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人工智能,能否助人類重建“巴比倫塔”

發布時間:2016-12-20 來源:


假如上帝真的存在,他最近可能有些心事。
 
在猶太人的古老傳說中,人類曾試圖修建一座通向天堂的“巴比倫塔”。為阻止這個瘋狂的計劃,上帝想出一個絕招——賦予不同族群不同語言,讓人們難以溝通。
 
最終,語言的隔閡讓“巴比倫塔”計劃擱淺。直到今天,即便信息和交通技術把世界變成了“地球村”,語系之間的交流,依然只能依靠對彼此語言的專業學習。
 
但是現在,人工智能在語言翻譯領域的突飛猛進,又讓人們重新看到了“巴比倫塔”竣工的希望。
 
九成六級考生不如“它”
 
這段時間,機器翻譯技術可謂高調。
 
微軟剛剛在12月13日放出“大招”——推出實時語音翻譯應用MicrosoftTranslator,支持多人、多語言、跨設備交流。國內企業并未示弱。上個月底科大訊飛在其年度發布會上也展示了類似的技術,可以將中文會議演講實時翻譯成英、日、韓、維吾爾等多種語言顯示在大屏幕上。發布會上推出的語音翻譯機“曉譯”還瞄準了更廣闊的應用場景——出國游玩。
 
平時不顯山不露水的在線翻譯應用也已華麗升級。今年9月,谷歌翻譯啟用了谷歌神經機器翻譯(GNMT)系統,在人工智能界引起騷動。而追溯至去年5月,則是百度翻譯發布基于神經網絡的機器翻譯(NMT)系統的時間。
 
機器翻譯的高調,依賴于人工智能技術在這一領域的顯著進展。
 
百度主任架構師何中軍介紹,自上世紀40年代起,基于規則、實例以及統計的機器翻譯方法漸次登場。2014年起,人工神經網絡開始在機器翻譯領域引領風騷。
 
“最終的翻譯效果就是更加流暢了。”科大訊飛機器翻譯研究主管劉俊華告訴科技日報記者,科大訊飛所展示的會議實時翻譯系統和“曉譯”翻譯機便應用了基于神經網絡的機器翻譯方法。
 
若問人工智能的到來把機器翻譯“提”到了什么水平,何中軍舉出一道大學英語六級翻譯真題。這道題需要把一句中文翻譯成英文,而百度翻譯應用給出的答案,從詞匯和語法來看都挑不出什么毛病。
 
無獨有偶,科大訊飛在推介其“曉譯”翻譯機時也曾表示它可以達到大學英語六級水平。“大學英語六級的翻譯題目滿分為15分,目前機器翻譯答題可以達到11分。”劉俊華解釋說,這意味著機器翻譯技術大概可以超過90%的英語六級考生。
 
“煉丹爐”取代了“流水線”
 
就在兩三年前,“流暢”和“自然”還是讓機器翻譯研究人員感到頭痛的字眼。那時,基于統計的機器翻譯方法是大熱門。
 
短短兩年多時間內,基于神經網絡的機器翻譯系統,就在多個公開測試集上超越了基于統計的機器翻譯系統。
 
單從翻譯步驟來看,劉俊華的體會是,基于神經網絡的機器翻譯比其前任“簡潔了非常多”。比如,要把一句中文翻譯成英文,基于統計的機器翻譯方法首先要對句子的詞匯、短語進行切分,然后分別對每個單元進行翻譯,再把翻譯結果組合起來,最后還要進行調序等等。每個步驟都對應著十分復雜的模型。
 
形象地說,如果基于統計的方法是一條長長的流水線,基于神經網絡之后只需一個“煉丹爐”。
 
新方法被稱為“從端到端”的翻譯。“基本的神經機器翻譯模型包含兩個部分,編碼器和解碼器。”何中軍解釋說,編碼器將源語言句子表示為一個向量,解碼器根據此向量逐詞產生目標譯文。也就是說,一個句子經過一次“加工”就能夠直接輸出目標語言。
 
不僅翻譯效率得到了極大提高,結果也更加流暢自然。這是因為,神經機器翻譯方法是對整個句子進行編碼處理,可以照顧到詞匯的上下文信息,因此翻譯出的答案不像統計機器翻譯方法那樣生硬。
 
正是“流暢”和“自然”將機器翻譯技術推向更加實際的應用。而且在與其他人工智能技術相結合后,機器翻譯可以真正觸到人們語言不通的“痛點”,從而深度切入商務、旅行、學習等多個場景。
 
例如,無論是微軟的MicrosoftTranslator,還是科大訊飛的會議實時翻譯系統以及“曉譯”翻譯機,都結合了語音識別技術來為語言交談架起橋梁。而融入了光學字符識別(OCR)技術的百度翻譯APP,則可以在國外購物或旅游的場景下,幫助人們翻譯看不懂的英文路牌、菜單和說明書等。
 
等待打破“嘆息”之墻
 
可以看到,人工智能正在一點一點“捅破”人與人之間的語言隔閡。有網友戲言,或許不久后的一天,揣著裝了高效語言翻譯APP的手機,鄰居大媽也能來一場說走就走的世界旅行。所有國家的學生將徹底掙脫外語課的“黑暗統治”。
 
不過,要把重建“巴比倫塔”的美夢寄托給當前、乃至未來一段時間內的機器翻譯技術,還是有點不太現實。
 
“基于神經網絡的翻譯技術雖然帶來了機器翻譯質量的較大提高,但是本身還存在諸多技術挑戰。”何中軍說。他把神經網絡比作一個“黑盒子”,中文句子進去,英文句子出來,但是這個“黑盒子”為何要這么翻譯,技術人員還難以對其進行合理的解釋。
 
更重要的是,復雜、多變,我們自己都掌握不住的“人性”,仍然是所有人工智能發展的嘆息之墻。
 
雖然對單個句子的翻譯可以實現流暢和自然,但是在整個篇章的上下文理解方面,機器翻譯并不給力。一旦涉及歇后語、詩句、雙關語甚至口語化的表達,機器翻譯更會毫不掩飾地掉鏈子。而對于如何將知識融合到機器翻譯系統中,讓機器真正“理解”人類的語言,目前還沒有較好的解決方案。
 
從另一個角度來看,無論是基于統計的機器翻譯,還是基于神經網絡的機器翻譯,都以龐大的語料庫為基礎。然而劉俊華告訴科技日報記者,雖然中、英等主要語種的語料相對充足,一些小語種的翻譯,比如科大訊飛目前關注的國內少數民族語言的翻譯,依然會面臨語料短缺的問題。
 
“目前的成果可以證明,神經網絡在語言翻譯領域的應用效果不錯,但它的潛力還沒有完全發揮出來。”劉俊華給出的方案是,可以考慮將其他技術路線與基于神經網絡的機器翻譯方法融合起來,使其各施所長,實現更好的翻譯效果。
 
人工智能會不會取代專業的同聲傳譯?這個簡單的問題竟讓機器翻譯領域的專家們感到為難。何中軍用“任重道遠”作為回答,而在劉俊華看來,對照傳統的翻譯規則——“信、達、雅”,人工智能目前僅能實現“信”,離后二者尚有距離。
 
這么說來,上帝或可放寬心:就算人工智能要幫助人類重建“巴比倫塔”,也不過剛剛撿起幾塊磚瓦而已。
 
只是,未來呢?
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