Parlare tutte le lingue del mondo? Ci pensa l’intelligenza artificiale

di Francesco Pungitore*

Il futuro della comunicazione globale potrebbe essere nelle mani dell'intelligenza artificiale, con Google in prima linea nello sforzo di portare l'innovazione a un livello superiore. La tech giant sta sviluppando a ritmo sostenuto il suo progetto di Universal Speech Model (USM), un modello linguistico pensato per supportare mille lingue diverse in tutto il mondo. Questo lavoro fa parte di un ambizioso programma chiamato “1000 Languages Initiative”, annunciato lo scorso novembre. In sostanza, si punta a costruire un'IA in grado di “portare una maggiore inclusione a miliardi di persone nelle comunità emarginate in tutto il mondo”, come spiegato da Jeff Dean, Vicepresidente Senior per la Ricerca di Google.

La democratizzazione dell'IA

Ciò che rende il progetto particolarmente significativo è il suo potenziale per democratizzare l'accesso all'intelligenza artificiale. L'USM, se riuscito, renderebbe le potenzialità dei sistemi di intelligenza artificiale accessibili a una fetta molto più ampia della popolazione mondiale, estendendo le sue ricchezze a tutte le lingue che supporta. Questo potrebbe avere un impatto rivoluzionario su come le persone comunicano, potenzialmente superando le barriere linguistiche e creando un traduttore universale senza ostacoli.

Superare le sfide linguistiche

Il processo per raggiungere questo obiettivo non è privo di sfide. Molte delle lingue che Google intende supportare sono parlate da meno di venti milioni di persone - un numero significativo, ma non sufficiente per fornire alle intelligenze artificiali esistenti una quantità di dati sufficiente per l'addestramento. Questo problema sta spingendo l'evoluzione del machine learning, con la necessità di sviluppare tecniche più sofisticate e potenti per gestire un numero più ampio di lingue e dati.

USM: Un cammino verso l'inclusività linguistica

Nonostante queste sfide, USM ha già raggiunto alcuni traguardi notevoli. Ad oggi, il modello è capace di riconoscere automaticamente non solo le lingue ampiamente parlate come l'inglese e il mandarino, ma anche lingue con risorse limitate come l'amarico, il cebuano, l'assamese e l'azero. Questo avanzamento rappresenta un passo fondamentale verso l'inclusività linguistica nell'IA.

Una sfida per gli esperti di lingue

La continua evoluzione dell'IA nel campo della traduzione mette in discussione il futuro degli interpreti e degli insegnanti. Se queste tecnologie riusciranno a tradurre accuratamente tra un numero così elevato di lingue, il bisogno di “umani” per questi ruoli potrebbe diminuire. Tuttavia, come accade spesso con l'introduzione di nuove tecnologie, potrebbero anche emergere nuove opportunità di lavoro legate all'IA e alla traduzione automatica.

La meccanica della traduzione IA

L'intelligenza artificiale applicata alla traduzione linguistica sfrutta principalmente le reti neurali per tradurre testi da una lingua a un'altra. Queste reti, note come reti neurali di traduzione automatica, lavorano su principi di apprendimento automatico e pattern recognition. Esse “imparano” la semantica, la grammatica e il contesto di una lingua da grandi quantità di testo (il cosiddetto “corpus”) e sono in grado di utilizzare queste conoscenze per tradurre frasi e passaggi da una lingua a un'altra.

Google Translate, per esempio, usa un tipo di rete neurale chiamata “Transformer” che utilizza un sistema di attenzione per pesare l'importanza relativa di diverse parole in un testo durante la traduzione. Questo sistema di attenzione permette a Google Translate di prendere in considerazione l'intero contesto di una frase, migliorando così la qualità della traduzione.

L'Universal Speech Model (USM) va oltre la mera traduzione del testo. Si tratta di un modello più avanzato che mira a capire e tradurre la parola parlata in un'ampia varietà di lingue. Inoltre, il modello si adatta ai nuovi dati e alle nuove lingue attraverso un processo di addestramento chiamato “pre-training” e “fine-tuning”. Nel pre-training, il modello viene esposto a un ampio set di dati multilingue non etichettato per apprendere le caratteristiche generali del linguaggio parlato. Successivamente, nel fine-tuning, il modello viene adattato a specifici compiti e lingue utilizzando un set di dati più piccolo e etichettato. Questa capacità di adattarsi a nuove lingue e dati fa dell'USM uno strumento potente per la traduzione e il riconoscimento del linguaggio parlato, molto più evoluto rispetto ai tradizionali strumenti di traduzione automatica come Google Translate.

Conclusioni

L'USM di Google segna l'inizio di una nuova era per la traduzione e la comunicazione linguistica. Questo sviluppo potrebbe avere un impatto significativo non solo sulla forma in cui le persone comunicano tra di loro, ma anche sul futuro di molte professioni legate alle lingue. Come sempre, rimane da vedere come queste tecnologie si svilupperanno e come il mondo si adatterà a queste trasformazioni.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche della Comunicazione con Perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale