趁著Google硬體發布的日子，看看他們家翻譯黑科技的再進化

「

Google在9月底宣布：網頁版和手機版的谷歌翻譯已經支持全新的神經網路系統演算法，把中文翻譯成英語——而且，這兩個版本的谷歌翻譯正在每天處理1800萬條翻譯請求。Google還把翻譯演算法寫成了一篇學術論文進行了發表。今天火箭君來介紹一下這個人工智慧翻譯哦~

早在AR版谷歌翻譯中使用

點擊播放 GIF/2K

上面這個，是火箭君之前介紹過的谷歌黑科技：實時鏡頭翻譯系統。而這個系統中使用的翻譯引擎，很早就已經是基於神經網路演算法的了。

Jeff Dean(左）在3月10日舊金山舉行的2016數據結構大會上發言

早在今年3月，Google的Senior Fellow Jeff Dean就表示，他的團隊正在通過和谷歌翻譯團隊通過實驗合作在翻譯中使用深度學習技術的方法。他們基於2014年發表的一篇論文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》開展工作，目的是使得現在的翻譯軟體結果更精確。

然後，這個團隊就干啊干啊……半年以後，正式把這個研究成果變成了現實，直接運用到了中文和英語互譯的生產環境中去——谷歌網頁和手機端翻譯

軟體翻譯有多大提升？

火箭君和大家一樣好奇，藉助AI，軟體翻譯可以做到什麼樣呢？大家來看2個例子：

藍色的是傳統的翻譯、綠色的是新的神經網路演算法翻譯、黃色是人工翻譯結果。可以看到，雖然人工智慧翻譯還沒有達到人工翻譯的程度，但是

「比傳統的翻譯結果好了很多，最高可以提升87%翻譯效果」

火箭君也參看了Google論文中提到的比較數據，結果來看，的確是用了AI的演算法，結果要來的更準確。（途中GNMT列是用了AI的翻譯打分。

人工智慧怎麼做翻譯？

大多數機器翻譯服務使用的都是基於短語（phrase-based）的，通過一系列演算法，整句句子被分割成若干個詞語和短語，然後分別獨立被翻譯。幾年前，Google開始測試使用深度學習的方法用人工智慧解決翻譯難題。

「神經網路演算法可以直接識別整句句子的語言模式，而不需要把他們分割成小片語分別翻譯」

而Google應該是第一個將神經網路演算法運用到大型在用的生產環境去的一家。

你也可以幫助訓練翻譯機器

火箭君發現，在谷歌翻譯的主頁上已經多出一個」翻譯社區「（Translate Community）的入口

通過點擊這個入口，你可以註冊成為翻譯社區中的一員，幫助谷歌翻譯機器人訓練提升翻譯的準確性

「這真的很GOOGLE」

在這個社區中，你可以幫助翻譯整句語句，或者做選擇題，判斷哪個翻譯更準確。谷歌翻譯人工智慧，就會逐漸學習提升翻譯的準確性

乘著長假，你要來訓練一下翻譯機器人不？

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