人工 智能 越来越 强大 机器 翻译 将 飞跃 发展
据 外媒 报道 , 美国 微软 机器 翻译 团队 研究 经理 阿卢尔·梅内 塞斯 近日 表示 ， 随着 人工 智能 越来越 强大 ， 可以 预见 未来 机器 翻译 即将 进入 飞跃 式 发展 新 阶段 ； 制约译
人工 智能 越来越 强大 机器 翻译 将 飞跃 发展
机器 翻译 ， 又 称为 自动 翻译 ， 是 利用 计算机 将 一 种 自然 语言 ( 源语言 ) 转换 为 另 一 种 自然 语言 ( 目标 语言 ) 的 过程 。 早期 的 机器 翻译 系统 由 语言 学家 编写 大量 的 翻
目前 机器 翻译 的 主流 方式 叫 “ 统计 翻译 ” ， 其 基本 原理 是 ： 从 语料库 大量 的 翻译 实例 中 自动 学习 翻译 知识 ， 然后 利用 这些 翻译 知识 自动 翻译 其他 句子 。 比如 ， 为了
让 机器 顺利 实现 中英文 之间 的 翻译 ， 首先 需要 收集 大量 中英文 双语 句 对 ， 然后 使用 计算机 从 这些 双语 句 对 中 统计 并 学习 翻译 知识 。
然而 ， 目前 机器 翻译 仍 存在 一些 问题 ， 最 主要 的 就 是 译文 质量 ， 正 如同 计算机 无法 替代 人脑 一样 ， 机器 翻译 在 很长 一 段 时间 内 还是 无法 达到 人工 翻译 的 质量 水平 。
其实 早 在 20世纪 90年代 ， 中国 数学家 、 语言 学家 周海 中 就 曾 指出 ： 在 人类 尚未 明了 “ 人脑 是 如何 进行 语言 的 模糊 识别 和 逻辑 判断 ” 的 情况 下 ， 机器 翻译 要 想 达
近年 来 ， 随着 人工 智能 ， 尤其是 深度 学习 的 研究 取得 较大 进展 ， 基于 人工 神经 网络 的 机器 翻译 方法 逐渐 兴起 。 这 种 新 的 机器 翻译 的 技术 核心 是 一 个 拥有 海量 结点 (
最近 ， 由 微软 亚洲 研究院 与雷德蒙 研究院 的 研究 人员 组成 的 团队 声称 ， 借助 人工 智能 技术 和 脑科学 理论 ， 其 研发 的 机器 翻译 系统 在 通用 新闻 报道 测试 集 newst
est2017 的 中 / 英 测试 集上 ， 达到 了 可 与 人工 翻译 媲美 的 水平 。 这 是 首 个 在 新闻 报道 的 翻译 质量 和 准确率 上 可以 比肩 人工 翻译 的 机器 翻译 系统 。
据 了解 ， 目前 微软 、 谷歌 、 亚马逊 由于 其 掌握 了 智能 机器 翻译 的 核心 技术 ， 在 全球 市场 中 形成 “ 三足鼎立 ” 趋势 。 有关 调查 显示 ， 2017年 全球 翻译 产值 超过 1
60亿 美元 ， 而 中国 的 翻译 市场 则 达到 350亿 人民币 。 中国 机器 翻译 市场 由于 其 蕴藏 庞大 潜力 ， 已 引发 各 方 争食 ， 当中 就 包括 微软 。
机器 翻译 是 一 个 充满 挑战 且 难度 很 大 的 研究 领域 ， 被 列为 21 世纪 世界 十 大 科技 难题 之 首 。 但是 可以 相信 ， 在 人工 智能 助力 以及 学术界 和 企业界 共同 努力 下 ， 制约
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