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博鳌 人工 智能 翻译 乌龙 后 ， 你 必须 知道 的 机器 翻译 简史
2018-04-25 20:48:48
来源 ： 秦朔 朋友 圈
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* 作者 ： 尹相志 ／ 秦朔 朋友 圈 ID ： qspyq2015
这 是 秦朔 朋友 圈 的 第 1934 篇 原创 首发 文章
博鳌 人工 智能 翻译 的 “ 乌龙 ”
在 今年 的 博鳌 亚洲 论坛 中 ， 除了 主要 议程 外 ， 最 引人注目 的 热点 是 首次 引进 了 人工 智能 同 传 技术 进行 会议 中 的 实时 翻译 。 然而 ， 理想 很 丰满 ， 但 现实 却 很
骨感 ， 人工 智能 同 传 并没有 出现 原先 大肆 宣称 的 “ 让 同 传 业界 面对 即将 失业 的 威胁 ” ， 相反 的 ， 严重 抽风 的 翻译 结果 ， 反倒 让 相关 从业 人员 松 了 口气 ， 看
来 这 行 饭 还 可以 吃 很 久 … …
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寻找 新 的 “ 巴别塔 ”
下 文会 对 这 次 乌龙 失误 提供 一些 技术 面的 看法 ， 但 既然 谈到 机器 翻译 简史 ， 就 让 我们 先 把 “ 博鳌 翻译 事件 ” 搁 一边 ， 先 回溯 至 语言 翻译 的 起点 —— 巴别塔
。
《 圣经 · 旧约 · 创世纪 》 第 11 章 记载 ， 在 大 洪水 退去 后 ， 这 世界 上 的 人类 都 是 诺亚 的 子孙 。 大家 说 同样 的 语言 、 用 同样 的 口音 。 那时 人类 开始 通力 合作
， 希望 能够 建造 名为 巴别塔 的 通天 之 塔 ， 这个 举动 惊动 了 神 ， 因此 他 让 全世界 的 人类 开始 有 了 不同 的 语言 ， 从此 人类 再 也 无法 齐心 合作 ， 让 造 通天 塔 的 计
划以 失败 告终 ， 语言 差异 也 成为 了 人类 沟通 时 最 大 的 障碍 。 也许 是 血液 中 仍 有 想要 重建 巴别塔 的 梦想 ， 因此 翻译 就 成为 人类 在 过去 千百 年 历史 不断 演进 的
重点 文化 工程 。
语言 的 隔阂 并不 是 那么 容易 打破 的 ， 尤其是 要 跨语言 来 理解 同样 的 概念 ， 人类 历史 上 第一 次 出现 跨语言 的 平行 语料 ， 是 制作 于 公元前 196年 的 罗赛塔石
碑 （ Rosetta
Stone ） 上 同时 使用 了 古埃及 文 、 古 希腊文 以及 当地 通俗 文字 ， 来 记载 古 埃及 国王 托勒密 五世 登基 的 诏书 。 基于 古希腊文 的 知识 ， 语言 学家 可以 很 容
易地 根据 这些 平行 语料 理解 原本 艰涩 难懂 的 古埃及 文 ， 这 也 是 翻译 的 重大 里程碑 。
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机器 翻译 进化史
基于 规则 的 机器 翻译 （ RBMT ）
至于 机器 翻译 的 源头 ， 基本上 可以 追溯 至 1949年 ， 信息论 研究者 Warren
Weave 正式 提出 了 机器 翻译 的 概念 。 五 年 后 ， 也就是 1954年 ， IBM 与 美国 乔治敦 大学 合作 公布 了 世界上 第一 台 翻译机 —— IBM-701 。 它
能够 将 俄语 翻译 为 英文 ， 你 别 看 他 有 巨大 的 身躯 ， 事实上 它 里面 只 内建 了 6 条 文法 规则 ， 以及 250 个 单词 ， 但 即使 如此 ， 这 仍 是 技术 的 重大 突破 ， 那时
人类 开始 觉得 应该 很 快 就 能 将 语言 的 高墙 打破 。
