AI同传PK人类同传,这或许是两个职业

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NLP金字塔顶端反哺底端:打造高质量AI同传

除了增加数据库和打磨数据模型,AI同传还可以从哪些方面提升呢?我们不妨借鉴一下其它的技术。下图中,这四个方面代表了人们在NLP领域的一些进步。用金字塔形来表示这四个技术之间的关系,难度是逐级上升的。

目前,聊天机器人和阅读理解这一块儿已经取得了很大的突破。而AI阅读理解技术的进步不止是NLP的高阶进化,还有一层意义是,科学之间是相通的,技术之间可以互相借鉴,金字塔顶端技术可以反哺底端。

在自然语言处理上,人区别于AI的点在于人有先验知识。即人们在听到某个字时,会自然地联想到后一个字,或者会被一个词触发了一句话的联想。比如,我们听到“中”,既有可能想到“国”,也可能想到“间”。但是AI“联想”的词却依靠数据。它说“北”,如果输入的数据不变,那后面跟的就是”京“。

智能相对论行业分析师颜璇曾经在《AI在阅读理解领域开始“跑分”,这个“人类好帮手”还能去哪炫技》一文中总结了AI阅读理解的技术层面,我们或许可以从中得到阅读理解技术反哺AI同传的方法。

AI阅读理解技术的流程如下,em bedding la yer(相当于是人的词汇级的阅读知识)→Encoding la yer(相当于人通览全文)→Matching la yer(相当于带着问题读段落)→Self-Matching la yer(相当于人再读一遍进行验证)→AnswerPointerla yer(相当于人综合线索定位答题)。

综合来看,阅读更偏向的是Multi-turn,即做完一次输入输出后,要把结果作为下轮输入的一部分继续输出,系统在运作时需要考虑上下文。而翻译,则是Single-turn,一句话进一句话出。

合理利用后,机器翻译即使现在是Single-turn,将来也有可能是Multi-turn;AI同传现在没用到上下文背景,将来也有可能结合上下文做到翻译质量更佳。

如今,创作还是人工智能正在摸索的领域,而一旦这个领域有了突破,将一些技术应用到AI同传里,我们或许可以达到翻译的最高境界——”信、达、雅”。

在未来,AI不会挤占人类同声传译员的空间

AI同传会取代人类翻译吗?当然不会。先不说语言本身的复杂,我们可以来看看同传的实际应用场景。

在实际工作中,不论是口译还是直接对话都需要同传来完成,不会有被服务方只聘用其中的一个职能。也就是说,AI同传不仅要学会翻译,还要学会聊天。而在这一块儿,机器还有很大的进步空间。那么,AI同传的用处在哪里呢?

AI共享同传,仅针对普通人的市场

人们出国旅游,常常会遇到语言沟通问题,然而,并不是每个人都配得起一个专业的口语翻译。这时候,如果一个可穿戴设备亦或者一部手机就能为你同声传译,想必会减少很多人的出国成本。随身携带一位专属的同声传译,是不是觉得很酷呢?

智能硬件一直是AI的狂热地带。就在去年,微软和华为合作,在Mate10手机中嵌入了微软的神经网络机器翻译,可以算得上是在终端运行神经网络机器翻译的第一例。

如果AI同传的硬件设备出世,更可能的商业模式是出租或者共享。即按需求进行租用,有一个专门的技术公司负责租赁,正如共享单车一样,我们的使用费会降到极低。而这类AI的应用场景并不在复杂的会议现场,而是日常生活,出外旅游等,语料库的建设也会更加简单。

如此,AI同传只是更加惠民而已,却不会取代在某个特殊场景比如金融会议、医疗会议等更加专业的人类同传。

将AI同传与硬件设备相结合,创造切实可用的语音接口,还可以在很大程度上提高用户在移动终端、可穿戴、智能家居、智能汽车等智能设备的体验,真正在交互层面实现智能时代的人机结合。

AI同传成为同声翻译的考官

同声传译需求量成倍增加,但是合格的同声传译的数量却增长非常缓慢,据了解,现实市场上能够十句话翻译出十句的同传译员寥寥无几。同时,拥有高级口译资格证书的人并不一定能胜任同声翻译,同声翻译还需要进行专业的技能训练,而有些合格的同声翻译人员也并不一定有口译证书。

目前,我国还没有一个固定的机构来负责同声翻译的相关事宜,也没有一套统一的标准对同声翻译的工作进行考评。

面对这样的困境,我们或许可以在AI同传上开个脑洞。

人们可以利用AI数字化、标准化等特点,以数据库为依托,将AI训练成单一功能性的考核机器,针对不同的应用场景,对同声传译员进行考核和评级,从而规范人才市场。

这里或许可以参考驾驶培训机器人。驾培机器人包含了高精度GPS导航技术、惯性技术和虚拟传感技术、视频检测、数据处理、无线传输、指纹身份识别等高新技术,能够精确记录、判断驾驶人操纵驾驶机动车的真实能力。

同理,AI同传也可以在各种场景里,去观察、判断考生的翻译能力,以及考生对翻译规则的熟悉、理解程度。这个系统可以减少考试员的劳动强度和人为因素,确保考试公平、公正,考核方法科学准确。

简单来讲,我们的目标是通过智能机器,使考核自动化,选拨或者是训练真正的人才,而并非取代人类的翻译能力。更有意思的是,在考核过程中,AI又能不断吸收新养分,增加口语类文本语料库,何乐而不为呢?

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