據(jù)fastcompany報(bào)道当悔，最新出現(xiàn)的兩個(gè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)完成了嶄新的突破——可以在無需人類翻譯文本的學(xué)習(xí)資料的情況下版述，自主學(xué)習(xí)翻譯地球上的任何語言粮呢。機(jī)器翻譯發(fā)展驚人千康，但是地球上還是有數(shù)以億計(jì)的人無法享受它的好處——因?yàn)樗麄兊恼Z言在翻譯器的下拉菜單中根本找不到悴务。 現(xiàn)在睹限，兩個(gè)新的人工智能系統(tǒng)——一個(gè)來自西班牙的delPaísVasco大學(xué)(UPV)，另一個(gè)來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)——承諾會(huì)改變這一切讯檐，為像《星際迷航》(Star Trek)中那樣的真正的宇宙通用譯者(universal translator)的到來打開大門羡疗。
要了解這些新系統(tǒng)的潛力，首先要了解當(dāng)前的機(jī)器翻譯是如何工作的别洪。 目前機(jī)器翻譯的事實(shí)標(biāo)桿是谷歌翻譯叨恨，這個(gè)系統(tǒng)涵蓋了從南非語到祖魯語的103種語言，包括世界上前10種語言——順序?yàn)闈h語挖垛，西班牙語痒钝，英語秉颗，印度語，孟加拉語送矩，葡萄牙語蚕甥，俄語，日語栋荸，德語菇怀， 和爪哇語。 Google的系統(tǒng)使用人類監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)晌块，比較平行文本——以前由人類翻譯過的書籍和文章爱沟。 通過比較這些平行文本中的大量數(shù)據(jù)，Google翻譯可以學(xué)習(xí)任意兩種指定語言之間的對等關(guān)系匆背，從而獲得在它們之間快速轉(zhuǎn)換的能力钥顽。有時(shí)候翻譯結(jié)果會(huì)很有趣，可能并不能真正反映原文的意思靠汁，但總的來說，這些翻譯是功能性的闽铐，隨著時(shí)間的推移蝶怔，他們會(huì)越來越好。
Google的做法很好兄墅，而且很有效踢星。但不幸的是，它并不是全球通用隙咸。這是因?yàn)橛斜O(jiān)督的培訓(xùn)需要很長的時(shí)間以及很多監(jiān)督人員——因?yàn)樘嗔算逶茫雀枋褂昧吮姲惨驗(yàn)椴⒎鞘澜缢姓Z言之間都有足夠多的并行翻譯文本。想想看：根據(jù)世界語言民族學(xué)目錄五督，地球上有6,909種生活語言藏否。其中414種的使用人數(shù)占人類總數(shù)的94%。由于Google翻譯涵蓋了103個(gè)充包，因此會(huì)留下6,806種語言沒有機(jī)器翻譯——其中有311種語言的使用人數(shù)超過百萬副签。總的來說基矮，至少有八億人不能享受機(jī)器自動(dòng)翻譯的好處淆储。
這兩個(gè)新的系統(tǒng)——可以在任何語言之間翻譯單詞和句子——無需通過比較大量由人類翻譯的平行文本來學(xué)習(xí)。他們也不需要監(jiān)督家浇。相反本砰，他們使用未監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，并比較不同語言的隨機(jī)文本钢悲。這是如何運(yùn)作的?由于語言的詞語分類是相似的点额，所以系統(tǒng)猜測這些詞是否相等舔株，用這些信息構(gòu)建翻譯詞典。他們從中找出句子結(jié)構(gòu)咖楣，通過在不同的語言之間來回翻譯來評估他們猜測的結(jié)果督笆。
正如UPV的研究員Mikel Artetxe所描述的那樣：“想象一下，你給了一個(gè)人很多的中文書籍和阿拉伯語書籍——這些書都不重疊——然后這個(gè)人必須學(xué)會(huì)把中文翻譯成阿拉伯語诱贿。 這似乎是不可能的娃肿，對吧?“事實(shí)上，這看起來實(shí)在太不可能了珠十，以至于微軟人工智能專家Di He(這兩個(gè)研究項(xiàng)目的啟發(fā)者)告訴科學(xué)界料扰，他得知”即使沒有人工監(jiān)控，電腦也可以學(xué)習(xí)翻譯”的時(shí)候焙蹭，整個(gè)人都震驚了晒杈。
一個(gè)警告就是，這個(gè)系統(tǒng)并不像目前的平行文本深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)那么精確——但是正如Di He指出的那樣孔厉，電腦能夠在沒有任何人類指導(dǎo)的情況下猜測所有這些事實(shí)拯钻，這一事實(shí)本身簡直不可思議。 我們只是接觸到了這種新的學(xué)習(xí)方法的表面撰豺》喟悖看起來，可能很快就有一個(gè)真正的通用翻譯污桦，讓我們能夠與任何人用對方的母語交談了亩歹，這不再僅僅是科幻的東西。
