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人工智能能夠自學翻譯地球上的任何語言了

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-12-05   瀏覽次數:351
核心提示:  據fastcompany報導,最新涌現的兩個機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修材料的情形下,自立進修翻譯地球上的任何說話。機械翻譯成長驚人,然則地球上照樣稀有以億計的人沒法享用它的利益

  據fastcompany報導,最新涌現的兩個機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修材料的情形下,自立進修翻譯地球上的任何說話。機械翻譯成長驚人,然則地球上照樣稀有以億計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,兩個新的人工智能體系——一個來自西班牙的delPaísVasco年夜學(UPV),另外一個來自卡內基梅隆年夜學(CMU)——許諾會轉變這一切,為像《星際迷航》(Star Trek)中那樣的真實的宇宙通用譯者(universal translator)的到來翻開年夜門。

人工智能能夠自學翻譯地球上的任何語言了

  要懂得這些新體系的潛力,起首要懂得以后的機械翻譯是若何任務的。 今朝機械翻譯的現實標桿是谷歌翻譯,這個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——次序為漢語,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的體系應用人類監視的神經收集,比擬平行文本——之前由人類翻譯過的書本和文章。 經由過程比擬這些平行文本中的年夜量數據,Google翻譯可以進修隨意率性兩種指定說話之間的對等關系,從而取得在它們之間疾速轉換的才能。有時刻翻譯成果會很風趣,能夠其實不能真正反應原文的意思,但總的來講,這些翻譯是功效性的,跟著時光的推移,他們會愈來愈好。

  Google的做法很好,并且很有用。但不幸的是,它其實不是全球通用。這是由于有監視的培訓須要很長的時光和許多監視人員——由于太多了,谷歌應用了眾包——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:依據世界說話平易近族學目次,地球上有6,909種生涯說話。個中414種的應用人數占人類總數的94%。因為Google翻譯涵蓋了103個,是以會留下6,806種說話沒無機器翻譯——個中有311種說話的應用人數跨越百萬。總的來講,至多有八億人不克不及享用機械主動翻譯的利益。

  這兩個新的體系——可以在任何說話之間翻譯單詞和句子——無需經由過程比擬年夜量由人類翻譯的平行文原來進修。他們也不須要監視。相反,他們應用未監視的機械進修,并比擬分歧說話的隨機文本。這是若何運作的?因為說話的詞語分類是類似的,所以體系猜想這些詞能否相等,用這些信息構建翻譯辭書。他們從中找出句子構造,經由過程在分歧的說話之間往返翻譯來評價他們猜想的成果。

  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——然后這小我必需學會把中文翻譯成阿拉伯語。 這仿佛是弗成能的,對吧?“現實上,這看起來其實太弗成能了,以致于微軟人工智能專家Di He(這兩個研討項目標啟示者)告知迷信界,他得知”即便沒有人工監控,電腦也能夠進修翻譯”的時刻,全部人都震動了。

  一個正告就是,這個體系其實不像今朝的平行文本深度進修體系那末準確——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的情形下猜想一切這些現實,這一現實自己的確弗成思議。 我們只是接觸到了這類新的進修辦法的外面??雌饋?,能夠很快就有一個真實的通用翻譯,讓我們可以或許與任何人用對方的母語攀談了,這不再僅僅是科幻的器械。

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