La Autoridad de Innovación de Israel (IIA) anunció el 20 de septiembre que invertirá cerca de 30 millones de NIS en proyectos para desarrollar las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en hebreo y árabe.
La medida de financiación es parte del Plan Nacional de Inteligencia Artificial. Tiene el objetivo de crear infraestructura de investigación y desarrollo en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en hebreo y árabe.
Son 17 los proyectos elegidos por la IIA, que se desempeñan tanto en la industria como en la academia. Estos proyectos ayudarán a reducir la brecha entre el desarrollo de la IA en idiomas más comunes, como el inglés, y el hebreo o árabe.
Dror Bin, CEO de la IIA afirmó que «con el fin de promover la integración de la Inteligencia Artificial en la industria de alta tecnología de Israel y permitir que los ciudadanos israelíes se beneficien de los frutos de esta tecnología, estamos ansiosos por promover y avanzar en la actividad en esta área”.
Además, Bin agregó que la medida es crucial para “facilitar la adopción de la Inteligencia Artificial en la industria y promover la innovación en Israel. Estas infraestructuras (…) permitirán a las empresas que desarrollan productos en este campo vender tanto a nivel nacional como internacional».
Por ejemplo, uno de los proyectos será llevado a cabo por Verbit. Se trata de un modelo de IA de transcripción y resumen que tiene aplicaciones comerciales y médicas.
Desconozco a qué irán destinados esos millones, pero en muchas aplicaciones de inteligencia artificial no existe el mismo soporte en otros idiomas diferentes al inglés por culpa del desinterés de los países o de los youtubers o de la persona a quién le corresponda esta responsabilidad, de fomentar las herramientas libres o de uso público para programadores con las que mejorar el entrenamiento de las IAs, o también por ejemplo fomentar que los usuarios de un país publiquen o comprueben frases en un idioma, y la situación es mucho peor con idiomas minoritarios, uno de los más afectados es el hebrero, o ya no digamos el yidish. Si un idioma no cuenta con los suficientes ejemplos para entrenar una IA para distintos idiomas, como las IAs conversacionales o las IAs para transcripciones, entonces tanto las multinacionales de IAs comerciales como las empresas y los programadores que publican versiones libres no suelen preocuparse, el resultado es que en inglés siempre funcionan muy bien pero en otros idiomas no tanto, o en otras muchas ocasiones para conseguir resultados aceptables en un idioma minoritario es necesario hardware mucho más potente.
Para mejorar una IA en un idioma minoritario no suele hacer falta mucho trabajo ni muchos archivos de ejemplo, por ejemplo hace poco estuve experimentando con una versión anterior de GPT que se podía ejecutar en un ordenador antiguo, la GPT2, pero que solo hablaba en inglés, muy mal porque ya es una versión muy antigua, pero es que encima el español apenas lo chapurreaba. Unos universitarios españoles habían publicado en internet una versión alternativa de esta IA que habían entrenado creo que con servidores que le habían prestado en una universidad japonesa o algo así, y resulta que yo con un par de horas y un texto cualquiera no muy largo en español conseguí re-entrenarla para que hablase en español con prácticamente el mismo resultado. Este re-entrenamiento en el mundillo se conoce como fine-tuning, en otras IAs esto mismo se denomina LoRA, que consiste en volver a entrenar una IA general para usos muy específicos, como entender texto en hebrero, o transcribir y traducir el yidish hablado, o lo mismo se hace con por ejemplo las aplicaciones médicas o para darles cualquier uso comercial. Generalmente hacer un finetuning es más que suficiente, y no es especialmente complicado, mientras que la alternativa de entrenar la IA desde cero es muy costosa o hasta puede dar peores resultados.