¿A que velocidad nos acercamos a la singularidad en IA?

¿Qué es la Singularidad en IA?

La singularidad en inteligencia artificial (IA) es el concepto de que una vez que las máquinas alcancen un cierto nivel de inteligencia, podrán mejorar a sí mismas y superar la inteligencia humana. Esto llevaría a un punto en el que las máquinas serían capaces de resolver problemas que los humanos no podemos entender o resolver, y podrían tener un impacto significativo en nuestra sociedad y en el mundo en general.

Es importante tener en cuenta que la singularidad es solo una teoría y que no hay un consenso generalizado sobre cuándo o si ocurrirá en absoluto. Mientras tanto, es importante seguir investigando y desarrollando la tecnología de la IA de manera responsable y ética.

En este sentido es muy interesante el artículo de la empresa de traducción Translated que sirvió de discurso de apertura de la conferencia AMTA en Orlando, Translated cuantificó el progreso hacia la singularidad en la IA a través de datos que destacaron las mejoras de calidad en la traducción automática.

El estudio de Translated

En su estudio indica que ha reunido más de 2 mil millones de oraciones traducidas de manera efectiva en su plataforma de producción. Estas traducciones y correcciones fueron realizadas por 136.000 FreeLancer de todo el mundo utilizando la herramienta de traducción asistida por computadora (CAT) de la empresa, Matecat.

Desarrollado inicialmente como un proyecto de investigación financiado por la Unión Europea, Matecat se lanzó como software de código abierto en 2014 y fue considerado por la Comisión Europea como un proyecto con un alto potencial de innovación financiado por el Séptimo Programa Marco.

Translated utiliza una tecnología patentada basada en inteligencia artificial llamada T-Rank para seleccionar al traductor más eficiente para una tarea específica, evaluando más de 30 factores, incluyendo la experiencia en áreas temáticas específicas del dominio y la calidad del rendimiento. Los datos se recopilaron utilizando diferentes motores de traducción automática, comenzando con Google en 2015-2016 y luego con ModernMT en 2018.

Para obtener datos precisos sobre el tiempo de edición (TTE), Translated seleccionó trabajos terminados de alta calidad que utilizaron sugerencias de traducción automática (MT) y excluyó las oraciones que no se editaron o que requirieron un tiempo de edición extremadamente alto.

Además, solo se consideraron trabajos en idiomas con una gran cantidad de datos disponibles y un rendimiento comprobado de MT, como el inglés, el francés, el alemán, el español, el italiano y el portugués. Se excluyeron los trabajos de adaptación local (traducciones entre variantes de un mismo idioma) y los trabajos de clientes grandes que utilizan modelos y memorias de traducción altamente personalizados, ya que su rendimiento TTE es mucho mejor que la media.

La conclusión del estudio es que según la tendencia, se espera un aumento significativo en la demanda de traducciones profesionales y una demanda de traducción automática mucho mayor en el futuro cercano.

Esto se debe a la creciente necesidad de traducción en un mundo cada vez más global y al mejor rendimiento de la traducción automática, lo que permite traducir más contenido de manera más eficiente y a un menor costo. Se espera que esto genere una mayor cantidad de oportunidades comerciales globales.