人工智能驱动机器翻译更进一步，像Star Trek里的通用翻译器不再是梦想

不少人要了解外文文章，常常倚赖Google翻译等机器翻译服务。但如果要查阅的语言不是主流语言，没有大量训练材料，现行的机器翻译就抓不太到大致意思。

如今两篇新论文可能是小语言的救星，不必靠大量有双语作品存在的文本训练，也不需要人工监督，不用两种语言对译的文本，AI就可以学会对译两种语言。

科幻作品如Star Trek的通用翻译器，成为消弭不同种族沟通障碍的利器。两个研究团队－西班牙巴斯克大学，以及美国卡内基美隆大学，提出的论文不用两种语言都有平行的字词库，甚至只有单一语言也行。

因为语言里的字词用类似方式组成群组，像是桌子和椅子，透过非监督式机器学习，AI猜出在另一种语言的对应字词，再用猜出的结果，分析句子结构，最后翻译到其他语言，再翻译回去，AI评估机器翻译的结果，学会语言的结构。

不少人运用的Google翻译，则可以服务103种语言间的对译，包括世界十大语言如中文、西班牙文、印地语、孟加拉语等。Google运用有平行字词库的语言，包括有大量翻译文本存在的语言，用监督式学习让AI学习两种语言间如何翻译转换。

尽管Google翻译有时候会出现相当好笑的结果，经过大量训练时间及文本，往往翻译效果会越来越好，但不是每一种语言都有足够的文本能够运用，学者找出用单一语言库，甚至用非监督式学习就能得到不错的成果，是机器翻译领域相当大的突破。

研究团队成员的巴思克大学Mikel Artetxe说：“想象一下给一个人很多本中文书及很多本阿拉伯文书，没有一本是讲重覆的内容，这个人得学会如何从中文翻译成阿拉波文。上述说法看来不可能，对不对？但我们用电脑做到了！”

机器翻译的权威，Microsoft的AI专家Di He的研究影响了上述两篇论文，则评论说：“很讶异计算机能在不需要人类监督的状况下完成翻译工作。”

两篇论文将投稿给International Conference on Learning Representations大会，并且已经被接受，不过仍得等待经过同侪审查的程序，在正式发表时，论文内容可能有些微调整。

两篇论文的研究者都指出，他们的方法仍在初期阶段，翻译的正确率仍达不到Google水平，还不知道最后会走到什么程度，加上彼此的方法能增进翻译效果。

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