15 · 12机器翻译仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字

12机器翻译仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字

第十二章，机器翻译，仍然不能从人类理解的角度来理解图像与文字。本章考察机器翻译的真实水平。机器翻译从早期的规则方法走到统计方法，2016年谷歌推出神经机器翻译，用编码器网络把句子编码成向量，再由解码器网络生成译文，长短期记忆单元解决了长句遗忘的问题，训练要用超过三千万对人工翻译的句子。谷歌和微软请双语专家评估，宣称已接近甚至达到人类水平，但作者指出三点漏洞：平均分会掩盖好坏两极分化，评估只针对单个句子而非长文，测试句全来自规避了歧义和习语的新闻与维基百科。她亲自做实验，把餐厅际遇的故事翻译成法语、意大利语和中文再译回英文，结果半熟变成不常见，账单变成提议的法规，他为什么愤怒变成他为什么这么弯腰。侯世达评论说，要做好翻译，机器需要对世界的心理模型。章末还讲到图像字幕系统，表现好时近乎神奇，犯起错来却是胡说八道，本质仍是缺乏理解。

自动同步自湛庐有声书管线 · HedgeDoc 原页