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【中國(guó)智能制造網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】今年的博鰲亞洲論壇上，次出現(xiàn)了AI同傳。值得注意的是，這是博鰲論壇創(chuàng)辦17年采用人工智能同傳技術(shù)。然而，在如此重要的場(chǎng)合，現(xiàn)場(chǎng)配備的騰訊AI同傳卻掉了鏈子。詞匯翻譯不準(zhǔn)確、重復(fù)、短語(yǔ)誤用等“烏龍”引來(lái)各方“嘲笑”。
人們總是把AI跟人類職位對(duì)立起來(lái)，各種“取代論”層出不窮。博鰲論壇會(huì)議前，就出現(xiàn)了許許多多的“取代論新聞”引起了各界關(guān)注。終，AI同傳“翻車(chē)”，引來(lái)外界一片唏噓。
然而，就目前來(lái)看，AI同傳前路未明，太早將其與人類同傳對(duì)立起來(lái)實(shí)在是“杞人憂天”。除了取代，AI同傳其實(shí)有更好的路。
AI同傳進(jìn)階之路：變智能問(wèn)題為數(shù)據(jù)問(wèn)題
很多人都覺(jué)得人工智能如果要處理自然語(yǔ)言，就必須理解自然語(yǔ)言。實(shí)質(zhì)上，AI翻譯靠的是數(shù)字，更準(zhǔn)確地來(lái)說(shuō)，是統(tǒng)計(jì)。AI同傳出錯(cuò)，并不是“智能”不夠，實(shí)質(zhì)上，是數(shù)據(jù)和模型出了問(wèn)題。
AI同傳還需要理解力
首先，AI同傳要去理解場(chǎng)景。在博鰲論壇上，會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)專業(yè)度高、覆蓋度廣，AI對(duì)特殊場(chǎng)景的理解還不夠。場(chǎng)景對(duì)于語(yǔ)義具有至關(guān)重要的影響，相同的一句話在不同的場(chǎng)景里有不同的意思。舉個(gè)例子，“好”這個(gè)字在百度漢語(yǔ)顯示有多種語(yǔ)義，既可以表示稱贊，也可以表示狀態(tài)，還可以表達(dá)問(wèn)好……諸如此類，語(yǔ)義的表達(dá)和理解都要結(jié)合具體的場(chǎng)景。在具體的句子中，這種語(yǔ)義與情景的結(jié)合就更為緊密，更需要機(jī)器理解學(xué)習(xí)。
其次，AI要理解口語(yǔ)的模糊邏輯。口語(yǔ)翻譯是不會(huì)傳譯的，根據(jù)AIIC(會(huì)議口譯員協(xié)會(huì))的規(guī)定，同傳譯員只要翻譯出演講者內(nèi)容的80%就已經(jīng)算是合格了(90%~100%的“同傳”幾乎是不可能的)。這意味著AI工作量減少嗎？當(dāng)然不，正是這種模糊的東西使得AI同傳更加困難，除此之外，口語(yǔ)沒(méi)有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)來(lái)標(biāo)志句子，缺少了必要的聲調(diào)和停頓，就很容易造成句子的歧義。而模糊的指令極有可能出現(xiàn)的是滿屏的錯(cuò)碼。
隱馬爾可夫模型（HMM）解決統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之外的語(yǔ)言問(wèn)題
然而，在參考騰訊AI同傳的失誤后，我們發(fā)現(xiàn)，僅僅增加數(shù)據(jù)量還是不夠的，在現(xiàn)實(shí)生活中，我們也會(huì)遇到零概率或者統(tǒng)計(jì)量不足的問(wèn)題。
比如一個(gè)漢語(yǔ)的語(yǔ)言模型，就足足達(dá)到20萬(wàn)這個(gè)量級(jí)。曾有人做過(guò)這樣一個(gè)假設(shè)，如果刨掉互聯(lián)網(wǎng)上的垃圾數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)中將會(huì)有100億個(gè)有意義的中文網(wǎng)頁(yè)，這還是相當(dāng)高估的一個(gè)數(shù)據(jù)，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)平均1000詞，那么，即使將互聯(lián)網(wǎng)上上所有中文內(nèi)容用作訓(xùn)練，依然只有1013。
為了解決數(shù)據(jù)量的問(wèn)題，我們提出了隱馬爾可夫模型(HMM)。實(shí)際應(yīng)用中，我們可以把HMM看作一個(gè)黑箱子，這個(gè)黑箱子可以利用比較簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)，處理后得出：
1.每個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的狀態(tài)序列；
2.混合分布的均值和方差矩陣；
3.混合分布的權(quán)重矩陣；
4.狀態(tài)間轉(zhuǎn)移概率矩陣。
