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神经网络革命，，，，，能否让机械翻译突破人类语言壁垒？？？？？

未分类 2016年12月22日下昼2:40

只管川普的走马上任更多与“逆全球化”绑定在一起，，，，，但思量到人类历史“螺旋状”上升的演化轨迹，，，，，在手艺前进和文化扩散的双重推动下，，，，，这个天下总体趋向互通互联的趋势似乎不可违——尤其当全球化与网络相遇的一瞬，，，，，差别国家之间一律便捷获守信息，，，，，低成外地有用相同即成一种一定。。。。。。。从这个意义上，，，，，全球化的最大仇人之一也许是各国千百年来夯实的语言壁垒。。。。。。。

作为一门交织学科，，，，，机械翻译涉及到认知科学，，，，，盘算机，，，，，信息论，，，，，语言学等多学科，，，，，其理论路径同样履历了螺旋状上升：从最久远的“翻译备忘录”到后期基于规则，，，，，基于实例的机械翻译，，，，，再到被视为机械翻译主要转捩点的统计翻译模子（SMT）——后者是科学家首次察觉到通过大数据消弭信息不确定性是攻克“智能”的好步伐。。。。。。。

而最近两年，，，，，机械翻译正在拥抱另一个更主要的手艺转折点——基于神经网络的机械翻译（NMT：Neural Machine Translation）。。。。。。。

机械翻译的手艺路径

感同身受的是，，，，，无论是通俗用户照旧资深译员，，，，，无论使用WEB照旧APP，，，，，都显着察觉到近些年来的翻译质量有着迅猛的提升。。。。。。。

问题是：为何转变云云显着？？？？？无妨从手艺路径上拆解来看。。。。。。。

直觉便知，，，，，当人类试图让机械翻译语言时，，，，，自然要对文字举行解构，，，，，就像同心圆的关系，，，，，文章由段落组成，，，，，段落由句子组成，，，，，句子由短语和字组成，，，，，而遵照从易到难，，，，，机械翻译的理论路径也是从后向前：从最初的逐字翻译到基于短语的翻译——现在，，，，，依赖于神经网络，，，，，基于句子的翻译成为可能。。。。。。。

于是，，，，，凭证翻译单位的差别，，，，，概略而言，，，，，现在机械翻译有两种类型：其一是上文提及的统计翻译模子（SMT），，，，，如你所知，，，，，互联网的普遍普及为统计翻译提供了富厚的训练养料，，，，，而千禧年左右兴起的基于短语的SMT更是让机械翻译质量大为提高，，，，，也在很长一段时间占有机械翻译的主流，，，，，但以短语作为翻译单位的误差即是，，，，，扑面临整句层面的翻译时显得很是生硬。。。。。。。

另一种类型虽然是基于神经网络的机械翻译（NMT），，，，，其翻译路径是所谓端到端（end-to-end），，，，，将源语句整体编码为一个向量，，，，，再通过解码器对其举行解码，，，，，理论上仅需给定源语言句子，，，，，即可通过神经网络输出目口号言译文。。。。。。。这里无妨举个例子，，，，，若你在百度翻译中输入“萝卜青菜各有所爱”，，，，，它可以轻松输出“Every man has his hobbyhorse”的准确译文，，，，，而非诸如“Turnip greens his taste”的荒唐效果。。。。。。。也正因云云，，，，，短短两年，，，，，NMT就在多个果真测试集上逾越了作为先进的SMT系统。。。。。。。

而若要较量的话，，，，，整体而言，，，，，在数据训练较量充分的时间，，，，，NMT无疑要优于SMT；；；；；在短句或数据量相对较小之时，，，，，SMT在处置惩罚牢靠搭配和习惯表达上具有优势。。。。。。。以是两种方法谈不上殊途同归，，，，，只是在差别场景中分类而用——要知道，，，，，用户的翻译场景颇为多变，，，，，这要求一个优异的翻译系统要成为集大成者。。。。。。。现在百度的翻译系统就包括SMT，，，，，NMT，，，，，甚至更古板的EBMT（基于实例的机械翻译）。。。。。。。

虽然，，，，，倘若我们谈论的是未来，，，，，险些可以一定，，，，，神经网络手艺自己的向前奔进，，，，，会让NMT日趋成为主流（事实上，，，，，在百度中英日韩等多个系统中，，，，，它已是主流）——在今年8月的国际盘算语言学年会上（ACL），，，，，移动端离线NMT被列为未来主要研究偏向，，，，，即是为机械翻译的未来画了一个险些确定性的脚注。。。。。。。

机械翻译的赛马圈地

自二十世纪三十年月初法国科学家阿尔楚尼提出用机械举行翻译的想法至今，，，，，哪怕对人工智能的界说已几经翻折，，，，，机械翻译都被恒久视为人工智能的“最终目的”之一。。。。。。。重大的期许往往意味着目的艰难，，，，，但这仍然无法阻挡这块大蛋糕对全球顶尖科技大佬的吸引力。。。。。。。