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可能 是 神 察觉 有异 ， 又 对 人类 重建 巴别塔 的 计划 泼 了 一 桶 冷水 。 1964年 ， 美国 科学院 成立 了 语言 自动 处理 咨询 委员会 （ Automatic
Language Processing Advisory
Committee ， 简称 ALPAC 委员会 ） 。 两 年 后 ， 在 委员会 提出 的 报告 中 认为 机器 翻译 不 值得 继续 投入 ， 因为 这 份 报告 ， 造成 接下来 的 十来 年中
， 美国 的 机器 翻译 研究 几乎 完全 停滞 空白 。
从 IBM 的 第一 台 翻译机 诞生 到 20世纪 80年代 ， 那时 的 技术 主流 都 是 基于 规则 的 机器 翻译 ， 最 常见 的 做法 就是 直接 根据 词典 逐字 翻译 ， 虽然 后来 也 有
人 倡议 加入 句法 规则 来 修正 ， 但是 老实 说 ， 翻出 来 的 结果 都 很 令 人 沮丧 ， 因为 看起来 蠢到 极点 ， 因此 ， 到了 80年代 这样 的 做法 就 销声匿迹 了 。
为何 语言 没 办法 套用 规则 ？ 因为 语言 是 极其 复杂 且 模糊 的 系统 ， 从 字 的 歧义 到 各 种 修辞 ， 根本 不 可能 穷举 出 所有 规则 。 但 有趣 的 是 ， 不少 现在 近期 投身于
自然 语言 的 新创 公司 ， 仍然 很多 企图 用 穷举 规则 来 解决 中文 语义 ， 总 觉得 自己 的 冰雪 聪明 能够 完全 覆盖 语言 规则 体系 ， 但 这 种 想法 铁定 会 是 以 失败 告终 的
。
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我 在 这 举 个 例子 来 说明 为何 规则 是 不可行 的 ， 先 别 提 翻译 在 两 个 语言 转换 的 复杂性 ， 光是 从 中文 来说 ， “ 快递 送货 很 快 ” 这样 的 概念 你 能 想到 多少 种 讲法
？ 10 种 ？ 还是 100 种 ？ 在 我们 之前 做 过 的 自然 语言 统计 数据 来看 ， 一共 可能 会 有 3600 种 讲法 ， 而且 这个 数字 应该 还 会 随时 间 增加 ， 光 一 个 概念 如
此 简单 的 句子 就 能 有 那么 复杂 的 规则 体系 ， 若 用到 翻译 恐怕 规则 量 会 是 个 惊人 的 天文 数字 ， 因此 基于 规则 的 机器 翻译 思路 就 成为 了 昨日 黄花 。
基于 实例 的 机器 翻译 （ EBMT ）
在 全世界 都 陷入 机器 翻译 低潮期 ， 却 有 一 个 国家 对于 机器 翻译 有 着 强大 的 执念 ， 那 就 是 日本 。 日本人 的 英文 能力 差 举世 皆知 ， 也 因此 对 机器 翻译 有 强烈的
刚 需 。 日本 京都 大学 的 长尾 真 教授 提出 了 基于 实例 的 机器 翻译 。 也 就 是 别再 去 想 让 机器 从 无 到 有 来 翻译 ， 我们 只要 存上 足够 多 的 例句 ， 即使 遇到 不完全 匹
配 的 句子 ， 我们 也 可以 比对 例句 ， 只要 替换 不 一样 的 词 的 翻译 就 可以 。 这 种 天真的 想法 当然 没有 比 基于 的 规则 机器 翻译 高明 多少 ， 所以 并未 引起 风潮 。 但
是 没 多久 ， 人类 重建 巴别塔 的 希望 似乎 又 重见 曙光 。
基于 统计 的 机器 翻译 （ SBMT ）
引爆 这 波 统计 机器 翻译 热潮 的 还是 IBM ， 在 1993年 发布 的 《 机器 翻译 的 数学 理论 》 论文 中 提出 了 由 五 种 以 词 为 单位 的 统计 模型 ， 称 为 “ IBM 模型
1 ” 到 “ IBM 模型 5 ” 。 （ 好吧 … … 技术 人员 真的 不太 爱 花 时间 取 个 响亮 的 名字 ） 。
统计 模型 的 思路 是 把 翻译 当成 机率 问题 。 原则 上 是 需要 利用 平行 语料 ， 然后 逐字 进行 统计 ， 例如 机器 虽然 不 知道 “ 知识 ” 的 英文 是 什么 ， 但是 在 大多数 的
