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Un’azienda italiana ha calcolato l’anno in cui si arriverà alla singolarità dell’intelligenza artificiale: 2027

Translated, società che si occupa di traduzioni con il machine learning, ha analizzato 2 milioni di testi tradotti dalle macchine. E il progresso delle loro performance dimostrerebbe che tra 5 anni potrebbero fare meglio degli umani

Un’azienda italiana ha calcolato l’anno in cui si arriverà alla singolarità dell’intelligenza artificiale: 2027

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Un’azienda italiana per la prima volta nella storia sarebbe riuscita a quantificare la velocità con cui il progresso dell’intelligenza artificiale si avvicina alla singolarità. Il momento in cui le macchine dimostreranno di fare operazioni intelligenti meglio di un essere umano. L’azienda si chiama Translated. Si occupa di traduzioni fatte con l’apprendimento automatico della macchine.

Lo fa dal 1999, anno della sua fondazione, e il suo amministratore delegato, Marco Trombetti, ha presentato i risultati di una ricerca alla Conference of Association for Machine Translation di Orlando. Trombetti e Translated hanno individuato la data in cui si un’intelligenza artificiale riuscirà a fare traduzioni migliori di quelle umane: 2027. Un giorno di quell’anno, tra cinque anni, una macchina saprà tradurre un testo come di un umano, a stessa parità di tempo.

“I dati mostrano un trend lineare che dice 2027, ma noi ci attendevamo una curva esponenziale”, commenta l’azienda. “L’ipotesi è che siccome stiamo fornendo dati e capacità di calcolo in modo esponenziale a un problema esponenziale questo produca una linea retta, ma è un’ipotesi. Ci aspettiamo che la data possa variare ma il trend è chiaro”.

Cos’è la singolarità dell’intelligenza artificiale

Il concetto di singolarità è tra i più dibattuti e affascinanti delle nuove frontiere tecnologiche. Ha radici antiche. A formularlo per la prima volta è stato il matematico britannico Irving Good nel 1965, quando immaginò che con il progresso tecnologico si sarebbe andati vicini a un punto in cui ci sarebbe stato l’avvento di un’intelligenza superiore. Superumana.

Ma è solo in tempi più recenti che si è cominciato a dibattere sui tempi, implicazioni e rischi di un evento di questo tipo. Complice l’accelerazione della tecnologia, informatici, saggisti, matematici hanno cominciato a chiedersi quando una macchina dimostrerà di essere più intelligente dell’uomo. Entro la metà del secolo, aveva annunciato l’informatico statunitense Raymond Kurzweil insieme a Nick Bostrom (saggista, autore del bestseller Superintelligence). 2045 in una prima battuta. 2038 poi. Come si è detto, il concetto di singolarità è dibattuto. Studiosi di primo piano di questi temi (tra cui il filosofo Luciano Floridi) sostengono che non è possibile prevedere all’infinito la crescita esponenziale di qualcosa. Compreso il progresso dell’apprendimento delle macchine.

Cosa dimostrano i dati di Translated

Translated ha ottenuto il suo ‘2027’ analizzando i dati di 2 miliardi di traduzioni fatte in 11 anni. Si tratterebbe della prima data ottenuta non per intuizione, ma per calcolo matematico. Translated traduce testi con le macchine ad apprendimento automatico: un programma traduce, un correttore umano rivede il testo e corregge alla macchina eventuali espressioni in relazione al contesto della frase.

Un esempio: “I love Rome” una macchina può tradurlo come “Amo Roma” o “Adoro Roma”. In relazione al contesto “love” può assumere sfumature di significato diverse. Quando il correttore umano indica alla macchina la migliore traduzione in relazione al contesto la macchina impara. E tende a non commettere più lo stesso errore.

Cosa hanno notato a Translated? Che il margine di errore di una traduzione si stanno affinando. E nel 2027 una macchina fornirà una traduzione che l’uomo correggerà solo il minimo indispensabile, quando servirebbe a un correttore di traduzioni a modificare il testo tradotto da un altro umano. Per poi continuare a migliorare sempre di più.

“Al raggiungimento della singolarità le macchine tradurranno bene come i migliori traduttori professionisti (i quali impiegheranno lo stesso tempo per correggere le macchine che altro migliori traduttori professionisti, ovvero le macchine produrranno traduzioni che richiederanno solo aggiustamenti)”, è il ragionamento che fanno a Translated.

Perché è importante l’AI applicata alle traduzioni

Perché è importante? La traduzione è considerata dagli esperti di Intelligenza artificiale il settore più complicato per una macchina. Perché dietro una frase c’è la comprensione del contesto, di modi di dire, sentimenti, un numero di variabili tale da indurre facilmente in errore un’intelligenza non umana. Il linguaggio è una creazione umana. Si porta dietro tutta la nostra storia. La profondità della nostra natura. Che una macchina possa comprenderlo allo stesso modo di un umano è un salto di qualità. Che possa comprenderlo anche meglio di noi, uno scenario al momento impossibile da immaginare.

Perché dopo la singolarità, ammesso che si raggiunga e che la si raggiunga entro il 2027, le macchine continueranno a imparare. Potrebbero continuare a essere sempre più efficace. Gli effetti sulle diverse applicazioni dei sistemi di AI (più o meno tutti i campi del sapere e delle competenze umane) sono difficili da prevedere. Ma per il momento, spiega Translated, almeno i traduttori umani possono tirare un sospiro di sollievo. Servirà ancora il loro lavoro. Almeno nella cura della traduzioni.

Translated stima infatti che il raggiungimento della singolarità nella traduzione porterà a decuplicare le richieste di traduzioni professionali. Il lavoro ci sarà ancora. Anzi sarà più richiesto. Inoltre, la domanda di traduzione automatica aumenterà di 100 volte. Questa stima si basa sull’osservazione fatta dall’azienda della crescente domanda di traduzione in un mondo sempre più globale e sulla consapevolezza dell’evoluzione della qualità della traduzione automatica, che consente di tradurre più contenuti riducendo i costi.

Questo aumento è direttamente collegato e reso possibile dai progressi delle capacità di traduzione basate sull’intelligenza artificiale. La società di consulenza Gartner ha sottolineato questo trend in un report dello scorso maggio. Per avere conferma di tutte queste previsioni non tocca che aspettare il 2027. Non manca poi così tanto.

Fonte: La Repubblica.it

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