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百度宣布AI同传最新突破!能预测,低延时,演示效果惊人,外媒称媲美人类翻译

2018-10-24
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夏乙 栗子 乾明 一璞 发自 三区五地 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

同传AI,刚刚在国内掀起过暴风骤雨

但现在,百度于硅谷宣布了最新重大突破——一个名为STACL的同传AI,论文结果优异,Demo效果惊人。

MIT科技评论、IEEE Spectrum等一众外媒,还纷纷给出好评,这是2016年百度Deep Speech 2发布以来,又一项让技术外媒们如此激动的新进展。

百度自己披露:与现在大多数AI“实时”翻译系统不同,STACL的特点是能预测延时可控,能够在演讲者讲话后几秒钟开始翻译,并在句子结束后几秒钟内完成。

STACL不走“整句说完再翻译”的路线,甚至还会预测发言者未来几秒的内容,于是延时更短,更接近人类同传。

究竟能达到什么程度?IEEE Spectrum采访后给出类比:跟联合国会议里的人类同传相媲美。

实际效果果真如此?那突破显然重大。

Demo展示:翻译AI会预测

 看上去几乎同时了

Demo可以看出,百度STACL的翻译工作延时非常短,与原句只差几个字。

虽说这个AI目前只是同步翻译成文字,还没有合成译文的语音,但这不是重点。关键是,不知道你有没有注意到,这种“只差几个字”有多难得。

还没等“美国总统布什在莫斯科与俄罗斯总统普京在莫斯科会晤。”这句汉语说到莫斯科,自动翻译的英语已经出现了“meet”,也就是汉语句末的“会晤”。

这个“meet”,是AI从前半句话里脑补出来的,依据的是美国总统最可能与其他人发生怎样的活动。

因此,百度这个同传AI,不用等一句话说完,就能开始翻译了。

对于翻译AI来说,预测是一项很罕见的技能。不同语言的语序总有差异,所以,那些没有预测能力的翻译AI,通常需要等到人类讲完一句话,再开始翻译。

再举一个栗子 (下图) ,从“百度在18年前”这半句里,AI预测出了百度创立的内容“started a business”。

那么,科学地讲,百度AI的预测效果到底怎么样?

衡量翻译质量,要看BLEU分。

中译英延后5个字的情况下,比起传统的整句翻译AI,百度的BLEU分要低了3.4分。

毕竟是预测,发生错误是自然的。而这个差距在百度看来是可以接受的。

比如,百度AI可能从前半句话里预测出会面顺利进行,而事实可能是会面并不顺利。翻译就容易出现失误。

面对这样的情况,AI目前并没有纠错的能力。

不过,用小小的延时,就可以换取更高的准确度:如从延3个词到延5个词。用户可以根据需求随意调整。

 中英语序相似

而当两种语言语序相差不多的时候,例如描述戴安娜王妃车祸事件的新闻,STACL和传统整句翻译的成绩相比,就没有明显差异了。

这种预测能力,是哪来的?

答案是一个名叫wait-k的模型,它把预测和翻译无缝整合到了一起,百度把它和两个翻译模型结合起来做了实验,一个是比较早期的RNN翻译模型,另一个是Google在2017年推出即大热的Transformer。

不过,wait-k不仅仅适用于这两个模型,而是可以用在任何序列映射(sequence-to-sequence)模型上。也就是说,只要有个模型能搞定两种语言之间的翻译,加上这个wait-k做一点小改造,就能实现同传了。

一个机器翻译系统,离不开分析输入语言的编码器和输出目标语言的解码器,而wait-k对机器翻译模型所做的小改动,就在解码器上。它让解码器在输出内容的同时,能预测编码器还没有输入的东西。

百度用这样一个公式描述了这种解码策略:

其中,x代表输入的内容,y代表输出,t代表时间步,而k表示的是解码器比编码器抢跑的词数。

技术细节在论文STACL: Simultaneous Translation with Integrated Anticipation and Controllable Latency中有详细的介绍。

地址:https://arxiv.org/abs/1810.08398

团队介绍

By the way,按署名次序,介绍一下9位论文作者。

Mingbo Ma,百度硅谷AI实验室科学家,拥有三个学校的计算机博士学位,今年8月刚从俄勒冈州立大学博士毕业,另外两个学位在美国东北大学和纽约城市大学,本科毕业于吉林大学,此前曾在苹果和IBM实习。

黄亮,俄勒冈州立大学助理教授,百度美研首席科学家,此前曾就职于IBM和谷歌,并在纽约城市大学、南加州大学担任过助理教授,博士毕业于宾夕法尼亚大学。

Hao Xiong,爱丁堡大学计算机硕士,本科毕业于河海大学,2015年加入百度任软件工程师,负责大容量数据处理系统和资源调度系统。

Kaibo Liu,俄勒冈州立大学助理研究员,今年6月刚到百度实习,本科毕业于北大。

Chuanqiang Zhang,低调的百度技术员工,目前无更多资料。

何中军,百度主任架构师,从事机器翻译研究与开发十余年,多篇论文发表在本领域权威国际会议ACL、EMNLP、COLING、AAAI等,参与项目曾获2015年度国家科学技术进步奖二等奖。

Hairong Liu,百度硅谷AI实验室科学家,曾就职于三星和普渡大学,华中科大电子电气博士。

Xing Li,中科院自然语言处理和机器学习硕士,百度硅谷人工智能实验室的高级经理,曾任英特尔技术leader,在百度担任过技术工程经理,领导百度贴吧研发团队。

王海峰,百度高级副总裁,e-Staff,百度AIG负责人、百度研究院院长,哈工大计算机博士。

 王海峰

第一波评价

百度这次技术突破宣布后,首先在外媒引发报道。

有好评。其中评价最高的是IEEE Spectrum,认为百度开发的这个新系统,揭示了一种通过预测未来而保持稳定的翻译工具,可以与联合国会议期间提供同传服务的口译人员相媲美,让人们离软件巴别鱼又近了一步。

有对比。比如将百度的这次突破与谷歌联系起来。南华早报评论:随着百度新的翻译系统亮相,百度向谷歌发起了挑战。

还有将百度和谷歌放一起当“耦合”的。Engadget观点:

虽然这个系统仍旧有局限性,而且无法在必要的时候取代人类翻译。但是它在谷歌缺席中国的情况下,给出了一种新的选择。

SiliconANGLE则援引分析师评论称:“亚洲的语言翻译方面仍然存在一定的局限性,看到本地的玩家加入到这个游戏中来,的确是一件好事。”

但目前最多的态度是观望。

在技术宅密度比较高的Hacker News和Reddit上,百度的这条消息,并没有引发太多的讨论。

截至早上7点40分,Reddit只有一条评论,Hacker News上有两条评论——虽然这个消息发布已有5个多小时。

Reddit上面的一条评论有点“水”,只是说这个Demo很好。

Hacker News的两条评论中,一条比较有技术含量,提出了如何翻译德语的问题,并给出了一些示例,另一条是说,这个Demo很好。

比较有趣的是,两个说这个Demo很好的网友,昵称基本上是一样的。

不过这个技术到底好不好,更多中外关注者马上都能给出判断。

因为百度最快会在下周的年度技术大会上,进行公开展示。

究竟是重大突破,抑或还只是完美Demo,到时一看便知。

当然,有科研实力有技术复现的同学,现在就能去试试了。

欢迎反馈你的测后评价~

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