虽然人工智能很多领域成就了辉煌 却很难成为翻译领域的“翻译官”
作者：（http://www.hq0451.cn/） 2017/5/26 10:27:42 点击：
棋类游戏人类悉数溃退
想得到这个答案，我们必须先了解AI和机器学习是如何一步步打败人类的。1996年，IBM的深蓝电脑初度应战世界象棋大师卡斯帕罗夫，初度交手卡斯帕罗夫取胜。不过，沉寂一年后另起炉灶的深蓝却赢了第二场比赛。在那往后，计算机又有了长足的翻开，世界象棋领域，人类现已再难与其叫阵。
深蓝应战卡斯帕罗夫20年后，AlphaGo横空出世，它在最难并吞的围棋上4；1打败了韩国高手李世石，惊掉了全世界的下巴。随后，AlphaGo又化身Master，在互联网上取得了60场不败的战绩。而今天，升级版的AlphaGo在比赛中现已2:0抢先柯洁。
机器翻译现已翻开到3.0年代
现在，业界开始将翻译当作下一个突破口。言语的生成和翻译对机器来说一直是最凌乱的应战，上世纪50年代IBM就妄图打破这一藩篱，但直到上世纪90年代，搜索引擎Altavista才推出了真实的翻译东西。不过，机器翻译有自己的绑缚，它只能“翻字典”逐一单词进行翻译，短少布景知识的它大多数时分翻译出来的都不像人话。
机器翻译往后，我们进入了计算机器翻译（SMT）年代。它会运用模型将语段中的单词或语句与此前的翻译进行对比，然后再找出最合适的表达方法。
跟着机器学习和AI的介入，机器翻译将进入第三个时期。与人类大脑类似，机器需求在语境布景下了解不一样句段的运用方法，跟着学习的深化，它们也能生成可了解的方针言语。
为此，谷歌专门开发了神经机器翻译（NMT）技术，该技术会以悉数语句为单位进行了解（此前为单词和词组）。在AI的助力下，NMT也能从翻译资猜中致使“养料”，它能活络分析语段结构并发现语义或结构转换的夸姣的本地。
短期内人类翻译不会丢饭碗
技术跋涉灵敏，许多靠言语就餐的人开始忧虑NMT带来的无量挟制，但对于普罗大众来说，能打破言语的藩篱的确令人等待。
本年2月份，谷歌全新NMT系统在韩国世宗大学与人类舌人进行了一场大战。悉数比赛耗时50分钟，人类和机器都要翻译两段随机文本（未翻译过的），一段文学的，一段非文学的。在这次比赛中，人类以无量优势打败了机器，韩译英和英译韩上机器都没占到半点便宜。
有人会说，翻译可不像数学计算或许下围棋，评委在评判时可能会戴着有色眼镜。不过，这次比赛第三方裁判首要着眼于母语者一眼就能看出的言语过失，因而我们没有理由置疑比赛的公平性。
赛后，评委标明，NMT系统翻译出的文本90%语法都有疑问，或许说它会翻译出一些没有明显过失但不符合人类言语习气的语句。这场大战后，许多靠言语就餐的人都能松口气了。
不过从长远来看，NMT将来的确可以担任一些技术类的文本内容，此类文本有严重的写作标准且术语许多。当然，即使是此类文本，NMT翻译后人类也要对其进行必定的校正和修正。
想得到这个答案，我们必须先了解AI和机器学习是如何一步步打败人类的。1996年，IBM的深蓝电脑初度应战世界象棋大师卡斯帕罗夫，初度交手卡斯帕罗夫取胜。不过，沉寂一年后另起炉灶的深蓝却赢了第二场比赛。在那往后，计算机又有了长足的翻开，世界象棋领域，人类现已再难与其叫阵。
深蓝应战卡斯帕罗夫20年后，AlphaGo横空出世，它在最难并吞的围棋上4；1打败了韩国高手李世石，惊掉了全世界的下巴。随后，AlphaGo又化身Master，在互联网上取得了60场不败的战绩。而今天，升级版的AlphaGo在比赛中现已2:0抢先柯洁。
机器翻译现已翻开到3.0年代
现在，业界开始将翻译当作下一个突破口。言语的生成和翻译对机器来说一直是最凌乱的应战，上世纪50年代IBM就妄图打破这一藩篱，但直到上世纪90年代，搜索引擎Altavista才推出了真实的翻译东西。不过，机器翻译有自己的绑缚，它只能“翻字典”逐一单词进行翻译，短少布景知识的它大多数时分翻译出来的都不像人话。
机器翻译往后，我们进入了计算机器翻译（SMT）年代。它会运用模型将语段中的单词或语句与此前的翻译进行对比，然后再找出最合适的表达方法。
跟着机器学习和AI的介入，机器翻译将进入第三个时期。与人类大脑类似，机器需求在语境布景下了解不一样句段的运用方法，跟着学习的深化，它们也能生成可了解的方针言语。
为此，谷歌专门开发了神经机器翻译（NMT）技术，该技术会以悉数语句为单位进行了解（此前为单词和词组）。在AI的助力下，NMT也能从翻译资猜中致使“养料”，它能活络分析语段结构并发现语义或结构转换的夸姣的本地。
短期内人类翻译不会丢饭碗
技术跋涉灵敏，许多靠言语就餐的人开始忧虑NMT带来的无量挟制，但对于普罗大众来说，能打破言语的藩篱的确令人等待。
本年2月份，谷歌全新NMT系统在韩国世宗大学与人类舌人进行了一场大战。悉数比赛耗时50分钟，人类和机器都要翻译两段随机文本（未翻译过的），一段文学的，一段非文学的。在这次比赛中，人类以无量优势打败了机器，韩译英和英译韩上机器都没占到半点便宜。
有人会说，翻译可不像数学计算或许下围棋，评委在评判时可能会戴着有色眼镜。不过，这次比赛第三方裁判首要着眼于母语者一眼就能看出的言语过失，因而我们没有理由置疑比赛的公平性。
赛后，评委标明，NMT系统翻译出的文本90%语法都有疑问，或许说它会翻译出一些没有明显过失但不符合人类言语习气的语句。这场大战后，许多靠言语就餐的人都能松口气了。
不过从长远来看，NMT将来的确可以担任一些技术类的文本内容，此类文本有严重的写作标准且术语许多。当然，即使是此类文本，NMT翻译后人类也要对其进行必定的校正和修正。
至于文学和推行翻译，恐怕最抢先的AI也无能为力，由于此类文本的译文需求翻译根据实际情况进行再创造（如苹果“Think Different”的广告语翻译成“非同凡想”）。因而，在翻译和言语的世界中，机器人还有很长的路要走。
虽然现在很多科技大佬们都在研发人工智能，谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等等，从计算机出现的时候就开始发展翻译软件，但目前依旧不是很理想，因为人工智能不存在感情，无法理解语境，所以很难成为理想的翻译官。
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