對(duì)于Facebook的AI研究，翻譯一直是其最重要應(yīng)用之一。畢竟，社交網(wǎng)絡(luò)的總體目標(biāo)是“使世界更加開放和加強(qiáng)聯(lián)系”，所以語言障礙是一個(gè)明顯的壁壘。 為了跨越這個(gè)障礙，F(xiàn)acebook宣布了一種新型的機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯方法，公司說其比對(duì)手系統(tǒng)快九倍。

 

這項(xiàng)工作目前僅作為研究，目前尚未在Facebook產(chǎn)品中實(shí)施。但是，F(xiàn)acebook的AI工程師Michael Auli和David Grangier告訴The Verge，這可能會(huì)進(jìn)一步接近底線。社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)開始使用AI對(duì)狀態(tài)進(jìn)行更新，并自動(dòng)翻譯成其他語言，然而把技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用到應(yīng)用程序總是需要更多的工作。

 

Grangier說：“我們正在和一個(gè)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)進(jìn)行溝通，使其在Facebook環(huán)境中工作。” “從理論到實(shí)際環(huán)境是有差異的。理論數(shù)據(jù)是新聞?lì)愋蛿?shù)據(jù);而Facebook上的對(duì)話更加口語化。“Facebook以前表示，它正在建立一個(gè)俚語的詞匯表，而使此過程更容易。

 

不過，Auli和Grangier對(duì)Facebook的“新穎”機(jī)器翻譯方法感到興奮。他們解釋說，通常，AI翻譯依賴于所謂的循證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或RNN，而這種新的研究則利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或CNN。

 

RNN按順序分析數(shù)據(jù)，從左到右逐字翻譯一個(gè)句子。相比之下，CNN可以同時(shí)觀察數(shù)據(jù)的不同方面 - 一種更適合用于訓(xùn)練大多數(shù)當(dāng)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU硬件的計(jì)算風(fēng)格。 GPU最初設(shè)計(jì)用于在視頻游戲中的渲染圖形，很適合用于進(jìn)行大量的并行小計(jì)算。

 

Auli和Grangier解釋到，CNN的翻譯意味著能更全面地解決上述問題，并且檢查句子的較高層次結(jié)構(gòu)。 Auli說：“[CNN]建立了一種基于文本的邏輯結(jié)構(gòu)，有點(diǎn)像語言學(xué)。

 

至于為什么這種方法還沒有被廣泛使用，Grangier指出，AI社區(qū)已經(jīng)為使用RNN進(jìn)行翻譯進(jìn)行了不少準(zhǔn)備，很多用戶也樂于使用并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。他說：“簡(jiǎn)單的答案是，用戶在此方面沒有多少時(shí)間投入，而我們正在想一些辦法使其更好的發(fā)展。”

 

 

Facebook says its prototype translation technique is nine times faster than rivals

 

 

Translation has always been one of the most important applications of Facebook’s AI research. After all, the social network’s overarching goal is to “make the world more open and connected,” so the language barrier is an obvious obstacle. To help leap this hurdle, Facebook today announced a novel method of machine learning translation that the company says is nine times faster than rival systems.

 

The work exists solely as research at the moment — it hasn’t yet been implemented in a Facebook product. But Facebook AI engineers Michael Auli and David Grangier tell The Verge this will likely happen further down the line. The social network already uses AI for things like automatically translating status updates to other languages, but making the transition from lab to app always requires more work.

 

原文：

https://www.theverge.com/2017/5/9/15591886/facebook-machine-learning-translation-cnn-neural-network?yptr=yahoo