“AI同聲傳譯”泡沫已刺破,人工智能有望回歸理性

時(shí)間:2018-09-29

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:最近AI行業(yè)又鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng),一名同聲傳譯人員指責(zé)科大訊飛AI同傳造假,一時(shí)之間關(guān)于科大訊飛AI同傳造假的聲音甚囂塵上,具是討伐之音,那么,AI同傳這是要翻車了嗎?

【中國傳動(dòng)網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】 最近AI行業(yè)又鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng),一名同聲傳譯人員指責(zé)科大訊飛AI同傳造假,一時(shí)之間關(guān)于科大訊飛AI同傳造假的聲音甚囂塵上,具是討伐之音,那么,AI同傳這是要翻車了嗎?

刺破“AI同聲傳譯”泡沫,人工智能有望回歸理性

如今AI技術(shù)發(fā)展如火如荼,各種科技創(chuàng)業(yè)公司也紛紛嶄露頭角,獨(dú)角獸企業(yè)也不在少數(shù),人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)一片欣欣向榮景象,然而就在9月20日,一篇名為《科大訊飛,你的AI同傳操(qi)作(zha)能更風(fēng)騷一點(diǎn)嗎》的文章在知乎上發(fā)表刺破了這一繁榮假象。

發(fā)表這篇文章的是一個(gè)知乎名為“BellWang”的同聲傳譯人員,她表示在創(chuàng)新與新興產(chǎn)業(yè)國際會(huì)議上,科大訊飛未和自己溝通,就將本人翻譯內(nèi)容直接顯示為AI智能翻譯,而且未在整場活動(dòng)中提及人工參與,完全無視翻譯人員工作,涉及造假行為。

面對同聲傳譯人員以及社會(huì)各界討伐,科大訊飛則表示從未說過完全的機(jī)器翻譯,AI同傳目前尚未成熟,同傳翻譯還需要人工的配合,人機(jī)耦合的模式會(huì)是將來AI同傳的一大發(fā)展方向,現(xiàn)在科大訊飛表示已向同傳人員說明原委并已和解。

這一烏龍雖然已經(jīng)過去,但是對于AI同傳的討論卻從未停止。同樣今年4月,在博鰲亞洲論壇上AI同傳亦是一大亮點(diǎn),就當(dāng)所有人都翹首以盼,以期目睹AI同傳的神奇魅力時(shí),這個(gè)所謂的AI同傳卻出了紕漏。現(xiàn)場翻譯時(shí),不僅翻譯不準(zhǔn)確甚至出現(xiàn)了亂碼。

種種現(xiàn)象表明,AI同傳目前來說尚未成熟,所以擔(dān)心AI同傳會(huì)搶掉自己飯碗的翻譯人員大可放心,在未來很長一段時(shí)間里AI同傳都需要人工介入,才能更加精準(zhǔn)。

AI進(jìn)入翻譯行業(yè)早已不是什么新鮮事,這是現(xiàn)在人工智能應(yīng)用最火熱的領(lǐng)域之一,各種軟硬件設(shè)備也都得到了應(yīng)用,比如我們手機(jī)里的翻譯系統(tǒng)以及市面上各種機(jī)器翻譯機(jī),那么為何AI同傳卻遲遲無法精確的進(jìn)行機(jī)器傳輸呢?

這是因?yàn)橥瑐鞑⒉粌H僅是翻譯,同聲傳譯需要面臨的困難會(huì)大很多。第一,不同國家地區(qū)講演者,口音也會(huì)有很大區(qū)別。例如一個(gè)韓國人在說英文時(shí)會(huì)帶有強(qiáng)烈的本土特色,這方面機(jī)器語意理解和提煉遠(yuǎn)不如同聲傳譯人員;第二,在語言連貫性上,不同人會(huì)有不同的表達(dá)習(xí)慣,面對具有地方特色或者小眾化以及剛剛出現(xiàn)的新詞匯時(shí),機(jī)器因?yàn)閿?shù)據(jù)缺乏,很難針對性的提煉出說話者想要表達(dá)的意思。第三,口語具有隨意性和片段性,將講話者內(nèi)容進(jìn)行精煉總結(jié)并用正確規(guī)范的語法表現(xiàn)出來,也是當(dāng)前機(jī)器所缺乏的能力。

不得不說語言復(fù)雜,僅僅依靠機(jī)器智能當(dāng)前還很難達(dá)到我們的需求,因此人工參與必不可少。前不久英語系一學(xué)生致信校長,要求校長取消英語專業(yè)讓我們開始考慮翻譯人員的出路問題,現(xiàn)在種種跡象表明,機(jī)器智能始終不能代替人工,人工具有的靈活性機(jī)器始終難以企及。

那么我們該如何對智能機(jī)器進(jìn)行完善,讓機(jī)器越來越智能化?現(xiàn)在隨著研究不斷深入,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)更加完善,計(jì)算力、算法、數(shù)據(jù)處理能力都具備,只是缺乏數(shù)據(jù)的支撐和學(xué)習(xí)。

當(dāng)前智能機(jī)器收集的數(shù)據(jù)大都是世界各國圖書館的書籍,針對口語交流數(shù)據(jù)收錄較少,尤其是一些剛出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)用語,或是小眾化習(xí)慣用語收錄較少,因此在日常交流中,同聲傳譯還很難做到非常精準(zhǔn)。

數(shù)據(jù)不可能一天就收集完成,這是一項(xiàng)大工程,需要日積月累不斷收集分析和應(yīng)用。當(dāng)前企業(yè)不論是科大訊飛,還是其他獨(dú)角獸企業(yè),在AI同聲傳譯上還有很長一段路要走。

我們希望未來有一天,機(jī)器可以進(jìn)行完美的同聲傳譯,讓我們享受到科技帶來的智慧成果。

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