文/站长搜索 俞斯译拥有18年历史的谷歌(微博)正在利用人工智能和机器学习技术给自己的产品进行一次“翻新”和“升级”。11月17日，这家科技巨头宣布，基于上述技术开发的神经网络机器翻译系统（GNMT：谷歌 Neural Machine Translation），正式被应用到谷歌翻译中
文/站长搜索 俞斯译
拥有18年历史的谷歌(微博)正在利用人工智能和机器学习技术给自己的产品进行一次“翻新”和“升级”。
11月17日，这家科技巨头宣布，基于上述技术开发的神经网络机器翻译系统（GNMT：谷歌 Neural Machine Translation），正式被应用到谷歌翻译中。
抛开这个有些晦涩的技术名称，简单来说，它在两方面给谷歌翻译带来了巨大改变。首先，翻译单位由“单词”、“短语”变成了“句子”，能够对整句进行充分理解和翻译；其次，在整句翻译之后，还能够在更广泛的语境中进行调整，找出最相关的语言和词汇，来进行再次调整和安排，最终让翻译出的语言更自然顺畅。
谷歌翻译产品经理Barak Turovsky在视频采访中告诉我们，新的机器翻译错误率减少了55％—85%。目前，35%的在线翻译需求，已经可以使用神经网络机器翻译。
作为谷歌旗下最成功的产品之一，每月有超过5亿人使用谷歌翻译。每天要完成10亿次翻译，涉及的单词量超过1400亿个。庞大的用户量和翻译需求量，使得每一次微小的技术改进都会产生巨大的影响。
“神经网络机器翻译系统是一个重要里程碑，此次更新对谷歌翻译的改进远超过去十年。”谷歌在新闻稿中对于这次技术提升给予了极高评价。今年4月，谷歌刚刚庆祝了谷歌翻译上线十周年。而这次的重大技术更新，也成了工程师们给这款产品最好的一份礼物。
与以往翻译技术的改进不同，这次神经网络机器翻译系统能够像人类一样，拥有自我学习的能力。
根据Barak Turovsky的介绍，机器学习和训练首先需要大量样本，谷歌翻译过去10年积累的海量翻译数据正好提供了这样一个学习的土壤。然后借助TensorFlow开源机器学习平台就可以进行大规模的训练和自我学习，而为了确保翻译的速度，谷歌还专门为机器翻译研发了一款名为TPU的硬件，比世界上现有正在使用的处理翻译的软硬件要快3倍。
目前这项翻译技术已经支持包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、土耳其语这八组语言的互译，谷歌接下来的目标就是进一步推广到103种语言，覆盖全球99%的人口。
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