从起源到今天：机器翻译已能辨识TA_压寨斗牛app

本文摘要：最近的GoogleI／O大会很是繁华。

最近的GoogleI／O大会很是繁华。在大会的最后一日，Alphabet董事长JohnHennessy亲口否认：GoogleDuplex早已在购票领域通过了图灵测试。通过图灵测试！多么令人兴奋的六个字。

被人工智能所转变的世界蓝图好像就在我们眼前铺展。人工智能成果喷薄愈演愈烈以来，热门领域除了机器学习，还有作为计算机语言学、人工智能和数理逻辑的交叉学科——机器翻译。机器翻译源于何时？如今发展到了什么程度？国内在机器翻译上有哪些研究成果，又有哪些公司发售了令人惊叹的落地应用于？在其发展道路上，有哪些大牛公开发表了哪些成果，推展了地球人无障碍交流的梦想计划？未来，机器翻译将有可能在哪些领域展开耕耘？其发展趋势如何？这些问题的答案，你都可以在未来一周内寻找。首先，我们必须理解一下机器翻译是如何蓬勃发展的。

跟着跟上WarrenWeaver说道：我实在机器翻译不切实际于是全世界都开始做机器翻译1946年，第一台数字电子计算机问世。从那以后，人们就开始思索如何运用计算机替换人专门从事翻译成工作的问题，甚至在此之前，图灵就早已开始思维计算机否需要展开思维这一问题。三年之后——1949年，我国月创建，机器翻译思想也月明确提出：WarrenWeaver公开发表《翻译成》备忘录，这也被视作机器翻译初始阶段的第一件标志性事件。

▲WarrenWeaverWarrenWeaver在备忘录里展现出了机器翻译的可计算性，并明确提出了两个主要观点。第一个观点：他指出翻译成类似于理解密码的过程，“翻译成即解码”。第二个观点：他指出原文与译文“说道的是某种程度的事情”。

因此，当把语言A翻译成为语言B时，就意味著从语言A抵达，不会经过某一“标准化语言”或“中间语言”（可以假设这个语言是全人类联合的），最后抵达语言B。1954年，美国乔治敦大学（Georgetown）在IBM的协同下，展开了英俄翻译成实验，开始了在翻译成自动化方面的尝试。

这是机器翻译发展初始阶段的第二件标志性事件。总体来说，这一阶段人们头脑中早已构成了机器翻译的概念，并且早已可以意识到利用语法规则的切换和字典来构建翻译成目的。人们悲观地指出，只要通过不断扩大词汇量和语法规则，在旋即的将来，机器翻译问题不会较为极致地以求解决问题。所以在此之后的很长一段时间，全球各国大力支持机器翻译项目，一个机器翻译研究的高潮早已构成。

发展加热ALPAC说道：我实在机器翻译敢于是大家又不做机器翻译了蓬勃发展17年之后，机器学习步入了第一个发展低谷。1966年11月，美国语言自动处置咨询委员会（ALPAC）发布知名的ALPAC报告，从速度、质量、花费、市场需求等各个角度，完全是全方位地给给机器翻译研究工作倒入了一盆凉水。APLAC对当时的各个翻译成系统展开了一次评估，并在报告明确提出，机器翻译的译文质量显著要近高于人工翻译成。

难以克服的“语义障碍”是当时机器翻译遇上的问题，在报告中，ALPAC全面驳斥了机器翻译的可行性，并建议各大机构暂停对机器翻译的投资和研究。尽管这份报告的结论过分匆忙、不合理，但是这一阶段关于机器翻译的研究的确没解决问题许多至关重要的问题，并没对语言展开了解的分析。此后在世界范围内，机器翻译经常出现了空前的不景气局面。

重新启动篇章大公司说道：我们实在还是得新的做一下于是机器翻译以求衰退20世纪80年代末，由于微处理器的经常出现，计算机能力取得了突飞猛进的发展。机器翻译这一学科具有很大的研发潜力和经济利益，开始被人们新的驳回。

许多大公司开始投放资金和人力展开研究，使得机器翻译获得了衰退和新的发展的机会。这世纪末，计算出来语言学的一些基础工作，比如许多最重要的算法等的研究早已抵达了一个较为了解的阶段，对语法和语义的研究也早已有了一些较为根本性的成果。

词法分析、句法分析的算法陆续获得研发，并且强化了软件资源，例如电子词典的建设。翻译成方法以转换方法为代表，开始广泛使用以分析居多，相结合语义分析的基于规则方法来展开翻译成，使用抽象化切换回应的分层构建策略。▲抽象化切换的分层构建语法与算法的分离是这世纪末机器翻译的另一个特点。

所谓语法与算法分离，就是指把语言分析和程序设计分离来沦为两部分操作者，程序设计工作者明确提出规则叙述的方法，而语言学工作者用于这种方法来描述语言的规则。炙手可热世界：我们必须更加精准更加较慢的翻译成机器翻译重新加入深度自学等AI技术现在，机器翻译早已沦为世界自然语言处置研究的热门。原因之一是网络化和国际化对翻译成的市场需求日益减小，翻译成软件商业化的趋势也非常明显。

这世纪末的翻译成方法，我们一般称作基于经验主义的翻译成方法。即主要基于实例和基于统计资料的方法，侧重大规模语料库的建设，开始针对大规模的现实文本展开处置。同时，这一阶段的研究工作开始解决问题一个比文本翻译成更为简单和艰苦的问题——语音翻译成。由于Internet上的机器翻译系统具备极大的潜在市场和商业利益，网上翻译成机器系统也转入了简单领域的新突破阶段。

机器翻译功能更加强劲，从最初不能展开非常简单的单词翻译成，到之后可以翻译出基本合乎语法的句子，渐渐可以翻译成具备一定逻辑性的句子。现在，部分软件早已可以自律联系上下文展开翻译成，翻译成结果的准确性与可读性都早已获得了十分大的变革。近年来，重新加入了深度自学技术等人工智能的机器翻译早已好比于非常简单的将一个个单词翻译成另一种语言，而是可以像人工翻译成一样，大大向前总结解读结构复杂的句子，并且联系上下文展开翻译成。

尤为显著的就是现在的部分机器翻译软件早已可以解读每一个代词明确指代谁，这在许多年前是不可想象的。构建这种功能的关键，分别依赖两种神经网络架构：一个是循环神经网络（RNN），另一个是卷积神经网络（CNN）。

目前关于两种网路架构哪种更加限于于机器翻译的争辩还有很多，循环神经网络与卷积神经网络我们还不会在之后为大家分开讲解，自此机器翻译的脉络已为大家简略辨别完。▲机器翻译技术源头实质上，机器翻译想作好一个落地应用于是很难的。

因为许多人对其效果都持有人着绝高的、无法极致超过的预期。有语言学者认为，机器翻译目前没思想，很难替代人类。然而现在早已2018年了，GoogleDuplex都通过图灵测试了，未来还有什么不有可能再次发生？我们期望着未来的“某天”。

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