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騰訊AI同傳博鰲“翻車” 人工智能真能取代人類?
關鍵字: 博鰲騰訊AI人工智能馬化騰:新嘗試,多包涵
本次博鰲亞洲論壇選定了騰訊AI同傳的方案——由“騰訊翻譯君”和“微信智聆”聯(lián)合組隊技術(shù)合作方,為大會提供獨家AI同聲傳譯服務。
“騰訊翻譯君”和“微信智聆”,聽上去是不是有點熟悉?
這可是小馬哥親在站臺宣傳過的軟件。
它們這是騰訊公司緊跟AI浪潮的產(chǎn)物,已經(jīng)商業(yè)化有段時間了。據(jù)悉,騰訊翻譯君上線一周年日均翻譯請求量已達2億次(官方說法為4億次),發(fā)展速度令業(yè)界驚嘆。
騰訊方面稱,騰訊翻譯君目前可以支持15個語種,83種語言對的翻譯能力,其中中英互譯引擎已經(jīng)在新聞、學習和部分科技領域達到業(yè)界領先水平。根據(jù)以往數(shù)據(jù),騰訊同傳服務在會議現(xiàn)場的平均語音識別準確率可達97%,翻譯可接受度超過93%。
4月9日,博鰲亞洲論壇開幕。會議開始前,騰訊自信表示,騰訊AI已經(jīng)可以勝任工作,在本次大會將由AI同傳來進行實時翻譯,并且放出小程序,歡迎大家收聽收看。
騰訊翻譯君負責人李學朝說:“騰訊同傳這套方案在博鰲之前已經(jīng)歷公司內(nèi)外部近百場實戰(zhàn),技術(shù)持續(xù)升級,而且我們?yōu)椴椧沧隽顺浞值臏蕚?,并用往屆博鰲的視頻進行回放測試驗證,才拿出來呈現(xiàn)?!?
騰訊CEO馬化騰也靜靜地發(fā)了一條朋友圈稱,“新嘗試,多包涵”。
騰訊快速回應
在業(yè)務不達標、現(xiàn)場“掉鏈子”,以致被群嘲之后,騰訊回應稱這是個烏龍事件,外界提及的邀請人工同傳,并非“騰訊同傳”團隊用于此次海南博鰲的現(xiàn)場 AI 同傳,而是用于服務騰訊新聞團隊北京直播間的專業(yè)報道。
同時也承認,面對博鰲亞洲論壇復雜的語言環(huán)境和高大上的專業(yè)內(nèi)容,“騰訊同傳”確實出現(xiàn)了錯誤,答錯了幾道題。同時,作為創(chuàng)新孵化和落地的 AI 產(chǎn)品,“騰訊同傳”還在不斷學習和成長當中,但是不足就是不足,不足的地方就要繼續(xù)加強學習。
對于流傳最廣的小程序“英文+亂碼”截圖,騰訊方面將其稱之為“大面積單詞無意義重復、大小寫及字符混亂”現(xiàn)象。
出現(xiàn)這個問題,主要是中英雙語切換頻率的問題。當聲源在兩種語言之間不斷轉(zhuǎn)換時,后臺中、英文識別引擎就會同時開始工作,這會導致兩種識別引擎互相“掐架”,而翻譯結(jié)果卻只能選擇一種語言進行輸出,再加上對嘉賓每個語氣詞也做了精準的啊啊啊翻譯,導致引發(fā)錯誤。
另一個需要承認的錯誤是翻譯中出現(xiàn)的“for for for × n”現(xiàn)象。
出現(xiàn)這種情況,主要是包括神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯在內(nèi)的深度學習算法,在原理上或多或少都有一定不確定性,在特定的情況下有一定的概率引發(fā)翻譯偏差。
嘉賓演講內(nèi)容中出現(xiàn)了口語中常見的重復內(nèi)容,比如“for for for for”、 “that’s that’s that” ,相當于中文的“嗯嗯嗯嗯”“那個那個那個”,而翻譯引擎恰好放大了這個重復,導致了翻譯結(jié)果出現(xiàn)錯誤。
訊飛:每一家的翻譯技術(shù)都沒成熟
騰訊AI同傳一事這讓很多人將熱切的目光轉(zhuǎn)向了博鰲亞洲論壇的另外一位合作伙伴——科大訊飛。這次博鰲為什么選擇此前語音技術(shù)曝光率較低的騰訊?是科大訊飛落選了嗎?如果換做科大訊飛上,效果會更好嗎?
對此,劉慶峰在博鰲也緊急召開了見面會,劉慶峰做出回應稱自己技術(shù)領先,只是錯過了博鰲同傳服務的接洽。
“前期有一些誤導的信息,說組委會經(jīng)過選型,其實我們接洽的時候已經(jīng)是2月底,當時會議現(xiàn)場的同傳系統(tǒng)已經(jīng)訂好了,我們就沒必要再去爭。訊飛沒有參與這次博鰲的同傳服務方案PK,所以并不是說用誰的,誰的技術(shù)就好。我覺得大家技術(shù)都不錯,每一家的翻譯技術(shù)都在發(fā)展,都沒有成熟,沒有達到同傳的水平,所以我們要給更多的時間鼓勵中國的創(chuàng)新。但這方面技術(shù)我可以告訴大家,我們在全球是領先的。”
一位嘉賓正在試用訊飛產(chǎn)品 宋春雨圖
劉慶峰還表示每一家的AI翻譯技術(shù)都在發(fā)展,AI同傳還處于有待成熟的階段,都還沒有達到人工同傳的水平。
劉慶峰認為,人工智能已經(jīng)切實來到我們身邊,但并不是無所不能的,更不應該被神話。在他看來,未來人工智能的發(fā)展趨勢不是簡單的機器代替人,而是人類如何掌握和使用人工智能,因此如何促進“人機耦合”就變得非常重要。
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- 責任編輯:王慧
- 最后更新: 2018-04-12 18:00:14
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