據(jù)fastcompany報(bào)導(dǎo)，最新涌現(xiàn)的兩個(gè)機(jī)械翻譯體系完成了極新的沖破——可以在無需人類翻譯文本的進(jìn)修材料的情形下，自立進(jìn)修翻譯地球上的任何說話。機(jī)械翻譯成長驚人，然則地球上照樣稀有以億計(jì)的人沒法享用它的利益——由于他們的說話在翻譯器的下拉菜單中基本找不到。 如今，兩個(gè)新的人工智能體系——一個(gè)來自西班牙的delPaísVasco年夜學(xué)（UPV），另外一個(gè)來自卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)（CMU）——許諾會(huì)轉(zhuǎn)變這一切，為像《星際迷航》（Star Trek）中那樣的真實(shí)的宇宙通用譯者（universal translator）的到來翻開年夜門。

　　要懂得這些新體系的潛力，起首要懂得以后的機(jī)械翻譯是若何任務(wù)的。 今朝機(jī)械翻譯的現(xiàn)實(shí)標(biāo)桿是谷歌翻譯，這個(gè)體系涵蓋了從南非語到祖魯語的103種說話，包含世界上前10種說話——次序?yàn)闈h語，西班牙語，英語，印度語，孟加拉語，葡萄牙語，俄語，日語，德語， 和爪哇語。 Google的體系應(yīng)用人類監(jiān)視的神經(jīng)收集，比擬平行文本——之前由人類翻譯過的書本和文章。 經(jīng)由過程比擬這些平行文本中的年夜量數(shù)據(jù)，Google翻譯可以進(jìn)修隨意率性兩種指定說話之間的對(duì)等關(guān)系，從而取得在它們之間疾速轉(zhuǎn)換的才能。有時(shí)刻翻譯成果會(huì)很風(fēng)趣，能夠其實(shí)不能真正反應(yīng)原文的意思，但總的來講，這些翻譯是功效性的，跟著時(shí)光的推移，他們會(huì)愈來愈好。

　　Google的做法很好，并且很有用。但不幸的是，它其實(shí)不是全球通用。這是由于有監(jiān)視的培訓(xùn)須要很長的時(shí)光和許多監(jiān)視人員——由于太多了，谷歌應(yīng)用了眾包——也由于并不是世界一切說話之間都有足夠多的并行翻譯文本。想一想看：依據(jù)世界說話平易近族學(xué)目次，地球上有6,909種生涯說話。個(gè)中414種的應(yīng)用人數(shù)占人類總數(shù)的94%。因?yàn)镚oogle翻譯涵蓋了103個(gè)，是以會(huì)留下6,806種說話沒無機(jī)器翻譯——個(gè)中有311種說話的應(yīng)用人數(shù)跨越百萬?？偟膩碇v，至多有八億人不克不及享用機(jī)械主動(dòng)翻譯的利益。

　　這兩個(gè)新的體系——可以在任何說話之間翻譯單詞和句子——無需經(jīng)由過程比擬年夜量由人類翻譯的平行文原來進(jìn)修。他們也不須要監(jiān)視。相反，他們應(yīng)用未監(jiān)視的機(jī)械進(jìn)修，并比擬分歧說話的隨機(jī)文本。這是若何運(yùn)作的？因?yàn)檎f話的詞語分類是類似的，所以體系猜想這些詞能否相等，用這些信息構(gòu)建翻譯辭書。他們從中找出句子構(gòu)造，經(jīng)由過程在分歧的說話之間往返翻譯來評(píng)價(jià)他們猜想的成果。

　　正如UPV的研討員Mikel Artetxe所描寫的那樣：“想象一下，你給了一小我許多的中文書本和阿拉伯語書本——這些書都不堆疊——然后這小我必需學(xué)會(huì)把中文翻譯成阿拉伯語。 這仿佛是弗成能的，對(duì)吧？“現(xiàn)實(shí)上，這看起來其實(shí)太弗成能了，以致于微軟人工智能專家Di He（這兩個(gè)研討項(xiàng)目標(biāo)啟示者）告知迷信界，他得知”即便沒有人工監(jiān)控，電腦也能夠進(jìn)修翻譯”的時(shí)刻，全部人都震動(dòng)了。

　　一個(gè)正告就是，這個(gè)體系其實(shí)不像今朝的平行文本深度進(jìn)修體系那末準(zhǔn)確——然則正如Di He指出的那樣，電腦可以或許在沒有任何人類指點(diǎn)的情形下猜想一切這些現(xiàn)實(shí)，這一現(xiàn)實(shí)自己的確弗成思議。 我們只是接觸到了這類新的進(jìn)修辦法的外面。看起來，能夠很快就有一個(gè)真實(shí)的通用翻譯，讓我們可以或許與任何人用對(duì)方的母語攀談了，這不再僅僅是科幻的器械。