盡管川普的走馬上任更多與“逆全球化”綁定在一起，但考慮到人類歷史“螺旋狀”上升的演化軌跡，在技術(shù)進步和文化擴散的雙重推動下，這個世界總體趨向互通互聯(lián)的趨勢似乎不可違——尤其當全球化與網(wǎng)絡(luò)相遇的一瞬，不同國家之間平等便捷獲取信息，低成本地有效溝通即成一種必然。從這個意義上，全球化的最大敵人之一也許是各國千百年來夯實的語言壁壘。
作為一門交叉學(xué)科，機器翻譯涉及到認知科學(xué)，計算機，信息論，語言學(xué)等多學(xué)科，其理論路徑同樣經(jīng)歷了螺旋狀上升：從最久遠的“翻譯備忘錄”到后期基于規(guī)則，基于實例的機器翻譯，再到被視為機器翻譯重要轉(zhuǎn)捩點的統(tǒng)計翻譯模型（SMT）——后者是科學(xué)家初次察覺到通過大數(shù)據(jù)消弭信息不確定性是攻克“智能”的好辦法。
而最近兩年，機器翻譯正在擁抱另一個更重要的技術(shù)轉(zhuǎn)折點——基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯（NMT：Neural Machine Translation）。
機器翻譯的技術(shù)路徑
感同身受的是，無論是普通用戶還是資深譯員，無論使用WEB還是APP，都明顯察覺到近些年來的翻譯質(zhì)量有著迅猛的提升。
問題是：為何變化如此明顯？不妨從技術(shù)路徑上拆解來看。
直覺便知，當人類試圖讓機器翻譯語言時，自然要對文字進行解構(gòu)，就像同心圓的關(guān)系，文章由段落構(gòu)成，段落由句子構(gòu)成，句子由短語和字構(gòu)成，而遵循從易到難，機器翻譯的理論路徑也是從后向前：從最初的逐字翻譯到基于短語的翻譯——如今，依靠于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于句子的翻譯成為可能。
于是，按照翻譯單元的不同，大體而言，目前機器翻譯有兩種類型：其一是上文提及的統(tǒng)計翻譯模型（SMT），如你所知，互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及為統(tǒng)計翻譯提供了豐富的訓(xùn)練養(yǎng)料，而千禧年左右興起的基于短語的SMT更是讓機器翻譯質(zhì)量大為提高，也在很長一段時間占據(jù)機器翻譯的主流，但以短語作為翻譯單元的弊端即是，當面對整句層面的翻譯時顯得非常生硬。
另一種類型當然是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯（NMT），其翻譯路徑是所謂端到端（end-to-end），將源語句整體編碼為一個向量，再通過解碼器對其進行解碼，理論上僅需給定源語言句子，即可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出目標語言譯文。這里不妨舉個例子，若你在百度翻譯中輸入“蘿卜青菜各有所愛”，它可以輕松輸出“Every man has his hobbyhorse”的正確譯文，而非諸如“Turnip greens his taste”的荒誕結(jié)果。也正因如此，短短兩年，NMT就在多個公開測試集上超越了作為前輩的SMT系統(tǒng)。
而若要比較的話，整體而言，在數(shù)據(jù)訓(xùn)練比較充分的時候，NMT無疑要優(yōu)于SMT；在短句或數(shù)據(jù)量相對較小之時，SMT在處理固定搭配和習(xí)慣表達上具有優(yōu)勢。所以兩種方式談不上殊途同歸，只是在不同場景中分類而用——要知道，用戶的翻譯場景頗為多變，這要求一個優(yōu)秀的翻譯系統(tǒng)要成為集大成者。如今百度的翻譯系統(tǒng)就包含SMT，NMT，甚至更傳統(tǒng)的EBMT（基于實例的機器翻譯）。
當然，倘若我們談?wù)摰氖俏磥恚瑤缀蹩梢钥隙?，神?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)本身的向前奔進，會讓NMT日趨成為主流（事實上，在百度中英日韓等多個系統(tǒng)中，它已是主流）——在今年8月的國際計算語言學(xué)年會上（ACL），移動端離線NMT被列為未來重要研究方向，即是為機器翻譯的未來畫了一個幾乎確定性的腳注。
機器翻譯的跑馬圈地
自二十世紀三十年代初法國科學(xué)家阿爾楚尼提出用機器進行翻譯的想法至今，哪怕對人工智能的定義已幾經(jīng)翻折，機器翻譯都被長期視為人工智能的“終極目標”之一。巨大的期許往往意味著目標艱難，但這仍然無法阻擋這塊大蛋糕對全球頂尖科技大佬的吸引力。