语料 统计 后 ， 会 发现 只要 有 知识 出现 的 句子 ， 对应 的 英文 例句 就 会 出现 “ knowledge ” 这个 字 ， 如此一来 ， 即使 不用 人工 维护 词典 与 文法 规则 ，
也 能 让 机器 理解 单词 的 意思 。
这个 概念 并不 新 ， 因为 最早 Warren
Weave 就 提出 过 类似 的 概念 ， 只不过 那时 并没有 足够 的 平行 语料 以及 限于 当时 计算器 的 能力 太弱 ， 因此 没有 付诸 实行 。 现代 的 统计 机器 翻译 要 从 哪里
去 找来 “ 现代 的 罗赛塔 石碑 ” 呢 ？ 最 主要 的 来源 其实 是 联合国 ， 因为 联合国 的 决议 以及 公告 都 会 有 各个 会员国 的 语言 版本 ， 但 除此之外 ， 要 自己 制作 平行
语料 ， 以 现在 人工 翻译 的 成本 换算 一下 就 会 知道 这 成本 高 到 惊人 。
在 过去 十来 年间 ， 大家 所 熟悉 的 谷歌 翻译 都 是 基于 统计 机器 翻译 。 听到 这 ， 应该 大家 就 清楚 统计 翻译 模型 是 无法 成就 通天 塔 大业 的 。 在 各位 的 印象 中 ， 机
器 翻译 还 只 停留 在 “ 堪用 ” 而非 是 “ 有用 ” 的 程度 。 但到 了 2014年 ， 机器 翻译 迎来 了 史上 最 革命 的 改变 —— “ 深度 学习 ” 来 了 ！
神经 网络 机器 翻译 （ NMT ）
神经 网络 并不 是 新 东西 ， 事实 上 神经 网络 发明 已经 距今 80多 年 了 ， 但是 自从 2006年 Geoffrey
Hinton （ 即 ： 深度 学习 三 尊大 神 之 首 ） 改善 了 神经 网络 优化 过于 缓慢 的 致命 缺点 后 ， 深度 学习 就 不断 地 伴随 各 种 奇迹 似的 成果 频繁 出现 在 我们 的 生
活 中 。 2015年 ， 机器 首 次 实现 图像 识别 超越 人类 ； 2016年 ， Alpha
Go 战胜 世界 棋王 ； 2017年 ， 语音 识别 超过 人类 速记员 ； 2018年 ， 机器 英文 阅读 理解 首 次 超越 人类 。 当然 机器 翻译 这个 领域 也 因为 有 了 深度 学习
这个 超级 肥料 而 开始 枝繁 叶茂 。
深度 学习 三 大 神 中 的 Yoshua
Bengio 在 2014年 的 论文 中 ， 首次 奠定 了 深度 学习 技术 用于 机器 翻译 的 基本 架构 ， 他 主要 是 使用 基于 序列 的 递归 神经 网络 （ RNN ） ， 让 机器 可
以 自动 捕捉 句子 间的 单词 特征 ， 进而 能够 自动 书写 为 另 一 种 语言 的 翻译 结果 。 此文 一 出 ， 谷歌 如获至宝 ， 很快地 ， 在 谷歌 供应 充足 火药 以及 大 神 的 加持之
下 ， 谷歌 于 2016年 正式 宣布 将 所有 统计 机器 翻译 下架 ， 神经 网络 机器 翻译 上位 ， 成为 现代 机器 翻译 的 绝对 主流 。
谷歌 的 神经 网络 机器 翻译 最 大 的 特色 是 加入 了 注意力 机制 （ attention ） ， 注意力 机制 其实 就是 在 模拟 人类 翻译 时 ， 会 先用 眼睛 扫过 一 遍 ， 然后
会 挑出 几 个 重点 字 来 确认 语义 的 过程 ， 果然 有 了 注意力 机制 加持 后 威力 大增 。 谷歌 宣称 ， 在 “ 英 — 法 ” ， “ 英 — 中 ” ， “ 英 — 西 ” 等 多 个 语 对 中 ， 错误率
跟 之前 的 统计 机器 翻译 系统 相比 降低 了 60% （ 可 见 之前 问题 多 大 ） 。
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神经 网络 虽然 可以 根据 现有 的 平行 语料 学习 ， 理解 句 中 细微 的 语言 特征 ， 但是 它 并非 完美无缺 ， 最 大 的 问题 来自于 需要 大量 的 语料 以及 它 如 黑盒子 般的难
以 理解 ， 也就是说 ， 就 算出 了 错 也 无从 改起 ， 只 能够 供应 更 多 的 正确 语料 来 让 “ 深度 学习 ” 改正 。 也 因此 同样 一 个 句型 ， 却 可以 有 截然不同 的 翻译 结果 。
