量子位 报道 | 公众号 QbitAI
翻译一直是Facebook人工智能研究中最重要的应用之一。毕竟，Facebook的总目标是“让世界更开放、更互联”。对于这种目标的实现，多种多样的语言是一个明显的障碍。为了跨越这一障碍，Facebook本周公布了一种创新的机器学习翻译方法，据称速度比竞争对手快9倍。
目前，这项工作仍停留在研究阶段，Facebook公开了论文，并在GitHub上开源了相关代码。
但该技术尚未被集成至Facebook的产品，Facebook人工智能实验室的研究人员Michael Auli和David Grangier等人在接受科技媒体TheVerge采访时表示，未来Facebook将会把这项技术应用于产品。目前，Facebook已经使用人工智能去自动翻译用户的状态更新。不过，新技术从实验室阶段走到实际应用总是需要花一定时间。
“我们正在与产品团队沟通，希望将这项成果用于Facebook的环境。”Grangier表示，“对语言来说，从研究数据转移至真实环境将带来不同。研究数据用的是新闻风格的语言，而Facebook上的会话则更口语化。”Facebook此前表示，该公司正在建设俚语词汇表，让这样的翻译更简单。
这一项目的研究人员们在Facebook官方博客发表的文章称，通常情况下，人工智能翻译依靠递归神经网络，即RNN，而这种新技术利用了卷积神经网络，即CNN。
RNN以线性方式分析数据，对于一个句子将从左至右进行阅读，并逐个单词地翻译。与此不同，CNN同时关注数据的不同方面，这样的计算方式更适合GPU硬件，而GPU是用于训练当代神经网络的主要工具。
因此，使用CNN模型进行翻译意味着更多地从整体着眼，可以分析更高层次的句子结构。Auli表示：“在文字的基础上，CNN建立起了逻辑结构，有些类似于语言学分析。”
Facebook的CNN机器翻译包括两个步骤：系统读取一个法语短语（编码器），然后输出一个英语翻译（解码器）。也就是说，首先，编码器用CNN同时为每个法语词创建一个向量，然后，解码器逐个生成英语词。每一步，网络的注意力(attention)都会关注整个法语短语，来决定在生成下一个英语词的过程中，哪些法语词是最相关的。
博客文章中用一张动图简单展示了这个系统的工作原理：
解码器有两层，上图展示了注意力在其上如何运行。绿色线条的深度表示每个词的相关程度。
关于这项技术为何没有被更广泛地应用，Grangier指出，人工智能研究者已经在RNN翻译模型方面投入了大量精力，因此更喜欢在此基础上进行改进。他表示：“简单来说，这是因为人们没有在这项技术中投入太多时间。我们取得了一些新进展，让这项技术变得更好。”
相关资源论文：
https://fb.me/convolutional-s2s.pdf
代码：
https://github.com/facebookresearch/fairseq
(完)
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