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为什么AI能在围棋界称雄却无法攻克翻译高地?:威尼斯app官网下载

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本文摘要:科技博客VentureBeat最近写道,近年来,人工智能已经从理论应用领域脱颖而出,机器学习技术已经渗透到智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟世界助手、聊天机器人等产品中。

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科技博客VentureBeat最近写道,近年来,人工智能已经从理论应用领域脱颖而出,机器学习技术已经渗透到智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟世界助手、聊天机器人等产品中。随着AI影响力的大扩张,他们不会超越原有的势力平衡,把一些行业变成新的行业。

2020年3月30日下午,柯洁在对AlphaGo的第二场比赛中认输,机器已经完全笑掉大牙了。然而AI在今年2月翻译成人机的另一场战斗中却没能战胜人类。

那么,未来的机器不会在某种程度上将人类翻译成失业,建造全人类无障碍交流的“巴别塔”吗?人类在桌游上的彻底失败,比这个答案更好。我们必须了解AI和机器学习是如何一步步战胜人类的。1996年,IBM的深蓝电脑第一次挑战象棋大师卡斯帕罗夫,第一次战胜卡斯帕罗夫。

然而沉寂一年卷土重来的深蓝却输掉了第二场。此后,计算机得到了突飞猛进的发展。

在国际象棋领域,人类再也无法相互竞争。深蓝挑战卡斯帕罗夫二十年后,AlphaGo诞生,是进攻4的最佳选手;1-击败韩国高手李世石,震惊全世界下巴。

后来AlphaGo又成了大师,在网络上赢了60场。2020-03-30,Ultra的AlphaGo已经领先柯洁233.36万。

机器翻译已经发展到3.0时代。现在,业界开始把翻译作为下一个突破口。

语言分解和翻译仍然是机器面临的最简单的挑战。IBM在20世纪50年代曾试图跨越这一障碍,但直到20世纪90年代,搜索引擎Altavista才发布了真正的翻译工具。

然而,机器翻译有其自身的局限性。它不能靠“翻字典”一个个翻译单词。很多时候不像没有背景科学知识的人类文字那样翻译。

在机器翻译之后,我们进入了统计数据机器翻译(SMT)时代。它不使用模型将一个段落中的单词或句子与以前的翻译进行比较,然后找到合适的表达方法。随着机器学习和AI的介入,机器翻译将进入第三阶段。与人脑类似,机器必须在上下文中解释不同的句子使用方法。

有了自学理解,他们还可以分解可解释的目标语言。为此,谷歌专门开发了神经机器翻译(NMT)技术,不把整句话作为一个单位(以前是单词和短语)来解读。在人工智能的帮助下,NMT还可以从翻译材料中吸收“营养”,慢慢分析片段结构,发现语义或结构转换的错综复杂之处。

短期内,人类翻译会失业,技术日新月异。许多靠语言睡觉的人开始担心NMT带来的巨大威胁,但对于普通大众来说,显然有望超越语言的障碍。今年2月,谷歌的新NMT系统与韩国世宗大学的人类翻译展开了一场大战。

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整个比赛50分钟,人和机器都要翻译成两个随机文本(未翻译),一个文学的,一个非文学的。在这场比赛中,人类以巨大的优势击败了机器,无论是机器的汉译英还是机器在韩国的英译英都没有占到任何优势。有人不说,翻译不像数学计算或者玩围棋,评委在评判的时候可能会戴有色眼镜。但是这次比赛的第三方裁判主要针对母语人士一眼就能看出的语言错误,我们没有理由去猜测比赛的公平性。

比赛结束后,评委回应称,NMT系统翻译的文本90%存在语法问题,或者不会翻译一些没有明显错误但不符合人类语言习惯的句子。经过这场战争,很多靠语言睡觉的人可以放松了。然而,从未来来看,NMT显然能够胜任一些技术性的文本,这些文本具有严格的文学创作规范和众多的术语。

当然,即使这类文本被翻译成NMT语,人类也应该在一定程度上对其进行编辑和修改。至于文学和营销翻译,AI这种最先进的设备是无能为力的,因为这类文本的翻译必须根据实际情况进行翻译再构建(比如苹果的“ThinkDifferent”广告语言翻译成“也要”)。因此,在翻译成和谐语言的世界里,机器人还有很长的路要走。


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