科技博客VentureBeat近日撰文稱，近些年來，人工智能已經(jīng)從理論應(yīng)用領(lǐng)域破殼而出，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)滲入了智能汽車、視頻游戲、數(shù)字營銷、虛擬助手和聊天機(jī)器人等產(chǎn)品。隨著AI影響力的不斷擴(kuò)張，它們會(huì)繼續(xù)打破原有力量平衡，讓某些行業(yè)舊貌換新顏。今天下午，柯潔在與AlphaGo的第二局比賽中投子認(rèn)輸，機(jī)器已經(jīng)徹底笑傲棋壇。不過，在最近今年2月的另一場(chǎng)翻譯人機(jī)大戰(zhàn)中，AI卻沒能戰(zhàn)勝人類。那么，未來機(jī)器同樣會(huì)讓人類翻譯失業(yè)，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(gè)答案，我們必須先了解AI和機(jī)器學(xué)習(xí)是如何一步步戰(zhàn)勝人類的。1996年，IBM的深藍(lán)電腦首次挑戰(zhàn)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(lán)卻贏了第二場(chǎng)比賽。在那之后，計(jì)算機(jī)又有了長(zhǎng)足的發(fā)展，國際象棋領(lǐng)域，人類已經(jīng)再難與其叫陣。

深藍(lán)挑戰(zhàn)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(zhàn)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(lián)網(wǎng)上取得了60場(chǎng)不敗的戰(zhàn)績(jī)。而今天，升級(jí)版的AlphaGo在比賽中已經(jīng)2:0領(lǐng)先柯潔。

機(jī)器翻譯已經(jīng)發(fā)展到3.0時(shí)代

現(xiàn)在，業(yè)界開始將翻譯看成下一個(gè)突破口。語言的生成和翻譯對(duì)機(jī)器來說一直是最復(fù)雜的挑戰(zhàn)，上世紀(jì)50年代IBM就試圖打破這一藩籬，但直到上世紀(jì)90年代，搜索引擎Altavista才推出了真正的翻譯工具。不過，機(jī)器翻譯有自己的局限，它只能“翻字典”逐個(gè)單詞進(jìn)行翻譯，缺乏背景知識(shí)的它大多數(shù)時(shí)候翻譯出來的都不像人話。

機(jī)器翻譯之后，我們進(jìn)入了統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯（SMT）時(shí)代。它會(huì)利用模型將語段中的單詞或句子與此前的翻譯進(jìn)行對(duì)比，然后再找出最合適的表達(dá)方法。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的介入，機(jī)器翻譯將進(jìn)入第三個(gè)階段。與人類大腦類似，機(jī)器需要在語境背景下理解不同句段的使用方法，隨著學(xué)習(xí)的深入，它們也能生成可理解的目標(biāo)語言。

為此，谷歌專門開發(fā)了神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）技術(shù)，該技術(shù)會(huì)以整個(gè)句子為單位進(jìn)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(yǎng)料”，它能快速分析語段結(jié)構(gòu)并發(fā)現(xiàn)語義或結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的微妙之處。

短期內(nèi)人類翻譯不會(huì)丟飯碗

技術(shù)進(jìn)步飛快，許多靠語言吃飯的人開始擔(dān)心NMT帶來的巨大威脅，但對(duì)于普羅大眾來說，能打破語言的藩籬確實(shí)令人期待。

今年2月份，谷歌全新NMT系統(tǒng)在韓國世宗大學(xué)與人類譯員進(jìn)行了一場(chǎng)大戰(zhàn)。整個(gè)比賽耗時(shí)50分鐘，人類和機(jī)器都要翻譯兩段隨機(jī)文本（未翻譯過的），一段文學(xué)的，一段非文學(xué)的。在這次比賽中，人類以巨大優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)勝了機(jī)器，韓譯英和英譯韓上機(jī)器都沒占到半點(diǎn)便宜。

有人會(huì)說，翻譯可不像數(shù)學(xué)計(jì)算或者下圍棋，評(píng)委在評(píng)判時(shí)可能會(huì)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(cuò)誤，因此我們沒有理由懷疑比賽的公平性。

賽后，評(píng)委表示，NMT系統(tǒng)翻譯出的文本90%語法都有問題，或者說它會(huì)翻譯出一些沒有明顯錯(cuò)誤但不符合人類語言習(xí)慣的語句。這場(chǎng)大戰(zhàn)后，許多靠語言吃飯的人都能松口氣了。

不過從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，NMT未來確實(shí)可以勝任一些技術(shù)類的文本內(nèi)容，此類文本有嚴(yán)格的寫作規(guī)范且術(shù)語眾多。當(dāng)然，即使是此類文本，NMT翻譯后人類也要對(duì)其進(jìn)行一定的校對(duì)和修改。

至于文學(xué)和營銷翻譯，恐怕最先進(jìn)的AI也無能為力，因?yàn)榇祟愇谋镜淖g文需要翻譯根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行再創(chuàng)造（如蘋果“ThinkDifferent”的廣告語翻譯成“非同凡想”）。因此，在翻譯和語言的世界中，機(jī)器人還有很長(zhǎng)的路要走。

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