（ 看看 下图 的 三 个 翻译 的 例子 ， 希望 这 只 是 谷歌 内部 的 政治 正确 … … ）
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今年 2月 ， 微软 让 机器 语言 理解 超越 人类 后 马上 又 有 新 举措 ， 3月 14日 ， 微软 亚洲 研究院 与雷德蒙 研究院 的 研究 人员 宣布 ， 其 研发 的 机器 翻译 系统 在 通
用 新闻 报道 测试 集 newstest2017 的 中 英 翻译 测试 集上 ， 达到 了 可 与 人工 翻译 媲美 的 水平 。 这 自然 是 神经 网络 机器 翻译 的 一 大 胜利 ， 当然 在 架
构上 也 有 了 不少 创新 ， 其中 最 值得 注意 的 是 加入 了 对偶 学习 （ dual learning ） 以及 推敲 网络 （ Deliberation
Networks ） 。
对偶 学习 要 解决 平行 语料 有限 的 问题 ， 一般来说 深度 学习 必须 同时 要 提供 给 机器 答案 ， 这样 机器 才 能够 根据 它 的 翻译 结果 与 答案 间 的 差异 持续 修正 改进 。
如果 没有 足够 的 平行 语料 ， 那 机器 该 如何 学习 翻译 呢 ？ 对偶 学习 给 了 个 有趣 的 想法 ， 以 中英文 翻译 为例 ， 那 就 直接 把 一 个 中翻英 模型 与 英翻中 模型 铐在一
起 ， 一 个 中文 句子 先 透过 中翻英 转换 为 英文 ， 然后 再 把 这 句 英文 送进 英翻中 转换 为 中文 ， 这 时候 只要 两 个 模型 齐心协力 ， 让 最终 句子 的 中文 输出 与 原来 输
入 的 中文 句子 相同 ， 就 表示 两 个 翻译器 都 有 正确 的 翻译 能力 。 也 因此 ， 只要 用 平行 语料 训练 有 基本 翻译 能力 的 两个 模型 ， 接下来 这 两 个 模型 就 能够 让 对偶
学习 在 没有 平行 语料 的 条件 下 持续 精进 。
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至于 推敲 网络 也 是 模仿 人类 翻译 的 过程 ， 通常 人工 翻译 会 先 做 一 次 粗略 的 翻译 ， 然后 再 将 内容 调整 为 精确 的 二 次 翻译 结果 ， 其实 各位 可以 发现 不管 再 聪明
的 神经 网络 ， 最终 仍 要 参考 地 表上 最 聪明 的 生物 ， 也就是 身为 人类 的 我们 。
让 “ 松下 问 童子 ” 的 尴尬 消失
机器 翻译 的 发展 并不 意味 着 未来 翻译 界 人士 将 会 没有 饭 吃 了 。 可以 注意 到 的 是 ， 微软 发布会 曾 强调 “ 通用 新闻 报道 测试 集 newstest2017 ” 的
“ 中 英 翻译 测试 集 ” 上 ， 数据集 表现 好 未必 能 与 通用性 划上 等号 ， 这 也 就 可以 说明 为何 腾讯 翻译 君 明明 平常 口碑 不错 ， 但是 为何 在 博鳌 同 传 却 表现 失准 。
同 传 可以 说 是 翻译 任务 的 顶点 ， 除了 要 有 正确 听力 理解 原 句 ， 还 要 在 有限 的 时间 内 转换 为 其他 语言 ， 而且 别 忘 了 讲 者 不 会 给 翻译 任何 等待 的 时间 ， 所以 等
于 语音 识别 与 机器 翻译 必须 同步 处理 ， 再 加上 现场 杂音 、 讲 者 的 表达 方式 、 语气词 感叹词 等等 干扰 因素 都 有 可能 会 造成 机器 的 误判 。
就 笔者 看来 ， 腾讯 翻译 君 ， 可 被 指责 的 点 可能 只 是 不够 用功 ， 没有 把 关键 的 专有 名词 录入 ， 这 才 会 发生 “ 一 条 公路 和 一 条 腰带 ” 这 种 “ 经典 错误 ” 。
但是 撇开 同传 ， 我 用 很 经典 的 一 个 案例 来 测试 谷歌 翻译 、 腾讯 翻译 君 、 有道 翻译 官 以及 彩云 小译 ， 用 了 一 句 唐 诗 “ 松下 问 童子 ” 。 各位 可以 看到 错误 最 明
