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人工智能翻譯或許能夠對抗人工翻譯

來源: 發布時間:2017-6-3 11:13:06

人們常常會用“人機大戰”來設想人與機器的關系,要想把這種思維定勢轉變為“人機合作”并不那么容易,也不會在一夜之間發生。但它確實勢在必行,因為人類目前所處的時代中,技術越來越不受物理設備的禁錮,并且越來越普及,成為我們生活中不可缺少的一部分。
“人工智能就像一個守護天使,它時刻關照著你! 當下,機器翻譯已經能減少部分情況下的人工翻譯。微軟將這種無處不在而又似乎“無處可尋”的技術理念稱為“隱形革命”。隨著機器學習等人工智能技術的發展,獲得與使用數據的增多,機器將越來越善于從事某些工作。人工智能的最終目的是幫助人類擁有更好的生活,未來將是人類智能與人工智能的共同組合。
在機器翻譯方面,微軟正將這一技術服務到日常生活當中。

在去年12月1日的微軟技術大會上,微軟認知服務與花椒直播共同展示了展示了使用微軟人工智能翻譯技術實現多語言直播的應用。人稱“哈利波特”的微軟亞洲研究院首席研究員 Thomas Moscibroda博士用他的母語——德語在直播期間回答了網友們用中文提出的各種好玩的問題。網紅主播Thomas說的話和網友的問題都實時顯示中德雙語字幕,這背后則是有微軟提供的Microsoft Translator的語音翻譯服務。
Microsoft Translator提供了豐富多樣的使用場景,解決了用戶在面對面時由于語言不通而導致交流不暢的痛點。例如幫助身處異國的旅行者更方便地與酒店前臺、出租車司機和博物館導游等進行交流。教師也可借助該項技術與只會說其他語言的學生家長進行溝通。在紐約市的一個試點項目中,這項技術還被用于幫助非英語人群申請由州政府頒發的身份證。

積累了微軟20多年研究成果,Microsoft Translator的語音翻譯服務,現已全部由業界先進的深度神經網絡技術驅動,以提供更準確自然的翻譯體驗。Microsoft Translator語音翻譯能實現包括中文在內的9種不同語言之間的實時語音翻譯。消費者可以通過實時語音翻譯Skype Translator以及Microsoft Translator的iOS和Android版的移動應用進行體驗。微軟翻譯還支持近60種語言的文本翻譯。而且這個數量還在不斷增加。目前全球已有數千間企業在使用微軟自動翻譯技術,提高業務效率和服務質量。
微軟研究院Microsoft Translator產品戰略總監Olivier Fontana說:“我們的終極目標是打破語言障礙!边@項技術適用于一對一交談(例如旅行者向酒店前臺問詢)、一對多互動(例如一名導游與一群游客交談)以及多對多溝通(例如多語言的商務會議和學術討論)。只需要每個人在手機上打開Microsoft Translator移動端的App,掃描二維碼并進入聊天界面,就可以開始交流了。
個人通用翻譯器

這一功能以Microsoft Translator語音翻譯技術為基礎,該技術已先用于Skype Translator,后者讓使用不同語言的人群能在網上進行實時交流。
“Skype Translator能讓被地區和語言阻隔的人順暢交流,“但它不能滿足面對面交談的需求,”微軟人工智能及微軟研究事業部機器翻譯組研究經理Arul Menezes說。他和他的同事們都認為, 面對面跨語種交流所要用到的技術,應該更接近于《星際迷航》和其他科幻作品中隨處可見的“通用翻譯器”。
對于“個人通用翻譯器”,團隊決定利用業已廣泛采用的移動設備,而不再開發專用的翻譯硬件。Microsoft Translator團隊項目經理Tanvi Surti說:“眼下,智能手機隨處可見,幾乎人手一只!盨urti負責領導Microsoft Translator現場翻譯功能的開發。
該團隊開發了一項技術,讓現有的Microsoft Translator 手機應用與網站形成了一個整體!拔覀兓撕芏鄷r間思考用戶體驗設計,”Surti說!氨热缥覀儌z說著兩種不同的語言,我們如何做到快速對接以便有更多的時間和注意力用于考慮交談內容?”
新功能使用起來非常簡單。首先,用戶通過手機端應用或網站登錄這項服務,選擇自己的語言并發起新會話。這一過程將生成一個代碼以及一個二維碼,其他參與者可以輸入這代碼或掃描二維碼加入,然后選擇自己的語言,談話就可以開始了。

與大多數尖端前沿技術類似,它目前還不夠完美。
“毫無疑問,目前該技術的應用在質量和設置上都有很多提升的空間。但毫無疑問的是,一旦你完成設置,就能在多人使用多種語言面對面交談的過程中獲得‘通用翻譯器’體驗,”Fontana說。
深層神經網絡

機器翻譯技術本身是由運行在云中的算法所驅動的,通過使用基于深層神經網絡的翻譯技術,與先前所謂的“統計型機器翻譯”相比,它能夠提供更流暢、聽起來更有“人味”的翻譯。
兩種方法都涉及根據早前經專業人士翻譯的文檔文本數據對算法進行訓練,以便讓系統了解一種語言中的單詞和短語如何用另一種語言來表達。然而,統計型方法局限在由一兩個鄰近詞語形成的上下文范圍內對某個單詞進行翻譯,這可能會導致翻譯出來的語句笨拙而迂回。
“神經網絡”受到了掌握多門語言的人類在翻譯過程中大腦中發生的模式識別過程的啟發,實現了更自然的語音翻譯。
例如,在非神經世界中,“一群貓”和“一只貓”被視為不同的實體;而人類大腦以及神經網絡則把這兩者視為密切相關的詞。神經網絡也可以解析“住宿”和“星宿”兩個詞中“宿”字的含義區別。Menezes解釋說:“單詞已經不再被視為它所代表的事物,而是一個包含500個維度的向量,其本質是500組數字,而每一個數字都反映了這個單詞的某一個方面!
神經網絡在開始翻譯之前,首先用1000個維度的向量對每個單詞在整個句子語境下的含義進行建模,無論這句話有5個詞還是20個詞都是這樣處理的。這一包含1000個維度的模型(而非單詞)隨后被翻譯成另一種語言。
此外,Fontana表示,隨著該技術被使用的次數越多,翻譯的質量也會不斷提高。他希望看到Microsoft Translator能被包括旅行者、導游、教師和社會工作者在內的廣泛的用戶群體所采用。




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