为什么AI能在围棋界称雄却无法攻克翻译高地？_红德智库
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为什么AI能在围棋界称雄却无法攻克翻译高地？
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导语：未来机器同样会让人类翻译失业，搭起全人类无障碍交流的“巴别塔”吗？
科技博客VentureBeat近日撰文称，近些年来，人工智能已经从理论应用领域破壳而出，机器学习技术渗入了智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟助手和聊天机器人等产品。随着AI影响力的不断扩张，它们会继续打破原有力量平衡，让某些行业旧貌换新颜。今天下午，柯洁在与AlphaGo的第二局比赛中投子认输，机器已经彻底笑傲棋坛。不过，在最近今年2月的另一场翻译人机大战中，AI却没能战胜人类。那么，未来机器同样会让人类翻译失业，搭起全人类无障碍交流的“巴别塔”吗？棋类游戏人类全面溃退想得到这个答案，我们必须先了解AI和机器学习是如何一步步战胜人类的。1996年，
的深蓝电脑首次挑战国际象棋大师卡斯帕罗夫，初次交手卡斯帕罗夫获胜。不过，沉寂一年后卷土重来的深蓝却赢了第二场比赛。在那之后，计算机又有了长足的发展，国际象棋领域，人类已经再难与其叫阵。深蓝挑战卡斯帕罗夫20年后，AlphaGo横空出世，它在最难攻克的围棋上4；1战胜了韩国高手李世石，惊掉了全世界的下巴。随后，AlphaGo又化身Master，在互联网上取得了60场不败的战绩。而今天，升级版的AlphaGo在比赛中已经2:0领先柯洁。机器翻译已经发展到3.0时代现在，业界开始将翻译看成下一个突破口。语言的生成和翻译对机器来说一直是最复杂的挑战，上世纪50年代IBM就试图打破这一藩篱，但直到上世纪90年代，搜索引擎Altavista才推出了真正的翻译工具。不过，机器翻译有自己的局限，它只能“翻字典”逐个单词进行翻译，缺乏背景知识的它大多数时候翻译出来的都不像人话。机器翻译之后，我们进入了统计机器翻译（SMT）时代。它会利用模型将语段中的单词或句子与此前的翻译进行对比，然后再找出最合适的表达方法。随着机器学习和AI的介入，机器翻译将进入第三个阶段。与人类大脑类似，机器需要在语境背景下理解不同句段的使用方法，随着学习的深入，它们也能生成可理解的目标语言。为此，
谷歌专门开发了神经机器翻译（NMT）技术，该技术会以整个句子为单位进行理解（此前为单词和词组）。在AI的助力下，NMT也能从翻译资料中汲取“养料”，它能快速分析语段结构并发现语义或结构转换的微妙之处。短期内人类翻译不会丢饭碗技术进步飞快，许多靠语言吃饭的人开始担心NMT带来的巨大威胁，但对于普罗大众来说，能打破语言的藩篱确实令人期待。今年2月份，谷歌全新NMT系统在韩国世宗大学与人类译员进行了一场大战。整个比赛耗时50分钟，人类和机器都要翻译两段随机文本（未翻译过的），一段文学的，一段非文学的。在这次比赛中，人类以巨大优势战胜了机器，韩译英和英译韩上机器都没占到半点便宜。有人会说，翻译可不像数学计算或者下围棋，评委在评判时可能会戴着有色眼镜。不过，这次比赛第三方裁判主要着眼于母语者一眼就能看出的语言错误，因此我们没有理由怀疑比赛的公平性。赛后，评委表示，NMT系统翻译出的文本90%语法都有问题，或者说它会翻译出一些没有明显错误但不符合人类语言习惯的语句。这场大战后，许多靠语言吃饭的人都能松口气了。不过从长远来看，NMT未来确实可以胜任一些技术类的文本内容，此类文本有严格的写作规范且术语众多。当然，即使是此类文本，NMT翻译后人类也要对其进行一定的校对和修改。至于文学和营销翻译，恐怕最先进的AI也无能为力，因为此类文本的译文需要翻译根据实际情况进行再创造（如
“Think Different”的广告语翻译成“非同凡想”）。因此，在翻译和语言的世界中，机器人还有很长的路要走。
AI人工智能
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科技 &&05-26 18:11深度 | 为什么AI能在围棋界称雄 却无法攻克翻译高地？
近日，围棋人机大战再次吸引了全世界的关注。去年三月，谷歌的人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）程序AlphaGo战胜了韩国顶级棋手李世石，如今又连续两轮战胜世界排名第一的中国棋手柯洁，AlphaGo可谓称霸棋坛。
不过，在今年2月举办的世界首次翻译人机大战中，AI却没能战胜人类。那么，未来机器会像AlphaGo一样战胜人类，搭起全人类无障碍交流的“巴别塔”吗？
棋类游戏人类全面溃退
