facebook说，它的原型翻译技术比竞争对手快9倍
翻译一直是Facebook人工智能研究最重要的应用之一。毕竟，社交网络的首要目标是“让世界更加开放和互联”，因此语言障碍是一个明显的障碍。为了跨越这一障碍，Facebook今天宣布了一种新的机器学习翻译方法，该公司称这种方法比竞争对手的系统快9倍。
目前，这项工作只是作为研究而存在，还没有在Facebook的产品中实现。但是Facebook人工智能工程师Michael Auli和David Grangier表示，这种情况很可能会进一步发生。社交网络已经在使用人工智能，比如自动将状态更新转换成其他语言，但是从实验室到应用程序的转换总是需要更多的工作。
Grangier说：“我们目前正在与一个产品团队进行谈判，以便在Facebook环境下实现这一目标。”从学术数据到真实环境在语言方面存在差异。学术数据为新闻类数据；虽然Facebook上的对话更加口语化，“Facebook此前曾表示，它正在建立一个俚语词汇表，以简化这一过程。
不过，Auli和Grangier对Facebook的“新奇”机器翻译方**在获得回报感到兴奋。他们解释说，人工智能驱动的翻译通常依赖于所谓的递归神经网络（RNN），而这项新的研究利用了卷积神经网络（CNN）。
RNN按顺序分析日期，从左到右遍历一个句子，以便逐字翻译。相比之下，CNNs可以同时观察数据的不同方面，这种计算方式更适合用于训练大多数现代神经网络的GPU硬件。GPU最初设计用于在视频游戏中渲染图形，最擅长并行进行大量小计算。
因此，Auli和Grangier说，使用CNNs进行翻译意味着更全面地解决问题，并检查更高层次的句子结构。”[CNNs]在文本的基础上建立了一个逻辑结构，有点像语言学，”Auli说。
至于为什么这种方法没有得到更广泛的应用，Grangier指出，人工智能社区已经投入了大量的精力来使用RNNs进行翻译，人们很乐意改进。他说：“简而言之，人们只是没有在这方面投入太多的时间，我们提出了一些新的发展，使它工作得更好。”
- 发表于 2021-05-11 03:15
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