Quando você clica na opção “traduzir” em uma publicação do Facebook, as chances de surgir uma sentença desconexa e bizarra são grandes. Não é uma característica exclusiva da rede social; por mais que serviços de tradução tenham melhorado bastante nos últimos anos, como o Google Tradutor, sempre nos deparamos com frases sem sentido. Nesta terça-feira (9), a equipe do laboratório de pesquisa em inteligência artificial do Facebook anunciou que está testando um novo método que pode acelerar as traduções e entregar resultados mais precisos.
A técnica, emprestada do reconhecimento de imagens, existe só no campo da pesquisa, por enquanto. A intenção é desenvolver um produto muito em breve, capaz de, segundo os cientistas, ser nove vezes mais rápido do que as tecnologias atuais. O engenheiro de inteligência artificial do Facebook, David Grangier, explicou ao The Verge que já estão sendo realizados desenvolvimentos para a aplicação na rede social. “Existem diferenças quando você sai dos dados acadêmicos para um ambiente real, em termos de linguagem. Os dados acadêmicos são dados do tipo notícias; enquanto as conversas no Facebook são muito mais coloquiais”, comentou.
Hoje, a tradução já se baseia na inteligência artificial, mas em uma tecnologia chamada rede neural recorrente, ou RNN, na sigla em inglês. O novo método, por sua vez, funciona com rede neural convolucional, ou CNN.
Enquanto a RNN analisa dados sequencialmente, trabalhando da esquerda para a direita em uma sentença para traduzir palavra por palavra, a CNN olha simultaneamente para diferentes aspectos dos dados. Dessa forma, a CNN consegue resolver o problema a partir de uma estrutura lógica por cima do texto, antes de organizar os pedacinhos do texto em uma lógica hierárquica.
Quem fala mais de um idioma e faz traduções sabe que a estrutura de uma frase em uma língua é completamente diferente em outra. É preciso interpretar a frase, analisar regras gramaticais, entre outros processos – um determinado termo pode ser verbo em uma sentença e substantivo em outra, por exemplo. E é analisando essas diferenças que a nova rede consegue entregar melhores resultados. Já a velocidade vem do fato de a máquina conseguir realizar essas análises simultaneamente.
Assim como o Google fez no passado, o Facebook publicou o artigo científico descrevendo o novo sistema e deixou o software em código aberto, liberando os códigos e os modelos de dados já treinados para quem se interessar em colaborar com o projeto.
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