程彦博

近日，百度发布了融合统计和深度学习方法的在线翻译系统，宣称在机器翻译技术上取得了重大突破。百度称，该系统借助计算机模拟的海量神经元，模仿人脑“理解语言、生成译文”，同时结合百度已有的统计机器翻译技术，使得机器翻译质量实现了“质的飞跃”。

机器翻译一直被公认为是人工智能领域最难的课题之一。让机器理解语言，进而实现不同语言之间的翻译，不仅仅是该领域的科学家们孜孜追求的技术梦想，也寄托着普罗大众对自由沟通交流的美好愿望。

机器翻译技术的发展一直与计算机技术的发展紧密相随。从早期的词典匹配，到词典结合语言学专家知识的规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，随着计算机计算能力的提升和多语言信息的爆发式增长，机器翻译技术逐渐走出象牙塔，开始为普通用户提供实时便捷的翻译服务。

此次百度发布的基于深度学习的在线翻译系统，实现了类似人脑的“理解语言、生成译文”的翻译方式。这种翻译方法最大的优势在于译文更加流畅，更加符合语法规范，让人更加容易理解。相比之前的翻译技术，质量有“跃进式”的提升。

百度称，基于深度学习的翻译系统的核心，是一个拥有无数结点（神经元）的深度神经网络。一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以“理解”的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文。有趣的是，这个庞大的系统在刚刚构建完成之后像刚出生的婴儿一样，不懂任何事情。……