看起來(lái)可能比較復(fù)雜，簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，這個(gè)模型可以通過(guò)可觀察的數(shù)據(jù)而發(fā)現(xiàn)這個(gè)數(shù)據(jù)域外的狀態(tài)，即隱含狀態(tài)。也就是說(shuō)，我們可以憑借一句話，來(lái)探索出這句話后的隱含的意思，從而解決一些微妙的語(yǔ)義問(wèn)題。
這個(gè)模型能夠通過(guò)你提供的可以明顯觀察的句子，推斷出一個(gè)人隱含的心情狀態(tài)(開(kāi)心OR難過(guò))，并得到后的行為判斷(宅、購(gòu)物、社交)，即通過(guò)已知推斷出未知。
而如何優(yōu)化這個(gè)模型，得到優(yōu)隱含狀態(tài)？人們提出了許多解決問(wèn)題的算法，包括前向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法。此中奧妙，難以盡述。但不能否認(rèn)的是，在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)+模型就能很好地打造出一款A(yù)I同傳翻譯，數(shù)據(jù)越大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好。即使翻譯結(jié)果不盡如人意，但只要建設(shè)足夠大的數(shù)據(jù)庫(kù)，建立更好的模型，打磨算法，AI同傳很快就會(huì)有更大的提升。
NLP金字塔頂端反哺底端：打造高質(zhì)量AI同傳
除了增加數(shù)據(jù)庫(kù)和打磨數(shù)據(jù)模型，AI同傳還可以從哪些方面提升呢？我們不妨借鑒一下其它的技術(shù)。下圖中，這四個(gè)方面代表了人們?cè)贜LP領(lǐng)域的一些進(jìn)步。用金字塔形來(lái)表示這四個(gè)技術(shù)之間的關(guān)系，難度是逐級(jí)上升的。
目前，聊天機(jī)器人和閱讀理解這一塊兒已經(jīng)取得了很大的突破。而AI閱讀理解技術(shù)的進(jìn)步不止是NLP的高階進(jìn)化，還有一層意義是，科學(xué)之間是相通的，技術(shù)之間可以互相借鑒，金字塔頂端技術(shù)可以反哺底端。
在自然語(yǔ)言處理上，人區(qū)別于AI的點(diǎn)在于人有先驗(yàn)知識(shí)。即人們?cè)诼?tīng)到某個(gè)字時(shí)，會(huì)自然地聯(lián)想到后一個(gè)字，或者會(huì)被一個(gè)詞觸發(fā)了一句話的聯(lián)想。比如，我們聽(tīng)到“中”，既有可能想到“國(guó)”，也可能想到“間”。但是AI“聯(lián)想”的詞卻依靠數(shù)據(jù)。它說(shuō)“北”，如果輸入的數(shù)據(jù)不變，那后面跟的就是”京“。
智能相對(duì)論行業(yè)分析師顏璇曾經(jīng)在《AI在閱讀理解領(lǐng)域開(kāi)始“跑分”，這個(gè)“人類好幫手”還能去哪炫技》一文中總結(jié)了AI閱讀理解的技術(shù)層面，我們或許可以從中得到閱讀理解技術(shù)反哺AI同傳的方法。
AI閱讀理解技術(shù)的流程如下，em bedding la yer(相當(dāng)于是人的詞匯級(jí)的閱讀知識(shí))→Encoding la yer(相當(dāng)于人通覽全文)→Matching la yer(相當(dāng)于帶著問(wèn)題讀段落)→Self-Matching la yer(相當(dāng)于人再讀一遍進(jìn)行驗(yàn)證)→AnswerPointerla yer(相當(dāng)于人綜合線索定位答題)。
綜合來(lái)看，閱讀更偏向的是Multi-turn，即做完一次輸入輸出后，要把結(jié)果作為下輪輸入的一部分繼續(xù)輸出，系統(tǒng)在運(yùn)作時(shí)需要考慮上下文。而翻譯，則是Single-turn，一句話進(jìn)一句話出。
合理利用后，機(jī)器翻譯即使現(xiàn)在是Single-turn，將來(lái)也有可能是Multi-turn；AI同傳現(xiàn)在沒(méi)用到上下文背景，將來(lái)也有可能結(jié)合上下文做到翻譯質(zhì)量更佳。
如今，創(chuàng)作還是人工智能正在摸索的領(lǐng)域，而一旦這個(gè)領(lǐng)域有了突破，將一些技術(shù)應(yīng)用到AI同傳里，我們或許可以達(dá)到翻譯的高境界——“信、達(dá)、雅”。
在未來(lái)，AI不會(huì)擠占人類同聲傳譯員的空間
AI同傳會(huì)取代人類翻譯嗎？當(dāng)然不會(huì)。先不說(shuō)語(yǔ)言本身的復(fù)雜，我們可以來(lái)看看同傳的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。
