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周三，谷歌发布了新版本的神经机器翻译(gnmt)系统，并表示有了最先进的培训技术，翻译质量将大大提高。
尽管谷歌一直在将神经网络技术应用到自己的人工智能产品中，但似乎从阿尔法戈开始，“神经”这个词就变得特别敏感，新的翻译系统引起了很多争议。如今，广泛传播的评价来自从事翻译行业的网民:
作为一名翻译，当我看到这条新闻时，我理解了纺织工人在18世纪看到蒸汽机时的担忧和恐惧。
这种具有历史感和行业认知的评价尤其会感染人。然而，一切都应该客观看待。经过个人测试，雷锋。搜索“雷锋”。com" public account)发现翻译质量比传统的机器翻译经验好得多，但它仍然不实用。
如果你想知道“如何评价”这件事，也许你可以看看加拿大国家研究委员会多语处理研究组的陈博兴研究员的评论。1998年毕业于北京大学，2003年获得中国科学院声学研究所博士学位。他的主要研究兴趣是自然语言处理、机器翻译和机器学习。
以下是评审内容:
在过去的两天里，“受邀”在几个微信群中对谷歌神经网络机器翻译的文章和报道进行了评论。我的评论如下:
首先，谷歌所做的是整合了学术界近两年来神经网络机器翻译的最新技术，并利用其强大的工程和计算能力构建了一个良好的系统。他们最好的单一系统比我在相同数据集上用开放源码训练的系统好三倍。如果人们仔细判断和观察，可以感觉到三个以上气泡的差距，但这只是一个小进步，没有突破。
对于他们的文章，我认为有两点遗憾:
1.所使用的技术都是以前发表过的，没有什么全新的技术(对谷歌的要求自然更高)
2.如果我们有这么多的计算和工程能力，可以投入这么多的人力，即使我们只是整合现有的技术，我认为我们可以做得更好。例如，我将添加清华大学和刘洋采用的最低风险培训方法进行培训，等等。
其次，媒体往往无知，为了吸引人们的注意力，他们什么都敢说。一些媒体甚至理所当然地认为谷歌正在将阿尔法戈神经网络应用于谷歌翻译。拜托，这是一个完全不同的神经网络。如果你什么都不知道，敢不加区别地张开你的牙齿，这是媒体，尤其是国内媒体的普遍问题。
那么谷歌翻译达到了人工翻译的水平吗？这取决于语言、领域和任务。举一个极端的例子，如果我们只翻译一个单词，99.99%的人无法与电子词典相比。如果只翻译短句，并且训练语料中充满了多次出现的句子，机器翻译自然会有优势。然而，如果做一个全面的比较，机器翻译和专业翻译之间的距离仍然是相当不同的。事实上，所有人工智能都是一样的。什么样的人脸识别超越人类，语义理解超越人类，等等？下次你遇到这样的公司或媒体，别理他！如果你工作不好，你就会知道愚弄别人。
最后一个问题来自这个屏幕的标题:“作为一名翻译，我理解18世纪纺织工人看到蒸汽机时的担忧和恐惧。”更不用说这个类比是不恰当的，即使它是恰当的，难道你看不出19世纪和20世纪纺织工人的数量比18世纪高出一个数量级吗？作为一名18世纪的纺织工人，你担心什么？
翻译也是如此。在可预见的未来，机器翻译不能取代人工翻译。特别是，目前的人工翻译市场与机器翻译市场基本不一致。手动翻译针对高端市场，需要非常准确的翻译需求，而机器翻译是:
1.需要不太精确的翻译场景，如旅行、网页浏览、信息监控等。
2.机器翻译有助于专业翻译人员提高效率。
如果中国的对外交流达到目前欧美的水平，那么中国的高端翻译市场将是巨大的。对翻译感兴趣的学生，请安全进来。当然，作为一名翻译，如果你仍然假装看不到机器翻译的进步，并且完全拒绝机器翻译，你就不能责怪别人被市场淘汰了。
