Google Translate: de aici începem
Google Translate, de ceva vreme, nu mai este un subiect fierbinte. A devenit una dintre numeroasele componente, nici măcar cea mai seducătoare, în cadrul ofertei companiei Mountain View. La câțiva ani de la reînnoirea sa putem spune că promisiunile făcute atunci, cel puțin parțial, au fost nesocotite, proclamațiile optimiste, cel puțin, tot copii ale marketingului, nu au fost pe deplin coroborate de fapte.
Traducătorii nu au dispărut, chiar dacă nu se descurcă atât de bine. Traducere automată nu a îndeplinit acele standarde de înaltă calitate dorite. Pentru unele limbi (engleza în frunte) rezultatele sunt remarcabile. Prin urmare, ar trebui să considerăm Google Translate un fel de mic balon de traducere automată?
Deloc. Povestea lui Translate, în felul ei mic, reprezintă un prim exemplu a ceea ce este fenomenul AI astăzi: inovare, transformare profundă, răsturnare de paradigme. Dar și o convergență fericită între posibilități tehnice și idei vizionare, utopii maltratate până cu o zi înainte. Un fenomen care în același timp are și o latură întunecată, cealaltă față a monedei care strălucește mult mai puțin.
Cealaltă față a monedei
Aceea a propagandei omniprezente, a competiției feroce, a războiului nemilos pentru a acapara cele mai bune creiere, a căutării paroxistice a eficienței, a urmăririi nestăpânite și necondiționate a profitului. Există, de asemenea, indiferență și dezinteres pentru ceea ce este altceva decât tine însuți, cu o predilecţie periculoasă pentru impunerea unui singur gând. Până la urmă, în lumea asta nu există jumătăți de măsură, doar câștigătorii și învinșii rămân pe teren. Pentru cei învinși, deci, nu se prevede nicio clemență: „Câștigătorii iau tot!”
Cu acest articol vă propunem o serie de reflecții pe Google Translate. Sunt luate dintr-un serviciu îndelungat efectuat de personalul jurnalistic al „New York Time Magazine”. Subiectul serviciului este metamorfoza profundă a Google ceea ce a determinat-o să călătorească pe valul impetuos al inteligenței artificiale și să obțină rezultate surprinzătoare în doar câteva luni.
Au fost făcute critici atât autorului său, acuzat că adăpostește „... fantezii științifico-fantastice optimiste”, cât și stilului jurnalistic al ziarului din New York, definit drept „flamboyant” și acuzat de „...crearea unui suspans artificial ex nihilo”. . Critici care sunt cel puțin parțial întemeiate, fie datorită prezenței uneori a unui accent excesiv, vrei o narațiune care uneori este puțin triumfalistă și în general necritic.
Un bun exemplu de jurnalism de investigație
Așadar, de ce să-l repropun în traducere cititorului italian? Pentru că este un reportaj valoros care descrie, într-un mod detaliat și accesibil tuturor, drumul care a dus la crearea, aproape ex nihilo, a unei infrastructuri de ultimă generație. De ce oferă perspective valoroase, din interior, a proceselor, a asociațiilor de minți și idei, convergența viziunilor chiar îndepărtate, experimentele reușite și nereușite. Alchimiile improbabile dintre oameni din locuri disparate, chiar îndepărtate au dus la succesul suprem.
Pentru că, totuși, redă acelor actori o față și o conotație umană, chiar defecte. Tehnologii deseori îndepărtați, limitați în laboratoare închise și înconjurați de o aură mitică, idolatrizați de persoane din interior și necunoscute celor mai mulți.
Și toate acestea le face într-un mod minunat. În fine, vrei și pentru acele elemente blamatate de jurnalism „flamboyant”, pentru altele poate doar „evocatoare”, lectura va fi cu siguranță plăcută și nu va da greș, sunt sigur, să entuziasmeze cititorul.
Citiți cu plăcere și fă-ți timp să o faci!
Chat
Capitolul 1. Google: in hoc signo vinces
AI-First: învățarea automată
Era 2016, anul în care inteligența artificială a devenit majoră. Când Sundar Pichai, CEO-ul Google a anunțat transformarea companiei de la „mobile first” în „AI-first”. puțini erau pe deplin conștienți de ce însemna asta în realitate. Astăzi, câțiva ani mai târziu, putem spune că AI-first a devenit o adevărată mantră pentru companiile din Silicon Valley și nu numai. A avut un protagonist incontestabil: machine learning.