而作為翻譯技術(shù)發(fā)展的初級階段，如果在這個時候硬要拼個排名或者高下，其實并沒有太大意義，而科技界的競爭也無非就是微軟、百度、谷歌這三家而已，孰輕孰重一看便知。只不過，從“百度更懂中國”的大思路能夠看出，百度在中國乃至亞洲市場更具侵略性，和搜索之爭同理，雖然誰都打不死誰，但區(qū)域優(yōu)勢已成不爭事實。
12月21日，從百度機器翻譯技術(shù)開放日上百度技術(shù)委員會聯(lián)席主席、自然語言處理部技術(shù)負責(zé)人吳華博士的觀點可以看出，百度其實已經(jīng)成為了翻譯技術(shù)領(lǐng)域的破繭者，他們早于谷歌一年就正式上線了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯系統(tǒng)，同時也打造了全球首個互聯(lián)網(wǎng)在線NMT系統(tǒng)以及手機端離線NMT系統(tǒng)。據(jù)悉，百度翻譯每天已有上億次訪問，支持28種語言的互譯，開方的API接口也有超過2萬家第三方接入。
而就在前幾天，微軟發(fā)布全球首個萬能翻譯器，微軟官方表示它也可以實現(xiàn)多達100人間實時翻譯交談，并支持9種語言的語音輸入。而谷歌全球化帶來的影響無疑的巨大的，在收購科技公司的同時也在大力發(fā)展區(qū)域化優(yōu)勢，如谷歌2014年收購的Word Lens也在積極開展機器翻譯的工作，這李彥宏所說的話是一樣的道理：用人工智能打破一切邊界。
其實，百度的現(xiàn)狀其實并不令人意外，考慮到中國經(jīng)濟在全球化中的地位，在將更多人卷入全球化的社會協(xié)作網(wǎng)絡(luò)過程中，中國對翻譯行為的仰仗無疑更迫切。而更為現(xiàn)實的是：在全球數(shù)萬億網(wǎng)頁中，80%為非中文網(wǎng)頁；去年中國出境游人數(shù)超過1.2億，前20個旅游目的地國家和地區(qū)中共使用了12種語言，尤其是中英語——這個世界上使用人數(shù)最多和使用最廣泛的兩種語言之間的翻譯，在很多人眼中是純粹的剛需。
機器翻譯的未來
很簡單，翻譯技術(shù)最終是要服務(wù)大眾，否則就是鏡中月、水中花。
重要的是，技術(shù)也逐漸還原到更具體的實用場景，百度翻譯APP就通過結(jié)合OCR技術(shù)和語音技術(shù)，為用戶滿足各種碎片化的翻譯需求，舉幾個例子：當你在國外游覽時，只需將手機屏幕對準外文介紹，OCR翻譯即可呈現(xiàn)翻譯結(jié)果；面對天書一般的外文菜單，百度翻譯可以迅捷地將菜單翻譯結(jié)果顯示在手機上，從此不必再在點餐時聽天由命；在國外買買買時，它也能讓你快速讀懂說明書；另外，當遇到不認識的實物，實物翻譯可以用中英雙語告知其名，同時伴隨著準確的發(fā)音；而結(jié)合語音技術(shù)的會話翻譯，能幫助用戶與外國人無障礙交流——我甚至還看到過這樣的新聞：靖江市民警在語言不通的情況下，用百度翻譯成功救助4名俄羅斯籍船員……
技術(shù)的福祉正在惠及每一位擔(dān)心語言關(guān)的人，而另一端，一部分人對技術(shù)的憂慮也在所難免?！拔磥砣舾赡?，我們很容易想象語言障礙會完全被打破，現(xiàn)在做同聲翻譯的人可能將來就沒有工作了?！鄙蟼€月的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會，李彥宏為人們勾勒了未來的場景。
機器雖然突破了固有翻譯原則的局限，但必須承認的是，機器翻譯和真正意義上的“語言學(xué)”還關(guān)系不大，距離文人向往的“信雅達”目標還很遙遠，這也意味著，機器翻譯任重道遠，人工翻譯可稍安勿躁。
究其原因，在基于端到端的翻譯手法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法理解自己翻譯出的句子，無法對譯文給出一個合理解釋——這正是它與專業(yè)人工翻譯最本質(zhì)的差別。譬如，遵循上文提及的從后向前（從易到難）的理論路徑，讓機器理解基于“段落”甚至“篇章”的翻譯自然再好不過，這要求機器在上下文理解和連貫性上飛躍一大步。
那么問題是：它會實現(xiàn)么？作為技術(shù)樂觀主義者，我個人答案當然是會，一切或許只是時間問題。
在昔日古老的歲月，人類誕生語言的原始目的，一方面是增進本族人的內(nèi)部溝通，另一方面是制造與外族的天然隔閡。而若你相信技術(shù)的發(fā)展內(nèi)嵌在全球化的偉大浪潮中，通過技術(shù)終結(jié)千萬年來人類語言互不相通的歷史就值得期許。畢竟，讓人們聽懂彼此，這是一個太過古老的夙愿。
