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横扫 人类 棋坛 后 AI 机器 下个 目标 是 征服 翻译
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2017-05-26 23:36:02 出处 ： 极客 公园 作者 ： 宋 德 编辑 ： 万 南 评论 ( 0 )  点击 可以 复制本 篇 文章 的 标题 和 链接
猜 你 想 看 ： 机器人 AlphaGo
编者按 ： 如果 你 的 朋友 圈 有 一 位 人工 智能 行业 的 创业者 ， 你 可能 会 有些 焦虑 ， 因为 他 可能 会 隔三差五 地 转 个 文章 告诉 你 哪些 行业 要 灭绝 了 。
礼拜二 ， 阿尔法 狗 「 胜天 半子 」 的 时候 大家 也 都 很 慌 ， 网上 流出 很多 文章 说 这 狗 已经 聪明 到 让 人 了 ， 太 可怕 了 。
横扫 人类 棋坛 后 AI 机器 下个 目标 是 征服 翻译
有 那么 可怕 吗 ？
目前 的 人工 智能 准确 地 说 应该 叫 深度 学习 ， 其 智能 水平 还 停留 在 「 幼儿 」 阶段 。 就 目前 来看 ， 人工 智能 在 规则 固定 的 棋牌 游戏 上 超越 人类 无非 是 因为 计算 能力 的 优
势 ， 而 在身 为人 基本 的 语言 能力 方面 ， 机器 还 远远 达 不到 与 人类 同场 竞技 的 标准 。
正 如 你 在 这 周 Google DeepMind 的 围棋 大会 上 所 看到 的 ， 机器 学习 在 最近 几 年 里 已经 深入 渗透 到 了 许多 的 行业 中 。
然而 在 不久 之前 ， 对 它 的 讨论 更 多 的 只 是 停留 在 理论 层面 上 ， 机器 学习 在 生活 中 的 应用 仿佛 还是 科幻小说 里 的 事 ， 但 现在 ， 我们 看到 人工 智能 已经 成功 应用于 智能
汽车 ， 电子 游戏 、 数字 营销 、 虚拟 助手 、 聊天 机器人 和 其他 我们 生活 的 方方面面 。
横扫 人类 棋坛 后 AI 机器 下个 目标 是 征服 翻译
（ 各 大 公司 纷纷 推出 自家 的 聊天 机器人 Chatbot ， 来源 ： Businessofapps ）
虽然 人工 智能 已经 成功 搅乱 并 改善 了 许多 行业 ， 但 在 它 克服 一些 障碍 之前 ， 我们 还 没有 必要 担心 会 丢掉 我们 手上 的 工作 。 在 今年 二月 的 一 次 翻译 比赛 中 ， 人类 打败
了 人工 智能 ， 但 现实 一点 地 说 ， 即 时而 准确 的 机器 翻译 成为 现实 也 只是 时间 问题 了 。
游戏 的 结束
1996 年 ， IBM 的 深蓝 计算机 首次 挑战 统治 国际 象棋 十二 年 之 久 的 世界 冠军 卡斯帕 罗夫 ， 那 一 次 人类 赢了 。 但 在 1997
年 ， 深蓝 成功 打败 了 卡斯帕 罗夫 ， 这 次 比赛 之后 ， 计算机 发展 得 越来越 快 ， 人类 再 也 没有 机会 在 国际 象棋 上 胜过 计算机 。
下 一 个 沦陷 的 棋类 运动 是 围棋 。 在 当时 ,
这 项 中国 的 古老 游戏 对 最 先进 的 计算机 来说 也 太过 复杂 了 —— 据说 围棋 中 可能 存在 的 下棋 路数 比 人类 可见 的 宇宙 中 存在 的 原子数 还 要多 。 正 因 如此 ， 当
DeepMind 的 AlphaGo 人工 智能 计算机 程序 在 2016 年 3 月 击败 了 韩国 的 围棋 名将 李世石 时 ， 整个 世界 都 为之 震惊 了 。
本 周 ， 在 中国 乌镇 举办 的 围棋 峰会 上 ， AlphaGo 已经 连续 两 局 击败 了 世界 排名 第一 的 中国 棋手 柯洁 ， 并 于 今天 下午 团灭 了 五 人 合作 的 人类 棋手 。
在 去年 李世石 战败 后 ， 柯洁曾 公开 表示 自己 不可能 会 输给 这 台 冰冷 的 机器 ， 然而 ， 在 见识 到 AlphaGo
超乎 寻常 的 成长 速度 后 ， 柯洁 改口 称 「 人工 智能 的 进步 超乎 想象 」 。
在 今天 的 比赛 中 ， AlphaGo 还 与 人类 联手 对弈 ， 主办方 希望 借此 探索 人工 智能 除了 能够 在 人类 的 游戏 中 击败 人类 以外 ， 是 够 还 能够 帮到 人类 。
征服 语言 ？
现在 ， 行业 的 重心 已经 转向 了 翻译 ， 语言 文字 的 生产 和 翻译 在 很久以前 就是 机器 学习 的 一 大 障碍 。 早 在 上个 世纪 50 年代 ， IBM
就 已经 对 机器 翻译 进行 了 深入 的 探索 与 研究 ， 但 直 到 90 年代 ， 从 Altavista 的 翻译 工具 Babel Fish
开始 ， 这 类 翻译 工具 才 进入 大众 的 视野 。
然而 ， 机器 翻译 也 有 其 自身 的 限制 ： 机器 翻译 只 会 使用 词典 进行 字 对 字 的 解释 ， 它 可以 提供 文本 的 翻译 ， 却 无法 将 语义 、 句法 和 词法 的 复杂性 考虑 在内 。