想得到这个答案，我们必须先了解AI和机器学习是如何一步步战胜人类的。1996年，IBM的深蓝电脑首次挑战国际象棋大师卡斯帕罗夫，初次交手卡斯帕罗夫获胜。不过，沉寂一年后卷土重来的深蓝却赢了第二场比赛。在那之后，计算机又有了长足的发展，国际象棋领域，人类已经再难与其叫阵。
深蓝挑战卡斯帕罗夫20年后，AlphaGo横空出世，它在最难攻克的围棋上4：1战胜了韩国高手李世石（点击进入? AlphaGo初战告捷 人工智能真可以取代人类?！），惊掉了全世界的下巴。随后，AlphaGo又化身Master，在互联网上取得了60场不败的战绩。而今天，升级版的AlphaGo在比赛中已经2:0领先柯洁↓↓↓
In the first of several games being held in Wuzhen, China this week, a revamped AlphaGo defeated Ke Jie, a Chinese grandmaster who currently ranks as the game's number one player.
本周，一系列围棋比赛在中国乌镇举行。第一场人机大战中，升级后的AlphaGo击败了中国围棋大师、世界头号围棋选手柯洁。
AlphaGo won the second game on Thursday, and is scheduled to play one more time on Saturday in the best-of-three contest.
周四（5月25日）AlphaGo赢得了第二场比赛，并计划于周六（5月27日）再次迎战柯洁，结束这场三局两胜的比赛。
Discussing the contest afterward, Mr. Ke said a very human element got the better of him: his emotions. In the middle of the game, when he thought he might have had a chance at winning, he got too keyed up. “Maybe because I was too excited I made some stupid moves.” he said.
赛后柯洁表示输在了人为因素上，即自己的情绪。比赛过程中，他曾认为自己可能有机会获胜，便过于兴奋。柯洁说：“或许因为太激动，我下了一些很不好的棋。”
These games are significant because it will be important to devise ways for humans and AI programs to work together in the future.
这些比赛意义重大，因为这对未来人类和人工智能如何合作至关重要。
机器翻译已经发展到3.0时代
现在，人工智能业界开始将翻译看成下一个突破口。语言的生成和翻译对机器来说一直是最复杂的挑战，上世纪50年代，IBM就试图打破这一藩篱，但直到上世纪90年代，搜索引擎Altavista才推出了真正的翻译工具。不过，机器翻译有自己的局限，它只能“翻字典”逐个单词进行翻译，缺乏背景知识的它大多数时候翻译出来的都不像人话。
机器翻译之后，我们进入了统计机器翻译（Statistical Machine Translation，简称SMT）时代。它会利用模型将语段中的单词或句子与此前的翻译进行对比，然后再找出最合适的表达方法。
随着机器学习和AI的介入，机器翻译将进入第三个阶段。与人类大脑类似，机器需要在语境背景下理解不同句段的使用方法，随着学习的深入，它们也能生成可理解的目标语言。
为此，谷歌专门开发了神经机器翻译（Neural Machine Translation，简称NMT）技术，该技术会以整个句子为单位进行理解（此前为单词和词组）。在AI的助力下，NMT也能从翻译资料中汲取“养料”，它能快速分析语段结构并发现语义或结构转换的微妙之处。
短期内人类翻译不会丢饭碗
技术进步飞快，许多靠语言吃饭的人开始担心NMT带来的巨大威胁，但对于普罗大众来说，能打破语言的藩篱确实令人期待。
今年2月份，谷歌全新NMT系统在韩国世宗大学与人类译员进行了一场大战。整个比赛耗时50分钟，人类和机器都要翻译两段随机文本（未翻译过的），一段文学的，一段非文学的。在这次比赛中，人类以巨大优势战胜了机器，韩译英和英译韩上机器都没占到半点便宜↓↓↓
▲ 日，专业译员与人工智能翻译在首尔展开竞赛
Humans beat artificial intelligence (AI) language software in translation at a high-profile battle held in South Korea on Tuesday.
