facebook說，它的原型翻譯技術比競爭對手快9倍
翻譯一直是Facebook人工智慧研究最重要的應用之一。畢竟，社交網路的首要目標是“讓世界更加開放和互聯”，因此語言障礙是一個明顯的障礙。為了跨越這一障礙，Facebook今天宣佈了一種新的機器學習翻譯方法，該公司稱這種方法比競爭對手的系統快9倍。
目前，這項工作只是作為研究而存在，還沒有在Facebook的產品中實現。但是Facebook人工智慧工程師Michael Auli和David Grangier表示，這種情況很可能會進一步發生。社交網路已經在使用人工智慧，比如自動將狀態更新轉換成其他語言，但是從實驗室到應用程式的轉換總是需要更多的工作。
Grangier說：“我們目前正在與一個產品團隊進行談判，以便在Facebook環境下實現這一目標。”從學術資料到真實環境在語言方面存在差異。學術資料為新聞類資料；雖然Facebook上的對話更加口語化，“Facebook此前曾表示，它正在建立一個俚語詞彙表，以簡化這一過程。
不過，Auli和Grangier對Facebook的“新奇”機器翻譯方**在獲得回報感到興奮。他們解釋說，人工智慧驅動的翻譯通常依賴於所謂的遞迴神經網路（RNN），而這項新的研究利用了摺積神經網路（CNN）。
RNN按順序分析日期，從左到右遍歷一個句子，以便逐字翻譯。相比之下，CNNs可以同時觀察資料的不同方面，這種計算方式更適合用於訓練大多數現代神經網路的GPU硬體。GPU最初設計用於在影片遊戲中渲染圖形，最擅長並行進行大量小計算。
因此，Auli和Grangier說，使用CNNs進行翻譯意味著更全面地解決問題，並檢查更高層次的句子結構。”[CNNs]在文字的基礎上建立了一個邏輯結構，有點像語言學，”Auli說。
至於為什麼這種方法沒有得到更廣泛的應用，Grangier指出，人工智慧社群已經投入了大量的精力來使用RNNs進行翻譯，人們很樂意改進。他說：“簡而言之，人們只是沒有在這方面投入太多的時間，我們提出了一些新的發展，使它工作得更好。”
- 發表於 2021-05-11 03:15
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