Con un divertido video de “La Bamba” en YouTube, muestran el poderío de Google Translate

En el video aparecen los empleados de Google mostrando carteles con la  letra del inmortal tema creado por Ritchie Valens, y donde  cada palabra es traducida a  diferentes idiomas en tiempo real  con la ayuda  del lente de la cámara.

El  resultado en  un divertido video musical en el cual podemos ver cómo el mundo puede volverse un poco más accesible a los los viajeros y gracias a herramientas que derriban las barreras idiomáticas.

El blog oficial de Google menciona que  uno de los objetivos del video de YouTube es anunciar la incorporación  de las nuevas lenguas como el    búlgaro, catalán, croata, checo, danés, holandés, filipino, finlandés, húngaro, indonesio, lituano, noruego, polaco, rumano, eslovaco, sueco, turco y ucraniano.

Google sigue mejorando su aplicación Google Translate, que ahora traduce un total de 27 idiomas. Lo más asombroso es que la traducción apenas modifica la tipografía y el estilo de las letras.

La  asombrosa tecnología no necesita de conexión a Internet, algo que se consigue gracias a las redes neuronales convolucionales (artificiales), tal y como explican en su blog:

“Las redes neuronales han recibido mucha atención en los últimos años porque han marcado todo  tipo de récords en el reconocimiento de imágenes. Hace cinco años, si le dabas a  una computadora una imagen de un gato o un perro, tenía problemas para diferenciar cuál era cuál. Gracias al perfeccionamiento de las intricadas redes neuronales artificiales,  ahora no sólo pueden interpretar  la diferencia entre los gatos y los perros, incluso pueden reconocer diferentes razas de perros.

Así es como funcionan:

Tomemos por ejemplo que deseamos traducir un cartel callejero, en primer lugar, cuando entra la  imagen desde la cámara, la aplicación  tiene que encontrar las letras de la imagen. Tiene que eliminar los objetos del fondo como árboles o coches, y recoger las palabras que queremos traducir. Analiza las  manchas de pixeles que tienen colores similares entre sí  y las que también están cerca de otras manchas similares de píxeles. Esas son, posiblemente, las letras,  y si  hacen una línea continua, las interpreta como el texto que debemos leer.

En segundo lugar, la aplicación  tiene que reconocer lo que cada letra es en realidad. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje profundo utilizando una red neuronal convolucional para entrenar la aplicación a reconocer las letras y  diferenciarlas de las que nos son  letras.

Curiosamente, si entrenamos el programa a  reconocer sólo las letras más  “limpias”, nos arriesgamos a que no entienda lo que los  carteles  reales anuncian.

Los carteles en el mundo real se ven  empañados por reflexiones, suciedad, manchas, y todo tipo de rarezas. Así que hemos construido nuestro propio generador de  carteles  para crear todo tipo “suciedad”  falsa.

Te preguntarás ¿Por qué no entrenamos con  fotos de la vida real? Bueno, es difícil encontrar suficientes ejemplos en todas las lenguas que necesitamos, y es más difícil mantener el control preciso sobre los ejemplos cuando nuestro  objetivo es crear una red neuronal realmente eficiente y compacta. Así que es más eficaz simular la suciedad.

El tercer paso es tomar las palabras reconocidas, y mirar en un diccionario para obtener traducciones. Puesto que cada paso anterior podría haber fallado de alguna manera, la búsqueda del diccionario necesita ser aproximada. De esa manera, si leemos una ‘S’ como un ‘5’, necesitamos que sea capaz de encontrar la palabra ‘5uper’.

Finalmente, mostramos  la traducción  en el mismo estilo y color que las palabras originales. Podemos hacer esto porque ya hemos encontrado y leído  las letras de la imagen, por lo que sabemos exactamente dónde van colocadas.

La nueva tecnología puede parecer muy abstracta, y no siempre es obvio lo que las aplicaciones con redes neuronales convolucionales podrían llegar a hacer. Nosotros tampoco conocemos el límite, por el momento creemos que romper las barreras del idioma es de gran utilidad.”