機(jī)器翻譯(MT)到底有多好？按照微軟的說法，很好。

本月早些時(shí)候，這項(xiàng)技術(shù)公司宣布已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)在將中文翻譯成英文時(shí)已經(jīng)達(dá)到了“人類同等水平”。換句話說，就是說系統(tǒng)完成了翻譯，就像人類的語言學(xué)家一樣。

微軟表示，翻譯是使用newstest2017創(chuàng)建的一組新聞文章完成的。

微軟聘請(qǐng)翻譯人員分析結(jié)果，并將機(jī)器翻譯系統(tǒng)的輸出與人類語言學(xué)家的輸出進(jìn)行比較。在他們的博客上，微軟工程師稱贊了這一成就，稱這是他們一段時(shí)間以來的“夢(mèng)想”。

然而公司指出盡管該系統(tǒng)是成功的，但機(jī)器翻譯并不是一個(gè)“已解決的問題”。值得注意的是，中文和英文都有大量關(guān)于話語的數(shù)據(jù)，微軟稱新聞報(bào)道為“普通”詞匯。"

神經(jīng)MT系統(tǒng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)越多，翻譯的就越好，因?yàn)檫@將有助于以更準(zhǔn)確的方式調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。

一大步；復(fù)雜的問題。

微軟團(tuán)隊(duì)使用人工智能(AI)來幫助翻譯新聞片段，并使用雙重學(xué)習(xí)、復(fù)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)合訓(xùn)練的方法來完成實(shí)驗(yàn)。

這一成果的消息在全球范圍內(nèi)得到了反映，這表明了翻譯技術(shù)的又一步。近十年來圍繞MT的討論達(dá)到了頂峰，業(yè)內(nèi)人士紛紛猜測這項(xiàng)技術(shù)的真正潛力。

當(dāng)神經(jīng)機(jī)器翻譯(NMT)達(dá)到人工翻譯的熟練程度時(shí)，最大的問題之一仍然存在。微軟指出，由于工作本身的復(fù)雜性，很難衡量MT的準(zhǔn)確性。

“機(jī)器翻譯比純粹的模式識(shí)別復(fù)雜得多，”微軟研究員周明說。公司博客上說。“人們可以用不同的詞來表達(dá)完全相同的事情，但你可能無法說出哪一個(gè)更好?！?/p>語境問題

我們之前討論過關(guān)于人類和機(jī)器的爭論。至此，人類語言學(xué)家具備了批判性思考和理解詞語細(xì)微差異的能力；人類語言學(xué)家也能夠更好地應(yīng)對(duì)語言進(jìn)化，并提供文化差異，以反映更有效的品牌或信息。

ULG新興語言技術(shù)總監(jiān)胡安·阿隆索對(duì)微軟的聲明表示懷疑，稱這一壯舉可能被夸大了。

“雖然微軟的成就確實(shí)令人印象深刻，但‘人類平等’的理念是顯而易見的。優(yōu)秀的人工翻譯不會(huì)逐句翻譯文本；”他們關(guān)注整個(gè)文本，并利用整個(gè)背景產(chǎn)生足夠的翻譯，”阿隆索說。

“這是微軟的MT系統(tǒng)和其他任何MT系統(tǒng)都做不到的?！?/p>

然而，正如我們過去所述，MT不完美并不意味著它對(duì)特定的內(nèi)容類型無效。

阿隆索表示，雖然微軟提到的技術(shù)，如雙重訓(xùn)練和審查網(wǎng)絡(luò)都是很好的技術(shù)，但它們并沒有為類似人類的準(zhǔn)確性鋪平道路。

他說:“盡管它們有助于獲得非常好的翻譯結(jié)果，但‘人類平等’的目標(biāo)并不是迫在眉睫的?！?/p>