统计 机器 翻译 （ SMT ） 是 翻译 技术 发展 的 下 一 阶段 。 统计 机器 翻译 的 原理 是 通过 一 个 模型 将 材料 中 的 单词 和 词组 与 翻译 过 的 文章 比对 （ 尤其是 专业 翻译 ） ， 然后
挑出 最 常 使用 的 词 。
横扫 人类 棋坛 后 AI 机器 下个 目标 是 征服 翻译
（ 统计 机器 翻译 示例 ， 来源 ： ACL ）
从 逻辑 上 来说 ， 机器 学习 和 人工 智能 将 能够 掌握 语言 的 复杂性 ， 以往 标准 的 翻译 技术 在 这 一 点 上 是 没法 和 深度 学习 相比 的 。 和 人类 的 大脑 一样 ， 机器 需要 学习 在 不
同 的 上下文 中 使用 不同 的 短语 和 句子 ， 并 随着 时间 的 推移 进一步 生成 用户 能够 理解 并与 目标 语言 相关 的 材料 。
应对 市场 对于 精准 翻译 的 需求 ， Google
推出 了 神经 机器 翻译 （ NMT ） 。 神经 机器 翻译 技术 在 翻译 文本 时 让 机器 更 关注 整个 句子 而 不 是 其中 的 一些 成分 （ 单词 、 词组 等 ） ， 通过 把 这些 成分 用 最 自然 的 方
式 组合 起来 ， 从而 得出 最佳 的 翻译 结果 。
当 人工 智能 技术 应用 到 这个 过程 中时 ， 神经 机器 翻译 就 可以 从 其他 已 完成 的 翻译 中 分析 学习 它们 的 结构 ， 学习 它们 在 语序 等 细微 问题 上 如何 做出 调整 。
还 差得 远 呢
考虑 到 现在 技术 进步 的 惊人 速度 ， 一些 靠 语言 和 翻译 吃饭 的 人才 开始 担心 神经 机器 翻译 会 抢 了 他们 的 饭碗 也 就 不足为奇 了 。 但 从 另 一 个 角度 来看 ， 全世界 仍有 许许
多多 的 人和 企业 对 科技 打破 语言 的 障碍 、 人工 智能 成为 全新 的 通用 语言 还是 充满 期待 的 。
因此 ， 当 世宗 大学 与 韩国 国际 翻译 协会 合作 ， 组织 人类 译员 与 Google 全 新 的 神经 机器 翻译 系统 （ 以及 韩国 本地 搜索 引擎 Naver
的 翻译 工具 ） 进行 翻译 比赛 时 ， 人类 的 感觉 是 既 激动 又 恐慌 的 ， 尤其 对 译员们 来说 ， 这 场 比赛 可能 会 预告 着 他们 的 工作 不再 有 保障 了 。
横扫 人类 棋坛 后 AI 机器 下个 目标 是 征服 翻译
（ Naver Papago 翻译 应用 ， 图片 来源 ： Blogspot ）
这 场 比赛 耗时 50 分钟 ， 比赛 双方 需要 翻译 两 份 随机 选择 的 未经 翻译 过 的 文本 ， 一 份 为 文学 翻译 ， 一 份 非 文学 性质 。
比赛 的 结果 还是 比较 让 人 安心 的 ， 无论是 韩翻英 还是 英翻韩 ， 无论是 文学性 翻译 还是 非 文学 文本 翻译 ， 人类 都 以 较 大 的 优势 打败 了 基于 人工 智能 的 机器 翻译 。
但 也 有 很多 人 认为 ， 不同于 数学 或者 棋类 游戏 ， 翻译 没有 一 个 客观 的 标准 ， 而 最终 比赛 判定 结果 的 又 是 人类 的 评审 ， 所以 这 其中 可能 会 有 不好 定夺 的 主观 成分 存在
。
但是 ， 考虑 到 评委 在 判断 时 只是 根据 翻译 结果 是否 符合 母语 使用者 的 语言 习惯 ， 以及 是否 有 明显 的 语法 错误 来 判定 输赢 ， 所以 这 次 比赛 的 判决 应该 还是 非常 公正 的
。
评委们 表示 ， 神经 机器 翻译 系统 翻译 出 的 文字 有 90%
都 有 语法 上 的 错误 ， 这些 错误 不 明显 ， 但 足以 让 受 过 教育 的 英语 母语 或 韩语 母语 者 感到 尴尬 。 这 次 人与 机器 的 对抗 结束 后 ， 许多 语言 学家 和 翻译 人员 都 可以 松 一 口
气 了 。
但 不 可 避免 的 是 ， 随着 神经 机器 翻译 系统 的 进一步 发展 ， 技术性 的 内容 ， 那些 有着 严格 标准 和 术语 使用 规范 的 内容 ， 可能 更 容易 被 机器 完美 地 翻译 出来 ， 并且 不需
要 太 多 后期 的 人工 编辑 。
然而 ， 文学 和 营销 方面 的 文本 在 翻译 时 就 几乎 是 需要 就 目标 市场 和 受众 的 情况 进行 再 创作 ， 这 对于 人工 智能 机器 翻译 而言 ， 毫无疑问 仍然 是 一 个 艰难 的 挑战 。 翻译
这 种 内容 需要 基于 一定 的 语境 和 研究 ， 同时 也 要 有 一定 创作 的 能力 来 与 目标 读者 取得 共鸣 。
在 翻译 和 语言学 的 世界 里 ， 机器 想要 取代 人类 ， 还有 很 长 很 长 的 路要走 。
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