Facebook人工智能研究的重点：翻译功能

　　翻译功能一直是Facebook人工智能研究的重点所在。日前，Facebook方面宣布，开发出了一种翻译速度以及准确性均超越谷歌翻译的语言翻译技术。在声明中，Facebook表示，这项技术希望能够“让世界更开放、更紧密”。

　　目前，这项技术仍然停留在研究阶段，尚未以具体产品的形式呈现，但Facebook的两位人工智能工程师Michael Auli和David Grangier在接受采访时表示，团队已经和产品团队进行了更进一步的交流，希望将这项技术的产品化提上日程。

　　尽管Facebook已经开始在其日常运作中尝试使用人工智能技术，但是想要大规模运用到翻译领域，还需要对此进行更多的打磨。两位工程师表示，书面语言和现实生活中的语言还是有一定的不同;人工智能可能对于书面语言的翻译更为顺畅一些，至于日常语言方面，还需要技术团队继续改善。他们说，目前正在建立一个日常用语库来加快这一进程。

　　Facebook的这一翻译技术的突破在于，它们发挥了卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)的优势。这一网络能够从不同角度捕捉数据，相比于谷歌一直使用的，严格按照句子从左到右的顺序一个字一个字进行翻译的循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)而言，有着更高的性能。

　　两位工程师介绍，运用了卷积神经网络之后，Facebook的翻译速度可能会达到谷歌翻译的9倍之多。“卷积神经网络可以从更多的角度对一个句子进行分析，从而更为符合句子本身的逻辑，”它们表示。

　　Facebook全新翻译技术中的一个显著特征在于其使用的multi-hop注意力机制。这一机制模仿了人类在实际翻译时的习惯，将句子进行分解，了解逻辑后再进行翻译。这会使得翻译的结果更为贴近人类的翻译结果。

　　事实上，Facebook方面承认，当下占主流的技术仍然是谷歌的人工智能翻译技术，想要改正人们的使用习惯还需要一定的时间，他们希望能够通过继续的研发来改善产品，从而符合市场需求。

　　只不过，关于这一领域的竞争始终激烈。2016年12月，微软宣布推出了最新的人工智能翻译技术，这一技术在翻译复杂句型时可以较灵活调整语序，准确度较高。

　　尽管这一技术无疑能够促进来自不同地区人们的交流，也有语言学家担心，技术的飞速发展会引发一些小语种的边缘化。业内有声音称，一旦人们习惯了使用机器来翻译特定语言，可能会导致这些语言的使用与相关的研究进一步减少，从而不利于小语种的延续。

(编辑：mao35  来源：界面新闻)