同聲傳譯自1919年在巴黎和會上最早一次亮相后，一直在會議語言排障和實時溝通上發(fā)揮著至關重要的作用。同傳不同于其他翻譯，這種異常消耗腦力的工作不僅需要工作者雙語運用自如的語言功底，還需要隨機應變的能力。要達到同傳的高級翻譯水平，更是需要漫長的修煉過程。正是因人才的極度稀缺，早就讓同聲傳譯被冠以“日進斗金”的稱號。
人工智能技術的發(fā)展雖然在各個方面改善了人們的生活，但同時，它也帶來了一些現(xiàn)實存在的威脅，即去人力化并導致群體性失業(yè)。如今就連站在人才頂端的同聲傳譯行業(yè)也面臨著被替代的危險。
但AI同傳工作要求高度的實時性、專業(yè)度，以及更低的容錯率，因此在機器翻譯領域算是個艱難的任務，甚至有人稱之為機器翻譯的“圣杯”。即是圣杯，勝者必將贏得一片天地，因此除了孜孜不倦的獨角獸，微軟、百度、谷歌等海內(nèi)外的AI大廠也都在不斷攻克這項難題，然而各方成果卻有喜有憂。
眾人競捧AI同傳圣杯，噱頭還是實力？
去年，具有世界領先翻譯技術的科大訊飛發(fā)布的曉譯翻譯機獲得了超高的人氣，其卓越的表現(xiàn)甚至被認為是取代同聲傳譯的一款人工智能產(chǎn)品。然而好景不長，前段時間，爆出的“科大訊飛造假事件”掀起了一場軒然大波，雖科大訊飛方面再三強調(diào)“人機耦合”而非AI同傳，但其偷換概念，避重就輕的做法還是令一些人對AI同傳產(chǎn)生消極的看法，一時間唱衰AI同傳突然鵲起。然而因此全盤否定AI在同傳上的成就和能力，就有點以偏概全了。
其實，訊飛造假事件中，核心問題甚至不在于AI同傳的技術能力，而是它根本沒有使用AI同傳。事實上，該會議僅僅使用了“訊飛聽見”產(chǎn)品，實際使用的僅僅是語音轉(zhuǎn)換文本功能而已。
搜狗同傳憑實力為AI同傳正聲
然而科大訊飛的造假事件并非代表著AI同傳真的涼了，真正的AI同傳也并非不存在。相反，今天越來越多國際會議和新聞發(fā)布會、體育賽事等等重要場合開始使用AI同傳。
前段時間，搜狗同傳作為中國網(wǎng)球公開賽的官方翻譯合作伙伴，從賽前的媒體發(fā)布會到賽后采訪，對獲勝球員的發(fā)言交流提供實時翻譯，這是AI同傳首次支持大型國際體育賽事。雖然依然有諸多技術不完美之處，但進步顯著，并且是AI同傳證明其實力的一次重要展現(xiàn)。
搜狗同傳采用的是端對端神經(jīng)網(wǎng)絡翻譯技術，可以使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡生成翻譯結(jié)果，并將神經(jīng)網(wǎng)絡精簡為五層，翻譯的結(jié)果相比傳統(tǒng)機器翻譯大約能高出30%-40%，效率也大幅提升；其使用的語音斷句算法，能很好地識別詞語和句子的停頓，輸送出更符合人類語言習慣的翻譯結(jié)果，這也是搜狗同傳能夠快速超車，為AI同傳正聲的實力所在。
百度新推AI同傳，DEMO效果驚人，可期
近日，百度于硅谷宣布了最新重大突破——一個名為STACL的同傳AI，論文結(jié)果優(yōu)異，Demo效果驚人，MIT科技評論、IEEE Spectrum等一眾外媒紛紛好評，這是自2016年百度Deep Speech 2發(fā)布以來，又一項讓技術外媒們?nèi)绱思拥男逻M展。
據(jù)百度方透露，與現(xiàn)在大多數(shù)AI“實時”翻譯系統(tǒng)不同，STACL具備可預測和延時可控的特點，不走“整句說完再翻譯”的路線，能夠在演講者講話后幾秒鐘開始翻譯，并在句子結(jié)束后幾秒鐘內(nèi)完成。那么百度又是如何做到高質(zhì)量與短延時兼具的呢？
同音近音字問題
如何分辨同音近音字是保證同傳準確性的一個關鍵點，需要根據(jù)語境和背景知識共同分析的過程。在這方面，百度采取了提升容錯率，忽略語音-文字轉(zhuǎn)碼階段的錯誤，進而去提升文字翻譯階段的正確率的方案。百度同傳的“語音容錯”的對抗訓練翻譯模型，重點就在于有意在訓練數(shù)據(jù)集中加入針對性的噪聲數(shù)據(jù)，這樣即使模型接受到錯誤的語音識別結(jié)果時，也能給出正確的譯文。
預測能力
這次百度推出AI同傳的重點技術為STACL“wait-k words”，即等待講話時后的第k個詞開始翻譯，通過對講話者的語言風格數(shù)據(jù)進行訓練，實現(xiàn)預測能力。同時還可以根據(jù)不同語種之間的差異性和不同場景的需求程度來調(diào)整K值。
機器學習
在百度同傳系統(tǒng)中，提出了快速融合領域知識策略，建立在百度自身的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)之上，百度同傳系統(tǒng)獲得最基礎的通用領域翻譯模型。而當進入細分領域時，該系統(tǒng)也會像人類一樣，針對細分領域進行學習。
建立在通用模型的基礎上，通過對某一領域數(shù)據(jù)的增強訓練和專用術語的強制解碼，盡可能讓整體模型和該領域更加契合，從而減少同音字、多義字翻譯錯誤等諸如此類現(xiàn)象，提升整體效率。
由此可見，百度新出的AI同傳技術并非夸大宣傳，而是有技術支撐的實力展現(xiàn)。
對于百度此次在AI同傳上的大動作，Engadget認為：“雖然這個系統(tǒng)仍舊有局限性，而且無法在必要的時候取代人類翻譯。但是它在谷歌缺席中國的情況下，給出了一種新的選擇?！?/p>
AI同傳是一個復雜的工作過程，其在表現(xiàn)上的細微差距，背后都隱藏著從機器翻譯技術集成、神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，到NLP等多種技術能力的集合。一家公司復雜龐大AI+語言領域技術體系，最終將會在終端產(chǎn)品表現(xiàn)。正是語音識別、機器翻譯等領域上的深厚積累，千錘百煉之下造就了能聽會說、能理解會思考的AI同傳。最終能捧得AI同傳這座圣杯的，拼的不是噱頭，不是夸大宣傳，而是實打?qū)嵉募夹g體系。
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