2月21日，在韩国举行的一场备受瞩目的人机大战中，人类成功击败人工智能语言翻译软件。
Both sides were tasked with translating random English articles -- literature and non-literature -- into Korean and other Korean articles into English. A total of 50 minutes were given to translate the texts and the translated works were evaluated by two professional translators.
在竞赛中，双方需将随机的英语文章（文学和非文学类）翻译成韩语，并将韩语文章翻译成英语。翻译文章时长为50分钟，由两名专业译员对译文进行评定。
Without revealing the identities, the organizers said the four professional translators scored an average of 25 out of 30 in translating Korean into English, while the AI software scored between 10 and 15.
主办方称，在满分30分的韩译英比赛中，四名未公开身份的专业译员平均得分25分，而人工智能软件的得分在10-15分。
有人会说，翻译可不像数学计算或者下围棋，评委在评判时可能会戴着有色眼镜。不过，这次比赛第三方裁判主要着眼于母语者一眼就能看出的语言错误，因此我们没有理由怀疑比赛的公平性。
赛后，评委表示，NMT系统翻译出的文本90%语法都有问题，或者说它会翻译出一些没有明显错误但不符合人类语言习惯的语句↓↓↓
"The problem of NMT translation was that it looked that the machines were unable to understand context," the organizers said, adding that 90 percent of NMT-translated texts were grammatically awkward.
“神经网络机器翻译的问题在于，机器似乎无法分析语境。”主办方说，神经网络机器翻译的译文有90%都存在语法问题。
这场大战后，许多靠语言吃饭的人都能松口气了。
不过从长远来看，NMT未来确实可以胜任一些技术类的文本内容，此类文本有严格的写作规范且术语众多。当然，即使是此类文本，NMT翻译后人类也要对其进行一定的校对和修改。
至于文学和营销翻译，恐怕最先进的AI也无能为力，因为此类文本的译文需要翻译根据实际情况进行再创造（如苹果“Think Different”的广告语翻译成“非同凡想”）。因此，在翻译和语言的世界中，机器人还有很长的路要走。
来源：中文内容转自OFweek机器人网，双语内容为译·世界编译，转自请注明出处。
编译：阿狸
大咖 | Chris Wendt：你还在为机器翻译犹豫不决吗？不妨看看微软怎么做
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声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。为什么AI能在围棋界称雄却无法攻克翻译高地？
内容来源：腾讯科技
　　【腾讯科技编者按】科技博客VentureBeat近日撰文称，近些年来，人工智能已经从理论应用领域破壳而出，机器学习技术渗入了智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟助手和聊天机器人等产品。随着AI影响力的不断扩张，它们会继续打破原有力量平衡，让某些行业旧貌换新颜。今天下午，柯洁在与AlphaGo的第二局比赛中投子认输，机器已经彻底笑傲棋坛。不过，在最近今年2月的另一场翻译人机大战中，AI却没能战胜人类。那么，未来机器同样会让人类翻译失业，搭起全人类无障碍交流的“巴别塔”吗？
