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。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。詞匯翻譯不準確、重復、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),還可以表達問好……諸如此類,語義的表達和理解都要結(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,更需要機器理解學習。
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,口語沒有標點符號來標志句子,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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