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)方面代表了人們在NLP領(lǐng)域的一些進(jìn)步。用金字塔形來表示這四個(gè)技術(shù)之間的關(guān)系，難度是逐級上升的。

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)。即人們在聽到某個(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，我們聽到“中”，既有可能想到“國”，也可能想到“間”。但是AI“聯(lián)想”的詞卻依靠數(shù)據(jù)。它說“北”，如果輸入的數(shù)據(jù)不變，那后面跟的就是”京“。

智能相對論行業(yè)分析師顏璇曾經(jīng)在《AI在閱讀理解領(lǐng)域開始“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，將來也有可能是Multi－turn；AI同傳現(xiàn)在沒用到上下文背景，將來也有可能結(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)到翻譯的最高境界——”信、達(dá)、雅”。

在未來，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)。先不說語言本身的復(fù)雜，我們可以來看看同傳的實(shí)際應(yīng)用場景。

在實(shí)際工作中，不論是口譯還是直接對話都需要同傳來完成，不會(huì)有被服務(wù)方只聘用其中的一個(gè)職能。也就是說，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，僅針對普通人的市場

人們出國旅游，常常會(huì)遇到語言溝通問題，然而，并不是每個(gè)人都配得起一個(gè)專業(yè)的口語翻譯。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)減少很多人的出國成本。隨身攜帶一位專屬的同聲傳譯，是不是覺得很酷呢？

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)器翻譯的第一例。

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)專門的技術(shù)公司負(fù)責(zé)租賃，正如共享單車一樣，我們的使用費(fèi)會(huì)降到極低。而這類AI的應(yīng)用場景并不在復(fù)雜的會(huì)議現(xiàn)場，而是日常生活，出外旅游等，語料庫的建設(shè)也會(huì)更加簡單。

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)量卻增長非常緩慢，據(jù)了解，現(xiàn)實(shí)市場上能夠十句話翻譯出十句的同傳譯員寥寥無幾。同時(shí)，擁有高級口譯資格證書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。

目前，我國還沒有一個(gè)固定的機(jī)構(gòu)來負(fù)責(zé)同聲翻譯的相關(guān)事宜，也沒有一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)對同聲翻譯的工作進(jìn)行考評。

面對這樣的困境，我們或許可以在AI同傳上開個(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)庫為依托，將AI訓(xùn)練成單一功能性的考核機(jī)器，針對不同的應(yīng)用場景，對同聲傳譯員進(jìn)行考核和評級，從而規(guī)范人才市場。

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、數(shù)據(jù)處理、無線傳輸、指紋身份識(shí)別等高新技術(shù)，能夠精確記錄、判斷駕駛?cè)瞬倏v駕駛機(jī)動(dòng)車的真實(shí)能力。

同理，AI同傳也可以在各種場景里，去觀察、判斷考生的翻譯能力，以及考生對翻譯規(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，確保考試公平、公正，考核方法科學(xué)準(zhǔn)確。

簡單來講，我們的目標(biāo)是通過智能機(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，在考核過程中，AI又能不斷吸收新養(yǎng)分，增加口語類文本語料庫，何樂而不為呢？