机器翻译技术的进展已经或将要对人工翻译市场带来什么样的影响？
如果你看过电影《杀破狼2》，除了精彩的武打场景，对里面那个能实时翻译语音的App一定还有印象，正是这个“简单的”App串联了阿猜、血癌患者莎（阿猜女儿）和陈志杰（与莎同血型的骨髓捐献者，不惜染上毒瘾卧底的香港探员）间的沟通，贯穿全片文戏部分，举足轻重。 而这个App背后的技术，就是本文讨论的实时语音翻译（或实时同传）系统，它可以简单看作由语音识别（Speech Recognition）和机器翻译（Machine Translation）两个子模块协同实现。其中前者的发展已经进入平稳期，各大公司对外宣传的识别率都在97%以上，并在真实应用场景中被广泛使用，而机器翻译虽发展已久，受制于算法和软硬件发展的约束，直到近期才有重大突破。 机器翻译产品介绍 最早的机器翻译要追溯至上世纪40年代，人们通过翻译备忘录的形式进行语言转换，后来逐渐发展出基于规则的机器翻译（1970年）、基于实例的机器翻译（1984年）、统计机器翻译系统（Statistical Machine Translation，SMT，1991年），后者作为当时非限定领域中性能较佳的一种方法，对机器翻译的发展起到了颠覆性的推动作用，随着摩尔定律的推进在近几十年被发展得几近极致，这也是科学家们第一次意识到采用大数据消除信息不确定性是解决智能问题的本质。再后来，高性能CPU、GPU和计算集群等的规模化，科学家们重新意识到神经网络方法（尤其是深度学习）的有效性，开始转向对基于神经网络的机器翻译研究。 1、微软 MSRA（微软亚洲研究院）于2012年10月底在天津举办的“21世纪的计算大会”上发布的语音机器翻译实时演示系统，标志着机器翻译领域从基于统计的方法向基于神经网络的方法成功过渡，时任微软首席研究官瑞克•拉希德（Rick Rashid）现场演示了实时同传的效果，可以说在微软研究院的优秀科学家的共同努力下，当时微软在该方面技术是世界首屈一指的。 2、谷歌 谷歌自2006年发布第一代机器翻译系统，历经10年漫长发展，已经从最初仅支持几种语言发展到今天的103种。今年9月，谷歌发布了最新的多语言神经机器翻译系统，神经机器翻译（Neural Machine Translation System，NMT）是一种端到端的机器翻译方法，它能从大规模实例中快速学习获得经验，大幅度提升翻译效果。11月14日，谷歌将成果集结成论文《谷歌的多语言神经机器翻译系统：使Zero-Shot翻译成为可能》，文章中提到NMT系统的关键在于Zero-Shot翻译，它能在无需数据训练的基础上实现两种语言间的翻译转化，即完成语言A到语言B的翻译训练之后，语言A到语言C的翻译不需要再经过任何学习。11月23日，基于Zero-Shot的多语言NMT系统正式投入使用。 3、百度 百度的机器翻译系统发展要晚于谷歌，大概是从2011年开始提供服务，后起之秀往往有站在前人肩膀上看世界的优势。2014年开始，百度就在尝试做基于循环神经网络（RNN）的端到端翻译模型的相关研究，2015年5月早于谷歌、微软一年时间便发布了互联网NMT系统，这也是全球首个NMT系统，至此开启NMT工业化进程。产品体系上既能维持原有的统计机器翻译模型良好运转，也能较早地占领科研高地，实现新老技术的融合甚至交替。目前百度已经将翻译平台的API对外开放，相关成果也已发表在2016年的ACL、IJCAI和AAAI等知名人工智能顶级国际会议上。 4、搜狗 11月18日，搜狗CEO王小川在第三届世界互联网大会上发表《人工智能的未来之路》主题演讲，并展示了搜狗基于神经网络的实时机器翻译系统，引起在场外籍嘉宾注意，部分外宾甚至摘下同传设备。王小川表示：“这是搜狗自研的机器同声传译，融合了业界领先的端到端神经机器翻译技术以及基于实例的翻译技术，基于大数据和深度学习，涵盖了搜狗自主研发的语音识别、机器翻译两项重要技术。