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科技博客VentureBeat近日撰文称，近些年来，人工智能已经从理论应用领域破壳而出，机器学习技术渗入了智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟助手和聊天机器人等产品。随着AI影响力的不断扩张，它们会继续打破原有力量平衡，让某些行业旧貌换新颜。今天下午，柯洁在与AlphaGo的第二局比赛中投子认输，机器已经彻底笑傲棋坛。不过，在最近今年2月的另一场翻译人机大战中，AI却没能战胜人类。那么，未来机器同样会让人类翻译失业，搭起全人类无障碍交流的“巴别塔”吗？棋类游戏人类全面溃退想得到这个答案，我们必须先了解AI和机器学习是如何一步步战胜人类的。1996年，IBM的深蓝电脑首次挑战国际象棋大师卡斯帕罗夫，初次交手卡斯帕罗夫获胜。不过，沉寂一年后卷土重来的深蓝却赢了第二场比赛。在那之后，计算机又有了长足的发展，国际象棋领域，人类已经再难与其叫阵。深蓝挑战卡斯帕罗夫20年后，AlphaGo横空出世，它在最难攻克的围棋上4；1战胜了韩国高手李世石，惊掉了全世界的下巴。随后，AlphaGo又化身Master，在互联网上取得了60场不败的战绩。而今天，升级版的AlphaGo在比赛中已经2:0领先柯洁。机器翻译已经发展到3.0时代现在，业界开始将翻译看成下一个突破口。语言的生成和翻译对机器来说一直是最复杂的挑战，上世纪50年代IBM就试图打破这一藩篱，但直到上世纪90年代，搜索引擎Altavista才推出了真正的翻译工具。不过，机器翻译有自己的局限，它只能“翻字典”逐个单词进行翻译，缺乏背景知识的它大多数时候翻译出来的都不像人话。机器翻译之后，我们进入了统计机器翻译（SMT）时代。它会利用模型将语段中的单词或句子与此前的翻译进行对比，然后再找出最合适的表达方法。随着机器学习和AI的介入，机器翻译将进入第三个阶段。与人类大脑类似，机器需要在语境背景下理解不同句段的使用方法，随着学习的深入，它们也能生成可理解的目标语言。为此，谷歌专门开发了神经机器翻译（NMT）技术，该技术会以整个句子为单位进行理解（此前为单词和词组）。在AI的助力下，NMT也能从翻译资料中汲取“养料”，它能快速分析语段结构并发现语义或结构转换的微妙之处。短期内人类翻译不会丢饭碗技术进步飞快，许多靠语言吃饭的人开始担心NMT带来的巨大威胁，但对于普罗大众来说，能打破语言的藩篱确实令人期待。今年2月份，谷歌全新NMT系统在韩国世宗大学与人类译员进行了一场大战。整个比赛耗时50分钟，人类和机器都要翻译两段随机文本（未翻译过的），一段文学的，一段非文学的。在这次比赛中，人类以巨大优势战胜了机器，韩译英和英译韩上机器都没占到半点便宜。有人会说，翻译可不像数学计算或者下围棋，评委在评判时可能会戴着有色眼镜。不过，这次比赛第三方裁判主要着眼于母语者一眼就能看出的语言错误，因此我们没有理由怀疑比赛的公平性。赛后，评委表示，NMT系统翻译出的文本90%语法都有问题，或者说它会翻译出一些没有明显错误但不符合人类语言习惯的语句。这场大战后，许多靠语言吃饭的人都能松口气了。不过从长远来看，NMT未来确实可以胜任一些技术类的文本内容，此类文本有严格的写作规范且术语众多。当然，即使是此类文本，NMT翻译后人类也要对其进行一定的校对和修改。至于文学和营销翻译，恐怕最先进的AI也无能为力，因为此类文本的译文需要翻译根据实际情况进行再创造（如苹果“Think Different”的广告语翻译成“非同凡想”）。因此，在翻译和语言的世界中，机器人还有很长的路要走。
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