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你有无想过有一天，设备能够为你翻译这地球上的任意一种语言，就像《星际迷航》中的宇宙通用译者（universal translator）那样？此刻，AI将实现你这个愿望。
设备翻译发展惊人，然则总体来讲，亦还是经过人类的已存翻译文本来学习。此刻，两个新的人工智能系统——一个来自西班牙的delPaísVasco大学（UPV），另一个来自卡内基梅隆大学（CMU）——承诺会改变这一切。
AI 自学翻译原理
要认识这些新系统的潜能，首要要认识当前的设备翻译是怎样工作的。据报告，这两个设备翻译系统能够在无需人类翻译文本的学习资料的状况下，自主学习翻译地球上的任何语言。
她们乃至亦不需要监督。相反，她们运用未监督的设备学习，并比较区别语言的随机文本。这是怎样运作的？
因为语言的词语归类是类似的，因此系统猜测这些词是不是相等，用这些信息构建翻译词典，而后它们从中找出句子结构，经过在区别的语言之间来回翻译来评定猜测的结果。 Google翻译
以日前设备翻译的事实标杆 Google翻译为例，这个系统涵盖了从南非语到祖鲁语的103种语言，包含世界上前10种语言——次序为汉语，西班牙语，英语，印度语，孟加拉语，葡萄牙语，俄语，日语，德语， 和爪哇语。 Google的系统运用人类监督的神经网络，比较平行文本——以前由人类翻译过的书籍和文案。经过海量数据比较，Google翻译能够学习任意两种指定语言之间的对等关系，从而得到在它们之间快速转换的能力。有时候翻译结果会特别有趣，可能并不可真正反映原文的意思，但总的来讲，这些翻译是功能性的，随着时间的推移，她们会越来越好。
Google的做法很好，况且特别有效。但不幸的是，它并不是全世界通用。
这是由于，有监督的培训需要很长的时间以及非常多监督人员——由于太多了，Google运用了众包——亦由于并非世界所有语言之间都有足够多的并行翻译文本。这寓意着，最少有八亿人不可享受Google翻译的好处。 微软翻译
在人工智能行业耕耘 26 年的微软，亦在世界各地的科研院正基于这些技术帮忙人们学习新语言，相比传统的统计设备翻译，去年引入深度神经网络的设备翻译更加流畅和人性化。
这两种办法都用到了专业翻译文档的训练算法，因此呢系统能够学习一种语言中的单词和短语在另一种语言中的暗示办法。然而，统计方式仅限于翻译局部语境中的某个单词，常会引起笨拙而生硬的翻译。
神经网络的灵感来自于多语种人类大脑中更自然翻译的模式识别进程。近期，微软将十多种语言加入了基于神经网络的设备翻译模型，应用规模达到 21 种。根据设备双语互译质量评定工具（BLEU）的评定，基于神经网络的设备翻译在区别语言间互译准确性已提高了 6% 至 43% 。 AI翻译的必要性
人类日前运用大约6900种区别的语言。但运用汉语、英语、北印度语、西班牙语和俄语这5种语言的人占了全世界人口的一半以上。事实上，95％的人只运用100多种语言进行交流。
另一一个不为人知的事实是，按照语言学家估计，世界上大概三分之一的语言仅由不到1000人运用，况且在将来一个世纪这些语言面临失传的危险。这些小众语言所表现的独特的文化遗产，像传统故事、短语、笑话、传统草药，乃至独特的情感亦会随着语言的失传而消失。
独一遗憾的是，来自UPV和CMU的这个系统，并不像日前的平行文本深度学习系统那样精确——然则正如UPV 科研员Di He指出的那样，电脑能够在无任何人类指点的状况下猜测所有这些事实，这一事实本身简直难以置信。咱们只是接触到了这种新的学习办法的表面。看起来，可能火速就有一个真正的通用翻译，让咱们能够与任何人用对方的母语交流了。而这，火速将再也不仅仅是科幻的东西。
#本期专题#
倘若赋予你和这个AI同样的能力
你最想弄懂哪一门语言？
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发表于 2024-9-28 11:57:46