AI同傳現(xiàn)場掉鏈子，人工智能的理解能力還需努力
今年的博鰲亞洲論壇上，第一次出現(xiàn)了AI同傳。值得注意的是，這是博鰲論壇創(chuàng)辦17年首次采用人工智能同傳技術(shù)。然而，在如此重要的場合，現(xiàn)場配備的騰訊AI同傳卻掉了鏈子。詞匯翻譯不準(zhǔn)確、重復(fù)、短語誤用等“烏龍”引來各方“嘲笑”。
人們總是把AI跟人類職位對立起來，各種“取代論”層出不窮。博鰲論壇會議前，就出現(xiàn)了許許多多的“取代論新聞”引起了各界關(guān)注。最終，AI同傳“翻車”，引來外界一片唏噓。
然而，就目前來看，AI同傳前路未明，太早將其與人類同傳對立起來實在是“杞人憂天”。除了取代，AI同傳其實有更好的路。
圖為AI同傳內(nèi)容
AI同傳進(jìn)階之路：變智能問題為數(shù)據(jù)問題
很多人都覺得人工智能如果要處理自然語言，就必須理解自然語言。實質(zhì)上，AI翻譯靠的是數(shù)字，更準(zhǔn)確地來說，是統(tǒng)計。AI同傳出錯，并不是“智能”不夠，實質(zhì)上，是數(shù)據(jù)和模型出了問題。
AI同傳還需要理解力
首先，AI同傳要去理解場景。在博鰲論壇上，會議現(xiàn)場專業(yè)度高、覆蓋度廣，AI對特殊場景的理解還不夠。場景對于語義具有至關(guān)重要的影響，相同的一句話在不同的場景里有不同的意思。舉個例子，“好”這個字在百度漢語顯示有多種語義，既可以表示稱贊，也可以表示狀態(tài)，還可以表達(dá)問好……諸如此類，語義的表達(dá)和理解都要結(jié)合具體的場景。在具體的句子中，這種語義與情景的結(jié)合就更為緊密，更需要機(jī)器理解學(xué)習(xí)。
其次，AI要理解口語的模糊邏輯�？谡Z翻譯是不會百分百傳譯的，根據(jù)AIIC（國際會議口譯員協(xié)會）的規(guī)定，同傳譯員只要翻譯出演講者內(nèi)容的80％就已經(jīng)算是合格了（90％～100％的“同傳”幾乎是不可能的）。這意味著AI工作量減少嗎？當(dāng)然不，正是這種模糊的東西使得AI同傳更加困難，除此之外，口語沒有標(biāo)點符號來標(biāo)志句子，缺少了必要的聲調(diào)和停頓，就很容易造成句子的歧義。而模糊的指令極有可能出現(xiàn)的是滿屏的錯碼。
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