據(jù)fastcompany報(bào)道，最新出現(xiàn)的兩個(gè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)完成了嶄新的突破——可以在無需人類翻譯文本的學(xué)習(xí)資料的情況下，自主學(xué)習(xí)翻譯地球上的任何語(yǔ)言。機(jī)器翻譯發(fā)展驚人，但是地球上還是有數(shù)以億計(jì)的人無法享受它的好處——因?yàn)樗麄兊恼Z(yǔ)言在翻譯器的下拉菜單中根本找不到。 現(xiàn)在，兩個(gè)新的人工智能系統(tǒng)——一個(gè)來自西班牙的delPaísVasco大學(xué)（UPV），另一個(gè)來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）——承諾會(huì)改變這一切，為像《星際迷航》（Star Trek）中那樣的真正的宇宙通用譯者（universal translator）的到來打開大門。
要了解這些新系統(tǒng)的潛力，首先要了解當(dāng)前的機(jī)器翻譯是如何工作的。 目前機(jī)器翻譯的事實(shí)標(biāo)桿是谷歌翻譯，這個(gè)系統(tǒng)涵蓋了從南非語(yǔ)到祖魯語(yǔ)的103種語(yǔ)言，包括世界上前10種語(yǔ)言——順序?yàn)闈h語(yǔ)，西班牙語(yǔ)，英語(yǔ)，印度語(yǔ)，孟加拉語(yǔ)，葡萄牙語(yǔ)，俄語(yǔ)，日語(yǔ)，德語(yǔ)， 和爪哇語(yǔ)。 Google的系統(tǒng)使用人類監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比較平行文本——以前由人類翻譯過的書籍和文章。 通過比較這些平行文本中的大量數(shù)據(jù)，Google翻譯可以學(xué)習(xí)任意兩種指定語(yǔ)言之間的對(duì)等關(guān)系，從而獲得在它們之間快速轉(zhuǎn)換的能力。有時(shí)候翻譯結(jié)果會(huì)很有趣，可能并不能真正反映原文的意思，但總的來說，這些翻譯是功能性的，隨著時(shí)間的推移，他們會(huì)越來越好。
Google的做法很好，而且很有效。但不幸的是，它并不是全球通用。這是因?yàn)橛斜O(jiān)督的培訓(xùn)需要很長(zhǎng)的時(shí)間以及很多監(jiān)督人員——因?yàn)樘嗔耍雀枋褂昧吮姲?mdash;—也因?yàn)椴⒎鞘澜缢姓Z(yǔ)言之間都有足夠多的并行翻譯文本。想想看：根據(jù)世界語(yǔ)言民族學(xué)目錄，地球上有6,909種生活語(yǔ)言。其中414種的使用人數(shù)占人類總數(shù)的94%。由于Google翻譯涵蓋了103個(gè)，因此會(huì)留下6,806種語(yǔ)言沒有機(jī)器翻譯——其中有311種語(yǔ)言的使用人數(shù)超過百萬。總的來說，至少有八億人不能享受機(jī)器自動(dòng)翻譯的好處。
這兩個(gè)新的系統(tǒng)——可以在任何語(yǔ)言之間翻譯單詞和句子——無需通過比較大量由人類翻譯的平行文本來學(xué)習(xí)。他們也不需要監(jiān)督。相反，他們使用未監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，并比較不同語(yǔ)言的隨機(jī)文本。這是如何運(yùn)作的？由于語(yǔ)言的詞語(yǔ)分類是相似的，所以系統(tǒng)猜測(cè)這些詞是否相等，用這些信息構(gòu)建翻譯詞典。他們從中找出句子結(jié)構(gòu)，通過在不同的語(yǔ)言之間來回翻譯來評(píng)估他們猜測(cè)的結(jié)果。
正如UPV的研究員Mikel Artetxe所描述的那樣：“想象一下，你給了一個(gè)人很多的中文書籍和阿拉伯語(yǔ)書籍——這些書都不重疊——然后這個(gè)人必須學(xué)會(huì)把中文翻譯成阿拉伯語(yǔ)。 這似乎是不可能的，對(duì)吧？“事實(shí)上，這看起來實(shí)在太不可能了，以至于微軟人工智能專家Di He（這兩個(gè)研究項(xiàng)目的啟發(fā)者）告訴科學(xué)界，他得知”即使沒有人工監(jiān)控，電腦也可以學(xué)習(xí)翻譯”的時(shí)候，整個(gè)人都震驚了。
一個(gè)警告就是，這個(gè)系統(tǒng)并不像目前的平行文本深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)那么精確——但是正如Di He指出的那樣，電腦能夠在沒有任何人類指導(dǎo)的情況下猜測(cè)所有這些事實(shí)，這一事實(shí)本身簡(jiǎn)直不可思議。 我們只是接觸到了這種新的學(xué)習(xí)方法的表面?？雌饋?，可能很快就有一個(gè)真正的通用翻譯，讓我們能夠與任何人用對(duì)方的母語(yǔ)交談了，這不再僅僅是科幻的東西。