La Google, notează Terrence J. Sejnowski (Creșterea învățării automate; 2018), învățarea automată este omniprezentă: „Învățarea profundă este acum utilizată de Google în peste 100 de servicii, de la Street View la Inbox Smart Reply și căutarea vocală”. Învățarea automată în diferitele sale forme (învățarea profundă este o ramură a acesteia), permite algoritmilor să învețe mai mult sau mai puțin independent: îi face și eficienți datorită abundenței de materie primă la costuri foarte mici (sau chiar deloc): i Big Data . După cum notează Sejnowski:
„Datele sunt noul ulei. Algoritmii de învățare sunt rafinării care extrag informații din datele brute; informația poate fi folosită pentru a crea cunoștințe; cunoașterea duce la înțelegere; iar înțelegerea duce la înțelepciune”.
rețele neuronale
La baza învățării automate se află așa-numitele rețele neuronale, a căror arhitectură este inspirată de cea a creierului nostru. Acestea din urmă nu trebuie să fie programate pentru a îndeplini o anumită sarcină. Având în vedere o condiție de pornire (input) și una finală (ieșire), printr-un proces necontenit de încercări și erori, rețelele neuronale învață să găsească o soluție în mod autonom.
Ei „învață” într-un mod foarte asemănător cu cel al copilului care merge să descopere lumea din jurul lui. O schimbare totală de paradigmă! După cum remarcă în mod perceptiv Alex Beard (Învățători născuți naturali, 2018), ne putem imagina rețelele neuronale ca un proces care oglindește „evoluția”. În schimb, programarea „amintește de creație”.
Învățarea automată a permis progrese bruște în unele sectoare care slăbesc de ceva timp, cum ar fi recunoașterea vocii, recunoașterea imaginilor, vorbirea în text etc. Astăzi multe aplicații îl folosesc, cele mai disparate, gândiți-vă de ex. la mașinile care se conduc singure.
De la inteligența artificială la inteligența generală artificială
Pentru Pichai, ziua în care a văzut AI ieșind din limitele laboratoarelor este o amintire de neșters.
„Era 2012, [eram] într-o cameră cu o echipă mică și eram doar câțiva dintre noi”, își amintește el. Printre cei puțini Jeff Dean, o legendă în compania Mountain View. Lucra la un nou proiect și dorea ca Pichai, pe atunci Senior Vice President, să arunce o privire asupra lui. Își amintește și că era cineva care glumea. Din resurse umane angajaseră un nou angajat ca stagiar: nimeni altul decât Geoffrey Hinton, „părintele Deep Learning”! „De fiecare dată când Jeff vrea să vă pună la curent cu ceva, pur și simplu sunteți entuziasmat”, adaugă Pichai.
Jeff Dean, împreună cu Andrew NG și alții, dezvoltase o rețea uriașă formată din 16.000 de procesoare pe 1000 de computere. Au fost capabili să facă un miliard de conexiuni. O structură fără precedent până atunci, construită pe modelul creierului uman. Dar încă mult mai mică decât capacitatea acestuia din urmă de a stabili, cu sinapsele sale, peste 100.000 de miliarde de conexiuni. Era într-adevăr o rețea neuronală gigantică!
Epifania lui sundar Pichai
Pichai își amintește că a avut un fel de premoniție: „Acest lucru urma să crească și poate să dezvăluie modul în care funcționează universul... Acesta va fi cel mai important lucru la care a lucrat vreodată omenirea”.
Pana atunci au fost puțini în interiorul Google care au înțeles pe deplin potențialul inteligenței artificiale. Google Brain, înființat la începutul anului 2010, a fost în principal responsabil pentru AI.Binului i s-a alăturat ulterior Deep Mind, achiziționată în 2014. Când Pichai, devenit CEO, a impus imperativul AI First, aceste două divizii au reprezentat vârfurile de lance ale inteligenței artificiale. cercetare la Google.
Ambele au produs rezultate remarcabile. Printre acestea și revoluția care, datorită Brain, a dus Traducerea și traducerea automată în general în noua eră a învățării automate.
Cu toate acestea, ceea ce oamenii de știință caută și companiile tânjesc depășește cu mult învățarea automată și aplicațiile sale multiple. Obiectivul cercetării este de a ajunge la o Inteligență Generală Artificială.
O inteligență artificială flexibilă, capabilă să învețe și să abordeze cu succes orice sarcină pe care o poate îndeplini un om. Deși acesta reprezintă scopul declarat al Deep Mind, acest obiectiv încă apare foarte departe. Fondatorul său, Demis Hassabis, vorbește despre proiect ca pe un fel de „Proiect Manhattan” pentru Inteligența Artificială.
AI lucrează pentru toată lumea
Se poate și din acest motiv că Pichai a anunțat o nouă transformare a companiei: de la „AI First” la „AI working for everyone”. CEO-ul Google a spus: „Datorită progreselor în inteligența artificială, Google își depășește misiunea principală, [aceasta] de a „organiza informațiile din lume”. Ne transformăm dintr-o companie care te ajută să găsești răspunsuri într-o companie care te ajută să duci la bun sfârșit lucrurile... Ne dorim ca produsele noastre să facă mai mult pentru tine în contextul muncii, casei și vieții tale» .
