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為什么AI能在圍棋界稱雄卻無法攻克翻譯高地?

2017-05-26 17:26:58 來源:騰訊科技 熱度:
科技博客VentureBeat近日撰文稱,近些年來,人工智能已經從理論應用領域破殼而出,機器學習技術滲入了智能汽車、視頻游戲、數字營銷、虛擬助手和聊天機器人等產品。隨著AI影響力的不斷擴張,它們會繼續打破原有力量平衡,讓某些行業舊貌換新顏。今天下午,柯潔在與AlphaGo的第二局比賽中投子認輸,機器已經徹底笑傲棋壇。不過,在最近今年2月的另一場翻譯人機大戰中,AI卻沒能戰勝人類。那么,未來機器同樣會讓人類翻譯失業,搭起全人類無障礙交流的“巴別塔”嗎?
 
 
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和機器學習是如何一步步戰勝人類的。1996年,IBM的深藍電腦首次挑戰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卻贏了第二場比賽。在那之后,計算機又有了長足的發展,國際象棋領域,人類已經再難與其叫陣。
 
深藍挑戰卡斯帕羅夫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,在互聯網上取得了60場不敗的戰績。而今天,升級版的AlphaGo在比賽中已經2:0領先柯潔。
 
機器翻譯已經發展到3.0時代
 
現在,業界開始將翻譯看成下一個突破口。語言的生成和翻譯對機器來說一直是最復雜的挑戰,上世紀50年代IBM就試圖打破這一藩籬,但直到上世紀90年代,搜索引擎Altavista才推出了真正的翻譯工具。不過,機器翻譯有自己的局限,它只能“翻字典”逐個單詞進行翻譯,缺乏背景知識的它大多數時候翻譯出來的都不像人話。
 
機器翻譯之后,我們進入了統計機器翻譯(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行對比,然后再找出最合適的表達方法。
 
隨著機器學習和AI的介入,機器翻譯將進入第三個階段。與人類大腦類似,機器需要在語境背景下理解不同句段的使用方法,隨著學習的深入,它們也能生成可理解的目標語言。
 
為此,谷歌專門開發了神經機器翻譯(NMT)技術,該技術會以整個句子為單位進行理解(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“養料”,它能快速分析語段結構并發現語義或結構轉換的微妙之處。
 
短期內人類翻譯不會丟飯碗
 
技術進步飛快,許多靠語言吃飯的人開始擔心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系統在韓國世宗大學與人類譯員進行了一場大戰。整個比賽耗時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,人類以巨大優勢戰勝了機器,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慣的語句。這場大戰后,許多靠語言吃飯的人都能松口氣了。
 
不過從長遠來看,NMT未來確實可以勝任一些技術類的文本內容,此類文本有嚴格的寫作規范且術語眾多。當然,即使是此類文本,NMT翻譯后人類也要對其進行一定的校對和修改。
 
至于文學和營銷翻譯,恐怕最先進的AI也無能為力,因為此類文本的譯文需要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”)。因此,在翻譯和語言的世界中,機器人還有很長的路要走。

責任編輯:黃焱林

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