據fastcompany報導，最新涌現的兩個機械翻譯體系完成了極新的沖破——可以在無需人類翻譯文本的進修材料的情形下，自立進修翻譯地球上的任何說話。機械翻譯成長驚人，然則地球上照樣稀有以億計的人沒法享用它的利益——由于他們的說話在翻譯器的下拉菜單中基本找不到。 如今，兩個新的人工智能體系——一個來自西班牙的delPaísVasco年夜學（UPV），另外一個來自卡內基梅隆年夜學（CMU）——許諾會轉變這一切，為像《星際迷航》（Star Trek）中那樣的真實的宇宙通用譯者（universal translator）的到來翻開年夜門。

　　要懂得這些新體系的潛力，起首要懂得以后的機械翻譯是若何任務的。 今朝機械翻譯的現實標桿是谷歌翻譯，這個體系涵蓋了從南非語到祖魯語的103種說話，包含世界上前10種說話——次序為漢語，西班牙語，英語，印度語，孟加拉語，葡萄牙語，俄語，日語，德語， 和爪哇語。 Google的體系應用人類監視的神經收集，比擬平行文本——之前由人類翻譯過的書本和文章。 經由過程比擬這些平行文本中的年夜量數據，Google翻譯可以進修隨意率性兩種指定說話之間的對等關系，從而取得在它們之間疾速轉換的才能。有時刻翻譯成果會很風趣，能夠其實不能真正反應原文的意思，但總的來講，這些翻譯是功效性的，跟著時光的推移，他們會愈來愈好。

　　Google的做法很好，并且很有用。但不幸的是，它其實不是全球通用。這是由于有監視的培訓須要很長的時光和許多監視人員——由于太多了，谷歌應用了眾包——也由于并不是世界一切說話之間都有足夠多的并行翻譯文本。想一想看：依據世界說話平易近族學目次，地球上有6,909種生涯說話。個中414種的應用人數占人類總數的94%。因為Google翻譯涵蓋了103個，是以會留下6,806種說話沒無機器翻譯——個中有311種說話的應用人數跨越百萬?？偟膩碇v，至多有八億人不克不及享用機械主動翻譯的利益。

　　這兩個新的體系——可以在任何說話之間翻譯單詞和句子——無需經由過程比擬年夜量由人類翻譯的平行文原來進修。他們也不須要監視。相反，他們應用未監視的機械進修，并比擬分歧說話的隨機文本。這是若何運作的？因為說話的詞語分類是類似的，所以體系猜想這些詞能否相等，用這些信息構建翻譯辭書。他們從中找出句子構造，經由過程在分歧的說話之間往返翻譯來評價他們猜想的成果。

　　正如UPV的研討員Mikel Artetxe所描寫的那樣：“想象一下，你給了一小我許多的中文書本和阿拉伯語書本——這些書都不堆疊——然后這小我必需學會把中文翻譯成阿拉伯語。 這仿佛是弗成能的，對吧？“現實上，這看起來其實太弗成能了，以致于微軟人工智能專家Di He（這兩個研討項目標啟示者）告知迷信界，他得知”即便沒有人工監控，電腦也能夠進修翻譯”的時刻，全部人都震動了。

　　一個正告就是，這個體系其實不像今朝的平行文本深度進修體系那末準確——然則正如Di He指出的那樣，電腦可以或許在沒有任何人類指點的情形下猜想一切這些現實，這一現實自己的確弗成思議。 我們只是接觸到了這類新的進修辦法的外面。看起來，能夠很快就有一個真實的通用翻譯，讓我們可以或許與任何人用對方的母語攀談了，這不再僅僅是科幻的器械。