在實(shí)際工作中，不論是口譯還是直接對(duì)話都需要同傳來(lái)完成，不會(huì)有被服務(wù)方只聘用其中的一個(gè)職能。也就是說(shuō)，AI同傳不僅要學(xué)會(huì)翻譯，還要學(xué)會(huì)聊天。而在這一塊兒，機(jī)器還有很大的進(jìn)步空間。那么,AI同傳的用處在哪里呢？
AI共享同傳，僅針對(duì)普通人的市場(chǎng)
人們出國(guó)旅游，常常會(huì)遇到語(yǔ)言溝通問(wèn)題，然而，并不是每個(gè)人都配得起一個(gè)專業(yè)的口語(yǔ)翻譯。這時(shí)候，如果一個(gè)可穿戴設(shè)備亦或者一部手機(jī)就能為你同聲傳譯，想必會(huì)減少很多人的出國(guó)成本。隨身攜帶一位專屬的同聲傳譯，是不是覺(jué)得很酷呢？
智能硬件一直是AI的狂熱地帶。就在去年，微軟和華為合作，在Mate10手機(jī)中嵌入了微軟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯，可以算得上是在終端運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯的例。
如果AI同傳的硬件設(shè)備出世，更可能的商業(yè)模式是出租或者共享。即按需求進(jìn)行租用，有一個(gè)專門(mén)的技術(shù)公司負(fù)責(zé)租賃，正如共享單車(chē)一樣，我們的使用費(fèi)會(huì)降到極低。而這類AI的應(yīng)用場(chǎng)景并不在復(fù)雜的會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)，而是日常生活，出外旅游等，語(yǔ)料庫(kù)的建設(shè)也會(huì)更加簡(jiǎn)單。
如此，AI同傳只是更加惠民而已，卻不會(huì)取代在某個(gè)特殊場(chǎng)景比如金融會(huì)議、醫(yī)療會(huì)議等更加專業(yè)的人類同傳。
將AI同傳與硬件設(shè)備相結(jié)合，創(chuàng)造切實(shí)可用的語(yǔ)音接口，還可以在很大程度上提高用戶在移動(dòng)終端、可穿戴、智能家居、智能汽車(chē)等智能設(shè)備的體驗(yàn)，真正在交互層面實(shí)現(xiàn)智能時(shí)代的人機(jī)結(jié)合。
AI同傳成為同聲翻譯的考官
同聲傳譯需求量成倍增加，但是合格的同聲傳譯的數(shù)量卻增長(zhǎng)非常緩慢，據(jù)了解，現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)上能夠十句話翻譯出十句的同傳譯員。同時(shí)，擁有口譯資格證書(shū)的人并不一定能勝任同聲翻譯，同聲翻譯還需要進(jìn)行專業(yè)的技能訓(xùn)練，而有些合格的同聲翻譯人員也并不一定有口譯證書(shū)。
目前，我國(guó)還沒(méi)有一個(gè)固定的機(jī)構(gòu)來(lái)負(fù)責(zé)同聲翻譯的相關(guān)事宜，也沒(méi)有一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)同聲翻譯的工作進(jìn)行考評(píng)。
面對(duì)這樣的困境，我們或許可以在AI同傳上開(kāi)個(gè)腦洞。
人們可以利用AI數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化等特點(diǎn)，以數(shù)據(jù)庫(kù)為依托，將AI訓(xùn)練成單一功能性的考核機(jī)器，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)同聲傳譯員進(jìn)行考核和評(píng)級(jí)，從而規(guī)范人才市場(chǎng)。
這里或許可以參考駕駛培訓(xùn)機(jī)器人。駕培機(jī)器人包含了高精度GPS導(dǎo)航技術(shù)、慣性技術(shù)和虛擬傳感技術(shù)、視頻檢測(cè)、數(shù)據(jù)處理、無(wú)線傳輸、指紋身份識(shí)別等高新技術(shù)，能夠記錄、判斷駕駛?cè)瞬倏v駕駛機(jī)動(dòng)車(chē)的真實(shí)能力。
同理，AI同傳也可以在各種場(chǎng)景里，去觀察、判斷考生的翻譯能力，以及考生對(duì)翻譯規(guī)則的熟悉、理解程度。這個(gè)系統(tǒng)可以減少考試員的勞動(dòng)強(qiáng)度和人為因素，確?？荚嚬?、公正，考核方法科學(xué)準(zhǔn)確。
簡(jiǎn)單來(lái)講，我們的目標(biāo)是通過(guò)智能機(jī)器，使考核自動(dòng)化，選撥或者是訓(xùn)練真正的人才，而并非取代人類的翻譯能力。更有意思的是，在考核過(guò)程中，AI又能不斷吸收新養(yǎng)分，增加口語(yǔ)類文本語(yǔ)料庫(kù)，何樂(lè)而不為呢？
(原標(biāo)題：AI同傳PK人類同傳，這或許是兩個(gè)職業(yè))
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