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          為什么AI能在圍棋界稱雄 卻無法在翻譯領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類?

          2017年5月26日     來源:OFweek中國高科技門戶      編輯:ZhouXun      繁體
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          在最近今年2月的另一場翻譯人機(jī)大戰(zhàn)中,AI卻沒能戰(zhàn)勝人類。那么,未來機(jī)器同樣會讓人類翻譯失業(yè),搭起全人類無障礙交流的“巴別塔”嗎?

          近些年來,人工智能已經(jīng)從理論應(yīng)用領(lǐng)域破殼而出, 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)滲入了智能汽車、視頻游戲、數(shù)字營銷、虛擬助手和 聊天機(jī)器人 等產(chǎn)品。隨著AI影響力的不斷擴(kuò)張,它們會繼續(xù)打破原有力量平衡,讓某些行業(yè)舊貌換新顏。今天下午,柯潔在與AlphaGo的第二局比賽中投子認(rèn)輸,機(jī)器已經(jīng)徹底笑傲棋壇。不過,在最近今年2月的另一場翻譯人機(jī)大戰(zhàn)中,AI卻沒能戰(zhàn)勝人類。那么,未來機(jī)器同樣會讓人類翻譯失業(yè),搭起全人類無障礙交流的“巴別塔”嗎?

          為什么AI能在圍棋界稱雄 卻無法在翻譯領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類?

          棋類游戲人類全面潰退

          想得到這個答案,我們必須先了解AI和機(jī)器學(xué)習(xí)是如何一步步戰(zhàn)勝人類的。1996年,IBM的深藍(lán)電腦首次挑戰(zhàn)國際象棋大師卡斯帕羅夫,初次交手卡斯帕羅夫獲勝。不過,沉寂一年后卷土重來的深藍(lán)卻贏了第二場比賽。在那之后,計算機(jī)又有了長足的發(fā)展,國際象棋領(lǐng)域,人類已經(jīng)再難與其叫陣。

          深藍(lán)挑戰(zhàn)卡斯帕羅夫20年后,AlphaGo橫空出世,它在最難攻克的圍棋上4;1戰(zhàn)勝了韓國高手李世石,驚掉了全世界的下巴。隨后,AlphaGo又化身Master,在互聯(lián)網(wǎng)上取得了60場不敗的戰(zhàn)績。而今天,升級版的AlphaGo在比賽中已經(jīng)2:0領(lǐng)先柯潔。

          機(jī)器翻譯已經(jīng)發(fā)展到3.0時代

          現(xiàn)在,業(yè)界開始將翻譯看成下一個突破口。語言的生成和翻譯對機(jī)器來說一直是最復(fù)雜的挑戰(zhàn),上世紀(jì)50年代IBM就試圖打破這一藩籬,但直到上世紀(jì)90年代,搜索引擎Altavista才推出了真正的翻譯工具。不過,機(jī)器翻譯有自己的局限,它只能“翻字典”逐個單詞進(jìn)行翻譯,缺乏背景知識的它大多數(shù)時候翻譯出來的都不像人話。

          機(jī)器翻譯之后,我們進(jìn)入了統(tǒng)計機(jī)器翻譯(SMT)時代。它會利用模型將語段中的單詞或句子與此前的翻譯進(jìn)行對比,然后再找出最合適的表達(dá)方法。

          隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的介入,機(jī)器翻譯將進(jìn)入第三個階段。與人類大腦類似,機(jī)器需要在語境背景下理解不同句段的使用方法,隨著學(xué)習(xí)的深入,它們也能生成可理解的目標(biāo)語言。

          為此,谷歌專門開發(fā)了神經(jīng)機(jī)器翻譯(NMT)技術(shù),該技術(shù)會以整個句子為單位進(jìn)行理解(此前為單詞和詞組)。在AI的助力下,NMT也能從翻譯資料中汲取“養(yǎng)料”,它能快速分析語段結(jié)構(gòu)并發(fā)現(xiàn)語義或結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的微妙之處。

          短期內(nèi)人類翻譯不會丟飯碗

          技術(shù)進(jìn)步飛快,許多靠語言吃飯的人開始擔(dān)心NMT帶來的巨大威脅,但對于普羅大眾來說,能打破語言的藩籬確實令人期待。

          今年2月份,谷歌全新NMT系統(tǒng)在韓國世宗大學(xué)與人類譯員進(jìn)行了一場大戰(zhàn)。整個比賽耗時50分鐘,人類和機(jī)器都要翻譯兩段隨機(jī)文本(未翻譯過的),一段文學(xué)的,一段非文學(xué)的。在這次比賽中,人類以巨大優(yōu)勢戰(zhàn)勝了機(jī)器,韓譯英和英譯韓上機(jī)器都沒占到半點便宜。

          有人會說,翻譯可不像數(shù)學(xué)計算或者下圍棋,評委在評判時可能會戴著有色眼鏡。不過,這次比賽第三方裁判主要著眼于母語者一眼就能看出的語言錯誤,因此我們沒有理由懷疑比賽的公平性。

          賽后,評委表示,NMT系統(tǒng)翻譯出的文本90%語法都有問題,或者說它會翻譯出一些沒有明顯錯誤但不符合人類語言習(xí)慣的語句。這場大戰(zhàn)后,許多靠語言吃飯的人都能松口氣了。

          不過從長遠(yuǎn)來看,NMT未來確實可以勝任一些技術(shù)類的文本內(nèi)容,此類文本有嚴(yán)格的寫作規(guī)范且術(shù)語眾多。當(dāng)然,即使是此類文本,NMT翻譯后人類也要對其進(jìn)行一定的校對和修改。

          至于文學(xué)和營銷翻譯,恐怕最先進(jìn)的AI也無能為力,因為此類文本的譯文需要翻譯根據(jù)實際情況進(jìn)行再創(chuàng)造(如蘋果“Think Different”的廣告語翻譯成“非同凡想”)。因此,在翻譯和語言的世界中,機(jī)器人還有很長的路要走。

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