人工智能呼聲洶涌澎湃 機(jī)器究竟能否替代人工翻譯？_人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),科技創(chuàng)新

　　當(dāng)一款新的技術(shù)，不，應(yīng)該說(shuō)當(dāng)一個(gè)技術(shù)出現(xiàn)了一丁點(diǎn)欣喜的進(jìn)步時(shí)，現(xiàn)在科技圈里就立刻往它的身上貼上各種“顛覆”的標(biāo)簽。

人工智能呼聲洶涌澎湃 機(jī)器究竟能否替代人工翻譯？

　　如果你是一位科技新聞的讀者，想必已經(jīng)對(duì)“顛覆”這個(gè)字眼感到些許的麻木甚至惡心了吧？那天翻地覆的變化似乎就要出現(xiàn)在明天。

　　科技媒體善于吸引人們目光，這固然是從業(yè)人員的一種必備本領(lǐng)，但如今所有人都左顧右盼，像是熱鍋上的螞蟻一樣焦躁不安，這真的是正?，F(xiàn)象嗎？科技媒體眼中?？萍紕?chuàng)新把世界世界攪的天翻地覆。沒(méi)事兒三天一創(chuàng)新，五天一顛覆，未來(lái)我們?cè)谶@個(gè)世界站穩(wěn)腳跟的著力點(diǎn)又是在哪里呢？

　　在這其中，尤其是以圍繞著“人工智能”的呼聲最為洶涌澎湃。前不久，Google 推出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而開(kāi)發(fā)的全新的 Google Translate，引起業(yè)界的一片驚呼。不少人甚至都建議國(guó)家完全沒(méi)有必要在開(kāi)設(shè)外語(yǔ)專(zhuān)業(yè)了，翻譯就此在機(jī)器學(xué)習(xí)的帶動(dòng)下徹底消失了!
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　　然而事實(shí)上，如果我們站的遠(yuǎn)一些去看它，如果還模糊不清就再在額頭上貼個(gè)冰塊兒，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)任何有關(guān)“機(jī)器將取代人工翻譯”的言論都是無(wú)稽之談。今天，五十度硅會(huì)好好地跟大家掰扯掰扯為什么機(jī)器代替不了人工的翻譯，并由此我們可以稍微聊一聊人與機(jī)器究竟應(yīng)該保持這樣的一種關(guān)系。

　　Google 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯究竟是怎么一回事？

　　事實(shí)上，十年之前網(wǎng)絡(luò)上就已經(jīng)提供在線翻譯服務(wù)了，而其實(shí)在很早以前，關(guān)于“機(jī)器即將替代人類(lèi)進(jìn)行翻譯”的論調(diào)就不絕于耳。而之所以如今大家的目光再次回到這上面，完全是因?yàn)?Google 將自己的在線翻譯服務(wù)進(jìn)行了升級(jí)換代，推出了一款名為基于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的機(jī)器翻譯系統(tǒng)。

　　咱們先說(shuō)說(shuō)什么是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”？

　　自打有了計(jì)算機(jī)以來(lái)，努力讓機(jī)器智能逐漸向人類(lèi)大腦過(guò)渡成為了很多科研人員的一個(gè)夢(mèng)想。但直到如今，在這方面的進(jìn)展幾乎可以用紋絲不動(dòng)來(lái)形容。人們都清楚，機(jī)器和人類(lèi)的側(cè)重點(diǎn)不一樣。在機(jī)器眼中不費(fèi)吹灰之力的運(yùn)算，邏輯判斷，這在人類(lèi)來(lái)看是需要大量腦力才能完成的事，而對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，那些輕而易舉就能辦到的事，比如辨識(shí)物體，人們的身份，自由流暢的語(yǔ)言溝通，迅速地學(xué)習(xí)并適應(yīng)某一種方言，這些對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)直是不可能完成的任務(wù)。

　　在好幾次向“人腦”發(fā)起沖鋒未果之后，研究人員提出設(shè)想，為什么我們不搭建一個(gè)類(lèi)似于人腦一樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？讓計(jì)算機(jī)運(yùn)算單位之間的關(guān)系搭建，就完全按照人腦來(lái)設(shè)計(jì)。雖然，

　　人類(lèi)至今尚未明白人腦的工作原理，不過(guò)這沒(méi)關(guān)系，我們可以先復(fù)制出一個(gè)人腦的計(jì)算模型：一件事情并非像計(jì)算機(jī)程序那樣輸入指令輸出結(jié)果，而是在人腦的多個(gè)神經(jīng)元傳遞，每個(gè)神經(jīng)元都對(duì)信息進(jìn)行自己的加工，最后輸出的結(jié)果。計(jì)算機(jī)科學(xué)家用同樣的方式，在輸入和輸出之間，加入了非常多的“節(jié)點(diǎn)”，每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)對(duì)前一個(gè)節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的數(shù)據(jù)，按照自己擁有的一個(gè)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加工，有時(shí)候節(jié)點(diǎn)還會(huì)分層。這就是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(Artificial Neural Networks，ANN)。

　　那么，Google 搞得這次基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)又是怎么一回事呢？

　　之前我們經(jīng)常用到的翻譯服務(wù)，其實(shí)是基于“詞組”來(lái)進(jìn)行的。也就是說(shuō)，一段文字出現(xiàn)之后，系統(tǒng)會(huì)直接把這段文字給拆散了，最小單位就是“詞組”，然后將每個(gè)詞組找到相對(duì)應(yīng)的翻譯版本，再進(jìn)行次序的調(diào)整，最后出來(lái)一篇譯文。這是一個(gè)有著明確的先后次序的翻譯工作，即：打散、找對(duì)應(yīng)的詞組、排序、其中包括了標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的重新分割，整理等多個(gè)環(huán)節(jié)。

　　按道理來(lái)說(shuō)它其實(shí)不怎么容易出錯(cuò)，但是每一個(gè)環(huán)節(jié)雖然準(zhǔn)確率還蠻高，但是架不住環(huán)節(jié)多啊，一旦有一個(gè)地方出現(xiàn)了偏差，后面就如倒掉的積木一樣全部都散了架了，最后出來(lái)的翻譯內(nèi)容當(dāng)然不忍猝讀。

　　而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯系統(tǒng)，直接跳過(guò)了這么多繁瑣的步驟，它直接直接依靠“海量數(shù)據(jù)”來(lái)獲勝，也就是說(shuō)它直接建立起來(lái)了兩個(gè)對(duì)應(yīng)著的平行語(yǔ)言庫(kù)，然后讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)如何進(jìn)行對(duì)應(yīng)。這樣的法子其實(shí)很早就出現(xiàn)了，但是它也有一定的技術(shù)難題沒(méi)有攻破，比如說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)起來(lái)速度實(shí)在非常慢，而且稍微碰上一些沒(méi)怎么見(jiàn)過(guò)的話(huà)，它就不知道該怎么辦了，但是 Google 這次通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，讓它無(wú)論在翻譯的準(zhǔn)確性和速度上都獲得了大大的提升。

　　由此，翻譯再也不是簡(jiǎn)單的詞與詞，詞組與詞組的對(duì)應(yīng)，而是能夠從一段文章的角度去把握全文，這樣出來(lái)的譯文更加流暢自然。

　　那么，這是不是就意味著人類(lèi)翻譯在此下崗了呢？

　　既然我們現(xiàn)在知道了 Google 翻譯在此取得的重大進(jìn)展，那么現(xiàn)在是時(shí)候把機(jī)器和人類(lèi)放在翻譯的天平上稱(chēng)稱(chēng)斤兩，比較一下孰輕孰重了!