而作为翻译手艺生长的初级阶段，，，，，若是在这个时间硬要拼个排名或者高下，，，，，着实并没有太大意义，，，，，而科技界的竞争也无非就是微软、百度、谷歌这三家罢了，，，，，孰轻孰重一看便知。。。。。。。只不过，，，，，从“百度更懂中国”的大思绪能够看出，，，，，百度在中国以致亚洲市场更具侵略性，，，，，和搜索之争同理，，，，，虽然谁都打不死谁，，，，，但区域优势已成不争事实。。。。。。。

12月21日，，，，，从百度机械翻译手艺开放日上百度手艺委员会联席主席、自然语言处置惩罚部手艺认真人吴华博士的看法可以看出，，，，，百度着实已经成为了翻译手艺领域的破茧者，，，，，他们早于谷歌一年就正式上线了基于神经网络的翻译系统，，，，，同时也打造了全球首个互联网在线NMT系统以及手机端离线NMT系统。。。。。。。据悉，，，，，百度翻译天天已有上亿次会见，，，，，支持28种语言的互译，，，，，开方的API接口也有凌驾2万家第三方接入。。。。。。。

而就在前几天，，，，，微软宣布全球首个万能翻译器，，，，，微软官方体现它也可以实现多达100人世实时翻译攀谈，，，，，并支持9种语言的语音输入。。。。。。。而谷歌全球化带来的影响无疑的重大的，，，，，在收购科技公司的同时也在鼎力大举生长区域化优势，，，，，如谷歌2014年收购的Word Lens也在起劲开展机械翻译的事情，，，，，这李彦宏所说的话是一样的原理：用人工智能突破一切界线。。。。。。。

着实，，，，，百度的现状着实并不令人意外，，，，，思量到中国经济在全球化中的职位，，，，，在将更多人卷入全球化的社会协作网络历程中，，，，，中国对翻译行为的仰仗无疑更迫切。。。。。。。而更为现实的是：在全球数万亿网页中，，，，，80%为非中文网页；；；；；去年中国出境游人数凌驾1.2亿，，，，，前20个旅游目的地国家和地区中共使用了12种语言，，，，，尤其是中英语——这个天下上使用人数最多和使用最普遍的两种语言之间的翻译，，，，，在许多人眼中是纯粹的刚需。。。。。。。

机械翻译的未来

很简朴，，，，，翻译手艺最终是要效劳公共，，，，，不然就是镜中月、水中花。。。。。。。

主要的是，，，，，手艺也逐渐还原到更详细的适用场景，，，，，百度翻译APP就通过团结OCR手艺和语音手艺，，，，，为用户知足种种碎片化的翻译需求，，，，，举几个例子：当你在外洋游览时，，，，，只需将手机屏幕瞄准外文先容，，，，，OCR翻译即可泛起翻译效果；；；；；面临天书一样平常的外文菜单，，，，，百度翻译可以迅捷地将菜单翻译效果显示在手机上，，，，，以后不必再在点餐时听天由命；；；；；在外洋买买买时，，，，，它也能让你快速读懂说明书；；；；；另外，，，，，当遇到不熟悉的实物，，，，，实物翻译可以用中英双语见告其名，，，，，同时陪同着准确的发音；；；；；而团结语音手艺的会话翻译，，，，，能资助用户与外国人无障碍交流——我甚至还看到过这样的新闻：靖江市民警在语言欠亨的情形下，，，，，用百度翻译乐成救助4名俄罗斯籍海员……

手艺的福祉正在惠及每一位担心语言关的人，，，，，而另一端，，，，，一部分人敌手艺的忧虑也在所难免。。。。。。。“未来若干年，，，，，我们很容易想象语言障碍会完全被突破，，，，，现在做同声翻译的人可能未来就没有事情了。。。。。。。”上个月的乌镇互联网大会，，，，，李彦宏为人们勾勒了未来的场景。。。。。。。

机械虽然突破了固有翻译原则的局限，，，，，但必需认可的是，，，，，机械翻译和真正意义上的“语言学”还关系不大，，，，，距离文人神往的“信雅达”目的还很遥远，，，，，这也意味着，，，，，机械翻译任重道远，，，，，人工翻译可稍安勿躁。。。。。。。

究其缘故原由，，，，，在基于端到端的翻译手法中，，，，，神经网络无法明确自己翻译出的句子，，，，，无法对译文给出一个合明确释——这正是它与专业人工翻译最实质的差别。。。。。。。譬如，，，，，遵照上文提及的从后向前（从易到难）的理论路径，，，，，让机械明确基于“段落”甚至“篇章”的翻译自然再好不过，，，，，这要求机械在上下文明确和连贯性上奔腾一大步。。。。。。。

那么问题是：它会实现么？？？？？作为手艺乐观主义者，，，，，我小我私家谜底虽然是会，，，，，一切或许只是时间问题。。。。。。。

在昔日古老的岁月，，，，，人类降生语言的原始目的，，，，，一方面是增进本族人的内部相同，，，，，另一方面是制造与外族的自然隔膜。。。。。。。而若你信托手艺的生长内嵌在全球化的伟大浪潮中，，，，，通过手艺终结万万年来人类语言互不相通的历史就值得期许。。。。。。。事实，，，，，让人们听懂相互，，，，，这是一个太过古老的夙愿。。。。。。。

标签：人工智能, 机械翻译

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