de traduction assistée par ordinateur (TAO).
La plate-forme a vu le jour en 2011 en tant que projet de recherche financé par l’UE. Trois ans plus tard, le système est sorti sous le nom de logiciels open sourceque les professionnels utilisent pour améliorer leurs traductions.
Translated propose Matecat en tant que produit freemium. En retour, les utilisateurs fournissent à l’entreprise des données qui sont utilisées pour améliorer ses modèles.
Pour tracer la voie vers la singularité, Translated a suivi le temps passé par les utilisateurs vérification et correction de 2 milliards de suggestions MT. Environ 136 000 professionnels du monde entier ont effectué ces modifications au cours des 12 années d’activité de Matecat. Les traductions couvraient domaines variés, de la littérature aux matières techniques. Ils ont également inclus des domaines dans lesquels la traduction automatique est encore en difficulté, comme la transcription de la parole.
« La singularité est vraiment proche.
Les données suggèrent que l’IA s’améliore rapidement. En 2015, le temps moyen que prenaient les meilleurs traducteurs mondiaux pour vérifier et corriger les suggestions de traduction automatique était d’environ 3,5 secondes par mot. Aujourd’hui, ce nombre est tombé à 2 secondes par mot.
Au rythme actuel, le temps atteindra 1 seconde dans environ cinq ans. À ce stade, MT fournirait la “traduction parfaite” d’époque. Concrètement, il sera alors plus pratique d’éditer les traductions d’une machine que celles d’un grand professionnel.
Selon Trombetti, toute tâche impliquant la communication, la compréhension, l’écoute et le partage des connaissances deviendra multilingue avec un investissement minimal.
“La date exacte à laquelle nous atteindrons le point de singularité peut varier, mais la tendance est claire : c’est vraiment proche », dit-il.
Les progrès de la traduction automatique nécessitent une augmentation de la puissance de calcul, des données linguistiques et de l’efficacité algorithmique. En conséquence, le les chercheurs avaient supposé que les progrès ralentiraient à l’approche de la singularité. À leur grande surprise, le rythme de développement était très linéaire.
Si cet élan se poursuit comme prévu, Traduit prévoit que la demande de MT sera au moins 100 fois plus élevée. Les travailleurs peuvent craindre que leur travail soit automatisé, mais ils pourraient également en bénéficier. Prévisions traduites à au moins une multiplication par dix des demandes de traductions professionnelles.
“Tous nos clients qui déploient la traduction automatique à grande échelle dépensent également plus pour la traduction humaine”, déclare Trombetti.
« La traduction automatique est un catalyseur dans la mesure où elle crée davantage d’interactions entre les marchés et les utilisateurs qui n’étaient pas en contact auparavant. Cela génère des affaires, et les affaires génèrent un contenu de meilleure qualité qui nécessite des professionnels.
Trombetti s’attend également à ce que de nouveaux rôles émergent pour les traducteurs d’élite.
« Pour obtenir la meilleure qualité de traduction automatique, il faut qu’elle soit formée par les meilleurs linguistes. Un volume important de traductions est nécessaire pour entraîner les modèles linguistiques et corriger les erreurs qu’ils contiennent, donc je suppose qu’il est probable que nous assisterons à une énorme concurrence pour les meilleurs traducteurs dans les années à venir.
« La MT est un bon prédicteur de la suite de l’IA.
Selon Translated, la nouvelle recherche est la première à quantifier la vitesse à laquelle nous approchons de la singularité. L’affirmation ne convaincra pas tous les cyniques, mais MT est un baromètre convaincant des progrès de l’IA.
Les langues humaines sont notoirement difficiles à maîtriser pour les machines. La subjectivité de la signification linguistique, les conventions en constante évolution et les nuances des références culturelles, des jeux de mots et du ton peuvent être insaisissables pour les ordinateurs.
En traduction, ces complexités doivent être modélisées et mises en relation dans deux langues. Par conséquent, la recherche algorithmique, la collecte de données et la taille des modèles sont souvent les premières dans le domaine. Le modèle Transformer, par exemple, a été appliqué à la traduction automatique de nombreuses années avant d’être utilisé dans les systèmes GPT d’OpenAI.
“La MT est simplement un bon prédicteur de ce qui va suivre dans l’IA”, déclare Trombetti.
Si ce qui vient ensuite est la singularité, l’entrepreneur italien anticipe une nouvelle ère pour la communication globale.
Il envisage des traducteurs universels, tout le contenu devenant disponible dans le monde entier et tout le monde capable de parler sa langue maternelle.
Sa définition de la singularité peut être discutable, mais son attrait est indéniable.
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