利用注意力模型聚焦源端，使用循环神经网络生成翻译结果，翻译的结果比传统机器翻译更加流畅，效果更好。”据搜狗官方公布的后台数据显示，现场搜狗语音识别准确率超过97%，机器翻译准确率达90%，在各项测评中综合得分为4.4分，但是目前尚处于demo阶段，预计很快将走向实用化。 NMT网络工作原理简述 以将“互联网对经济发展的作用正在日益凸显”翻译成“The role of the Internet on economic development is becoming increasingly prominent”为例讲述NMT网络大概的工作原理。 首先，该系统将中文长句的词编码成一个向量列表，其中每个向量都表示了到目前为止所有被读取到的词的含义（编码器“Encoder”）。一旦读取完整个长句，解码器就开始工作——一次生成英语句子的一个词（解码器“Decoder”）。为了在每一步都生成翻译正确的词，解码器重点注意了与生成英语词最相关编码的中文向量的权重分布（注意“Attention”；蓝色连线上的数字表示解码器对一个被编码的词的注意程度）。 就目前的测试效果来看，统计机器翻译系统针对短句翻译的效果较佳，而NMT系统针对长句翻译的效果则更好一些。 机器翻译在生活中的应用 以中文环境为例，据统计，全球有大约80%的网页为非中文网页，而中国的网民规模已达到7.1亿人，其中手机网民规模达6.56亿，去年中国出境旅游的人数超过1.2亿，在top20的旅游目的地共使用了12种非母语语言进行交流。 而另一个残酷的现实表明，在中国网民的学历结构（2015年版）分布中，大学本科及以上学历占比仅为11.2%，当然不能说学历低的人外语掌握一定不好，但是从条件概率的角度来看，绝大多数网民的外语交流水平是欠流畅的。 1、出境旅游 随着生活水平的提升，国人开始将消费市场瞄准国外，像东南亚、欧美、日韩邻邦等都是首选出境游站点。而对于旅游这种语言弱化活动，我们只需要能日常浏览、购物、出行和点餐等就行了。比如当你在街头茫然迷路时，可以向《杀破狼2》里一样，掏出手机通过实时同传App请教路人。比如当你看不懂菜单 / 景区指示牌上的外文单词时，可以掏出手机进行拍照上传，由专门的App对图文进行扫描识别，避免闹出尴尬。 甚至当你的手机处于网络信号盲区时，一个强大的离线NMT系统也能救你于水深火热，移动端NMT系统由于受到存储资源和计算资源的限制，比云端NMT系统研发难度更大，云端NMT系统可以通过网络将目标句子回传给后台系统，有庞大的计算集群进行精准翻译，而离线NMT系统往往只能基于本地资源处理。牺牲部分翻译准确率、简化算法和压缩模型等（百度翻译App的模型压缩高达70倍，内存占用仅30MB）都是比较常见的手段，在今年8月的ACL年会上，移动端离线NMT更是被列为未来重要研究方向。 2、实时语音翻译 如前文所说，实时语音翻译可以看作由语音识别和机器翻译子系统协同实现。机器翻译终将取代人工翻译的观点也许有些极端，毕竟像政府会议或学术会议等正式交流场合，对专业名词翻译持零错误容忍率态度，机器翻译还无法完全胜任。但是对于日常交流场合，机器翻译已经有取代人工翻译的趋势，比较大多数翻译的目的不是要信雅达，只要意思忠于原文即可。不要总拿“I can can the can he can can” （意思是：我可以打开他可以开的那个罐头，而不是：我能不能他能不能）这样连人脑都绕不过的翻译示例去为难机器。 图为ACL-2015终身成就奖颁奖典礼现场，百度翻译担任获奖者与观众的『实时语音翻译』。 当然，还有许许多多的应用，比如基于用户表达进行吟诗作对、幼儿启蒙教育等。随着各个公司在机器翻译上的技术投入，“机器会抢了同声传译的饭碗，让从事这一行业的人类失业”的论调一直处于热议。其实，从乐观的角度来看，机器翻译甚至是人工智能在很长一段时间里的发展都不会彻底替代人类工作，更多的是辅助人类工作，减少重复和机械劳作。