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雖然人工智能很多領域成就了輝煌 卻很難成為翻譯領域的“翻譯官”

作者:(http://www.kzarmx.live/) 2017-5-26 10:27:42 點擊:
棋類游戲人類悉數潰退
想得到這個答案,我們必須先了解AI和機器學習是如何一步步打敗人類的。1996年,IBM的深藍電腦初度應戰世界象棋大師卡斯帕羅夫,初度交手卡斯帕羅夫取勝。不過,沉寂一年后另起爐灶的深藍卻贏了第二場比賽。在那往后,計算機又有了長足的翻開,世界象棋領域,人類現已再難與其叫陣。
 
深藍應戰卡斯帕羅夫20年后,AlphaGo橫空出世,它在最難并吞的圍棋上4;1打敗了韓國高手李世石,驚掉了全世界的下巴。隨后,AlphaGo又化身Master,在互聯網上取得了60場不敗的戰績。而今天,升級版的AlphaGo在比賽中現已2:0搶先柯潔。
 
機器翻譯現已翻開到3.0年代
現在,業界開始將翻譯當作下一個突破口。言語的生成和翻譯對機器來說一直是最凌亂的應戰,上世紀50年代IBM就妄圖打破這一藩籬,但直到上世紀90年代,搜索引擎Altavista才推出了真實的翻譯東西。不過,機器翻譯有自己的綁縛,它只能“翻字典”逐一單詞進行翻譯,短少布景知識的它大多數時分翻譯出來的都不像人話。
 
機器翻譯往后,我們進入了計算機器翻譯(SMT)年代。它會運用模型將語段中的單詞或語句與此前的翻譯進行對比,然后再找出最合適的表達方法。
 
跟著機器學習和AI的介入,機器翻譯將進入第三個時期。與人類大腦類似,機器需求在語境布景下了解不一樣句段的運用方法,跟著學習的深化,它們也能生成可了解的方針言語。
 
為此,谷歌專門開發了神經機器翻譯(NMT)技術,該技術會以悉數語句為單位進行了解(此前為單詞和詞組)。在AI的助力下,NMT也能從翻譯資猜中致使“養料”,它能活絡分析語段結構并發現語義或結構轉換的夸姣的本地。
 
短期內人類翻譯不會丟飯碗
技術跋涉靈敏,許多靠言語就餐的人開始憂慮NMT帶來的無量挾制,但對于普羅大眾來說,能打破言語的藩籬的確令人等待。
 
本年2月份,谷歌全新NMT系統在韓國世宗大學與人類舌人進行了一場大戰。悉數比賽耗時50分鐘,人類和機器都要翻譯兩段隨機文本(未翻譯過的),一段文學的,一段非文學的。在這次比賽中,人類以無量優勢打敗了機器,韓譯英和英譯韓上機器都沒占到半點便宜。
 
有人會說,翻譯可不像數學計算或許下圍棋,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首要著眼于母語者一眼就能看出的言語過失,因而我們沒有理由置疑比賽的公平性。
 
賽后,評委標明,NMT系統翻譯出的文本90%語法都有疑問,或許說它會翻譯出一些沒有明顯過失但不符合人類言語習氣的語句。這場大戰后,許多靠言語就餐的人都能松口氣了。
 
不過從長遠來看,NMT將來的確可以擔任一些技術類的文本內容,此類文本有嚴重的寫作標準且術語許多。當然,即使是此類文本,NMT翻譯后人類也要對其進行必定的校正和修正。
 

至于文學和推行翻譯,恐怕最搶先的AI也無能為力,由于此類文本的譯文需求翻譯根據實際情況進行再創造(如蘋果“Think Different”的廣告語翻譯成“非同凡想”)。因而,在翻譯和言語的世界中,機器人還有很長的路要走。


雖然現在很多科技大佬們都在研發人工智能,谷歌翻譯、百度翻譯、搜狗翻譯等等,從計算機出現的時候就開始發展翻譯軟件,但目前依舊不是很理想,因為人工智能不存在感情,無法理解語境,所以很難成為理想的翻譯官。

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