どのように言葉の違いによる垣根を破るか。専門家は10年以内に機器翻訳が全面的に普及すると予測する

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不同语言如何打破藩篱？专家称5到10年内机器翻译全面普及

時間: May 23, 2017 出所：澎拜新闻

科技何时才能帮助人类打破不同语言的藩篱？专家５月２２日说，人工智能的一个分支—自然语言处理技术近年来取得很多突破，能代替人类“高翻”的机器翻译将在未来５到１０年内全面普及。

由中国人工智能学会和中国中文信息学会主办的２０１７全球人工智能技术大会正在北京举行。微软亚洲研究院常务副院长周明当天在大会的自然语言理解分论坛发表主题演讲说，未来５到１０年，机器翻译会在解决技术问题后得到普及，“我们拿起电话讲话，就可直接体验从中文翻译成英文，或从英文翻译成中文”。不过，目前机器翻译在同声传译方面仍没有得到很好解决，突破专业级翻译水平还需要时间。周明说，由于应用前景广阔，全球各大科技公司都将机器翻译作为主攻方向之一，竞相突破难关。

去年９月谷歌发布神经机器翻译系统，称其利用了循环神经网络，“能够实现到目前为止机器翻译质量的最大提升”。脸书公司人工智能团队本月则宣布，使用了一种全新的卷积神经网络技术进行语言翻译，实现了目前世界上机器翻译的最高准确率，且速度是谷歌所用的循环神经网络的９倍。微软的机器翻译也已支持６０多种语言，可以通过手机应用实现多人、多语种的实时翻译。

近年来，研究者一直致力于让机器“懂人话”，更会“说人话”，机器在理解人的自然语言方面取得了很大进展。周明预测，未来５到１０年，除了机器翻译之外，聊天、问答等自然语言会话技术也会全面实现突破，广泛应用在智能家居、语音助手等很多重要领域；智能客服系统会替代很大一部分重复的工作，与人工客服完美结合，使客服效率大幅提高；人工智能写诗、写歌也会在未来５到１０年发展得比较成熟。

“自然语言技术与感知智能等其他人工智能技术叠加，会在教育、医疗、银行、法律、无人驾驶等很多垂直领域得到广泛应用。”他说。
周明说，自然语言处理也存在一些尚待解决的挑战，比如目前所说的自然语言处理都是“黑箱式”，希望能探索出一个对推理过程的解释；还有在迁移学习方面，通用领域的学习如何自适应于其他的垂直领域；以及如何实现“用户画像”，即个性化的对话定制等。

（原标题 专家：机器翻译将在５到１０年内全面普及））　

责任编辑：杨洋

画像引用元：http://cn.apdnews.com/it/655161.html

どのように言葉の違いによる垣根を破るか。専門家は10年以内に機器翻訳が全面的に普及すると予測する

時間: May 23, 2017 出所：澎拜ニュース

いつごろ科学技術が言葉の違いによる垣根を破れるか。5月22日、専門家によると人工知能の一つの系統から分かれた一部門、一つの自然言語処理技術がここ数年間で大きく突破をした。人間の高級翻訳者に代わる機器翻訳は5～10年以内に普及すると言った。

中国人工智能協会と中国中国語協会が共に主催する2017年グローバル人工智能技術大会が北京で開催された。マイクロソフトのアジア研究院常務副院長の周明が当日、大会の自然言語理解分論壇でスピーチを発表した。将来の5～10年内で機器翻訳が技術的問題を解決した後が普及する。「電話機を手に取って話しているときに、直接中国語から英語へ翻訳するか英語から中国語へ翻訳することを体験できる。」しかし、今は同時通訳での機器翻訳問題がまだ解決していない。プロの翻訳水準を超えるまで時間がかかりそうだ。周明は言った。「応用での見通しが広いので、世界の各大科技会社が機械翻訳に集中して争って難関を突破する。」

昨年9月、Googleが神経機械翻訳システムを発表し、循環神経のネットワークを利用したことを宣言した。「機器翻訳レベルのこれまでで最大の向上を実現できる。」Facebookの人工智能チームが今月にこのような内容を宣言した。「真新しい巻積雲神経ネットワーク技術で言語を翻訳し、世界中の機器翻訳のなかでこれまでで最大の正確性を実現した。そして、翻訳のスピードはGoogleの循環神経ネットの9倍を達成した。マイクロソフトの機器翻訳も60の言語を支持し、携帯電話で数人の間で、多言葉のリアルタイム通訳を実現できる。

近年、研究者はロボットが「人間の言葉を理解する」と「人間の言葉を話す」をさせることに力を入れた。機器が人間の自然の言葉を理解することで大きな進歩を得た。周明はこう推測した。将来の5～10年間で、機器翻訳のほかに、チャットや質問と応答の自然の言語会話技術も全面的に突破し、幅広くスマート家具や音声アシスタント等の分野に利用される。人工のカスタマーシステムが大部分の繰り返し行われる仕事を替わって、人工カスタマーシステムと合わせて顧客サービスの効率を上げる。人工智能で詩や歌を創作することも先の5～10年以内に発展が成熟する。

「自然言語技術と感知智能等の人工智能技術を合わせて、教育、医療、銀行、法律、無人運転等の上下の分野に幅広く利用できる。」と彼は言った。
周明は言った。自然言語の処理にも解決していないチャレンジが存在する。例えば、目下の自然言語の処理はすべて「ブラックボックス」で、難解な推理過程に対する説明を模索しよう。また移転の学習について、共通する分野の学習をどうように他の垂直上下の分野で利用するか。どのように「ユーザ画像」を実現するか、つまり、個性的な会話の取り決めなど。

（原題 専門家：機器翻訳が先の5～10年間以内で全面普及する。）　

責任編集：楊洋

記事引用元：http://cn.apdnews.com/it/655161.html

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