谷歌翻譯月活用戶超過10億 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習功不可沒

7月11日下午消息（岳明） 在今天舉行的“2017中國互聯(lián)網(wǎng)大會”上，谷歌翻譯研發(fā)科學家高勤介紹，谷歌翻譯現(xiàn)在提供超過100種語言互通，覆蓋全球99%的網(wǎng)民，每天提供超過10億次的翻譯，大約相當于100萬本書的文本總量。

谷歌翻譯月度活躍用戶超過10億人次，其中95%來自于美國以外地區(qū)。在技術(shù)層面，谷歌利用機器學習帶來了許多全新的翻譯體驗，例如利用手機攝像頭做的即時翻譯，利用手機麥克風和揚聲器進行即時對話翻譯，離線翻譯的支持為沒有數(shù)據(jù)服務(wù)的旅行者提供幫助。

高勤認為，翻譯質(zhì)量一直是谷歌翻譯所關(guān)注的焦點，在近十年以來，谷歌翻譯一直致力于翻譯質(zhì)量的提升，特別是最近一年以來，谷歌翻譯的質(zhì)量有了長足的提升，無論從流暢度和準確性上都有了巨大的提升，而其背后正是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯技術(shù)。

傳統(tǒng)的翻譯技術(shù)，基于短語的統(tǒng)計機器翻譯是拼圖過程，通過對短語對的排列和組合，嘗試找出較好的翻譯選項，而整個決策過程是離散的，而支持這個決策的信息也都是局部的。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習是反其道而行之，做每一步翻譯過程中可以利用云語言與目標語言所有信息，使整個決策過程既是連續(xù)也是全局的。

高勤表示，2015年最初預計完成項目計劃要花三年時間，但基于TensorFlow平臺，在2016年11月針對16個語言的機器翻譯能力基本實現(xiàn)。這其中，多語言模型使200個模型的訓練與維護成為可能。所謂多語言模型是指用同一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習多種語言的互相翻譯。如將英語、西班牙語、韓語放在同一個翻譯模型中進行翻譯。在外界看來，谷歌翻譯之所以能夠做到如此快速，主要歸功于多年的積累以及Tensor Processing Unit（張量處理單元，簡稱TPU）處理器的引入。

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