O transformare care pare să influențeze și Translate, unde scopul nu mai este egalarea nivelului traducerilor profesioniștilor, ci unul diferit. Barak Turovski explică: „Scopul nostru... este să dezvoltăm un produs care să servească oamenii obișnuiți în viața de zi cu zi, de exemplu, ajutând utilizatorii din țările în curs de dezvoltare, care folosesc Internetul pentru prima dată, să depășească barierele lingvistice sau pur și simplu facilitarea comunicării în vacanță. Este o utilizare diferită de traducerea profesională».
În sfârșit, un design care apare în concordanță cu misiunea principală pe care Google și-o atribuie: „îmbunătăți semnificativ viața cât mai multor oameni”.
Spre calculul cuantic
Cu toate acestea, amploarea influenței Google depășește cu mult domeniul „utilizatori”. Mulți dezvoltatori externi (de la start-up-uri la corporații) folosesc instrumente AI marca Google. În multe sferturi se ridică zvonuri cu privire la faptul că compania Mountain View este „prea mare”.
Dar asta nu este tot, așa cum observă Katrina Brooker: „În prezent, există milioane de dispozitive care folosesc Google AI și acesta este doar începutul. Google este pe punctul de a atinge așa-numita supremație cuantică.
Dacă calculul cuantic devine o realitate concretă, atunci ne vom găsi brusc proiectați în viitor. Ar fi un moment de fractură în istoria umanității ca puțini alții. „Gândiți-vă la ce fel de intenții le doriți celor care au inventat focul, au început revoluția industrială sau [au dezvoltat] puterea atomică”, spune Greg Brockman, cofondatorul OpenAI.
Marile corporații Hi-Tech, indiferent dacă le place sau nu, au responsabilități uriașe nu numai pentru a construi genul de lume în care trăim astăzi. Dar, în mod paradoxal, au și mai mult față de lumea care va veni mâine. Responsabilitati pe care astfel de companii incearca sa le ignore, le sustrage si le sustrage in orice fel. Până acum, diferitele comitete de reguli și etică, precum și proclamații și declarații de intenție din ce în ce mai generice, nu au servit prea mult. Google nu face excepție. După cum subliniază Peter Thiel: „Angajați-vă să îmbunătățiți în mod semnificativ viețile cât mai multor oameni posibil” – [este] un standard atât de vag încât este incontestabil.”
Lansarea primului computer Quantum
Pe 23 septembrie 2019, Google a declarat că a construit primul computer cuantic capabil să efectueze calcule care depășesc capacitatea de procesare a celor mai puternice super computere de astăzi. A fost un moment așteptat cu nerăbdare de comunitatea de cercetători și tehnologi.
Personalul „Financial Times” relatează că au citit un articol al unor cercetători Google, publicat pe site-ul NASA. Elementul a fost eliminat imediat.
Cercetătorii Google au susținut că procesorul lor cuantic era capabil să efectueze un calcul în 3 minute și 20 de secunde, când Summit-ului, cel mai avansat și mai puternic super computer de astăzi, avea nevoie de aproximativ 10.000 de ani pentru a face aceeași operațiune.
Din nou, conform cercetătorilor Google, „supremația cuantică” a fost atinsă: „Este o accelerare incredibilă în comparație cu algoritmii clasici. Din câte știm, acest experiment marchează primul calcul efectuat de un procesor cuantic.”
Sistemul poate efectua doar un singur calcul foarte tehnic. Utilizarea mașinilor cuantice pentru a rezolva probleme mai generale este departe de a veni. Dar cercetătorii Google sunt convinși că este „o piatră de hotar către calculul cuantic la scară largă”.
Puterea mașinilor cuantice s-ar extinde la o „rată exponențială de două ori mai mare” pe care o postulează Legea lui Moore pentru cipurile de siliciu din era de calcul timpurie.
Un raport din noiembrie 2018 al Boston Consulting Group a afirmat că calculul cuantic „va schimba regulile jocului în domenii precum criptografie, chimie, știința materialelor, agricultură și farmaceutice. Ca să nu mai vorbim de inteligența artificială și învățarea automată... logistică, producție, finanțe și energie”.
Steve Brierley, fondatorul Riverlane, un start-up de software cuantic, a comentat despre experimentul realizat de Google: „Acesta este într-adevăr o piatră de hotar semnificativă, este prima dată când cineva a demonstrat în mod concret că calculatoarele cuantice sunt de altă clasă decât cele tradiționale. calculatoare. Este o realizare uimitoare.”