显 的 是 谷歌 ， 它 翻译 成 了 “ 松下 电器 问 了 童子 ” ， 而 从 翻译 结果 来看 ， 腾讯 翻译 君 与 彩云 小译 都 完全 正确 ， 有道 翻译 官 只 说 对了 一半 ， 所以 腾讯 的 翻译 能
力 还是 在 业界 水平 之上 的 。
从 这里 也 可以 看到 一 个 有趣 的 差异 ， 为何 西方 机器 翻译 错 得 离谱 ， 但是 本国 的 机器 翻译 却 几乎 都 能 掌握 原意 ？ 这 是 因为 语言 不 能 脱离 人类 的 使用 场景 而 存
在 ， 即 我们 语文 学习 中 常 强调 的 上下文 （ context ） ， 这 来自于 我们 过去 的 文化 、 过去 共 有的 记忆 所 构成 的 ， 没 读 过 唐诗 的 谷歌 自然 无法 理解 这句
诗 的 精髓 。 语言 会 是 人工 智能 时代 人类 最后 的 壁垒 ， 因为 语言 会 因 人类 的 使用 不断 地 发生 变化 ， 这 是 机器 很 难 完美 替代 的 。
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随着 技术 进步 ， 终 有 一 天 ， 机器 翻译 会 从 “ 堪用 ” 变成 “ 有用 ” ， 再 进化 至 “ 好用 ” ， 但 就 如同 我 过去 几 篇 文章 的 论点 一样 ， 机器 不 会 抢 了 人类 的 工作 ，
能 让 人类 失业 的 其实 只有 我们 自己 。 如何 善用 人工 智能 成为 自己 的 工具 ， 把 自己 从 无聊 繁琐 的 工作 中 抽身 ， 这 才 是 面对 未来 的 正确 姿势 。
* 作者 为 ： Deepbelief 人工 智能 科学家 。 华院 数据 科学家 。 2002年 在 中国 台湾 创立 亚洲 资采 ， 台湾 第一 个 大 数据 公司 。
[1B21CC51B61E15 FEDEA4B6D470407B4673 CD 295C_size34_w640_h288.jpeg ]
* 简史 系列 ：
婚纱 简史 / 高铁 简史 / 支付 简史 / 便利店 简史 / 黄牛 简史 / 东京 银座 简史 / 口红 简史 / 摄影 简史 / 香水 简史
「  本 文 仅 代表 作者 个人 观点  」
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戴威 负债 胡玮 炜套现 ， 最后 谁 是 赢家 ？ 房地产 回温 怎 会 如此 简单 ？ 社区 拼团 是 新 的 风口 ？ | | 秦朔大真探
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2018 杰出 商界 领军 者 评选 进入 倒 计时
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复旦 经济 学院 院长 张军 ： 2019 应该 这么 投资
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这 家 公司 用 奇葩 的 制度 竟 成 “ 美 股 四 剑客 ”
12-04
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才 一 岁 的 瑞幸 咖啡 为什么 能 “ 膨胀 ” 到 20 亿 美元 ？
12-04
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守卫 金融 安全 我们 是 认真 的
中国 经营 报 12-28
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凤凰网 公益 基金 救助 直达
谁 推 高 了 三四 线 城市 的 房价 ？
2 条 评论 2018-07-02 06:52:48
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