直到最近，一家跨國(guó)公司希望幫助世界各地的客戶(hù)預(yù)訂國(guó)際旅行，他們不得不從頭開(kāi)始構(gòu)建單獨(dú)的聊天機(jī)器人，以法語(yǔ)，印地語(yǔ)，日語(yǔ)或其他語(yǔ)言進(jìn)行交談。

但是，由于人工智能研究的突破，使算法能夠以不同的語(yǔ)言表達(dá)概念或結(jié)構(gòu)句子的方式來(lái)更精確地解析細(xì)微差別，因此現(xiàn)在可以構(gòu)建一個(gè)機(jī)器人并使用Microsoft Translator準(zhǔn)確翻譯問(wèn)題和答案，以便在多個(gè)國(guó)家。

在過(guò)去的幾年中，Microsoft深度學(xué)習(xí)研究人員在開(kāi)發(fā)算法方面達(dá)到了人類(lèi)同等的里程碑，該算法的性能與研究基準(zhǔn)一樣好，可以測(cè)試會(huì)話(huà)語(yǔ)音識(shí)別，閱讀理解，新聞文章翻譯和其他具有挑戰(zhàn)性的語(yǔ)言理解能力任務(wù)?，F(xiàn)在，這些AI研究突破的好處正逐漸滲透到從Azure到Bing的產(chǎn)品中。

搜索工程師正在借鑒Microsoft AI研究人員的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，他們開(kāi)發(fā)了一種新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可以一次從多種自然語(yǔ)言理解任務(wù)中學(xué)習(xí)。他們已經(jīng)應(yīng)用這些課程來(lái)改進(jìn)Bing搜索結(jié)果中問(wèn)題和標(biāo)題的答案以及公司SharePoint網(wǎng)站中的問(wèn)題答案。Azure的說(shuō)話(huà)者識(shí)別認(rèn)知服務(wù)中整合了一種新的AI模型，該模型在最近的說(shuō)話(huà)者識(shí)別挑戰(zhàn)中表現(xiàn)出色，可以從現(xiàn)實(shí)生活中的語(yǔ)音中識(shí)別說(shuō)話(huà)者。

微軟公司Azure AI公司副總裁埃里克·博伊德（Eric Boyd）表示：“實(shí)際上，最近才引入了新的深度學(xué)習(xí)模型，這大大提高了語(yǔ)言理解能力。” “由于這些研究突破，我們現(xiàn)在可以在產(chǎn)品中執(zhí)行的操作類(lèi)型是以前無(wú)法正常運(yùn)行或通常無(wú)法執(zhí)行的操作?！?/p>

在整個(gè)公司中，他可以指出一些示例，這些示例來(lái)自研究人員解決了對(duì)客戶(hù)有用的挑戰(zhàn)的研究人員開(kāi)發(fā)的Azure AI產(chǎn)品，例如極大簡(jiǎn)化了模型構(gòu)建過(guò)程的Azure 自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)功能或可以輕松交付的Azure 個(gè)性化認(rèn)知服務(wù)與用戶(hù)相關(guān)的內(nèi)容。他說(shuō)，后者的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型最初是由研究人員開(kāi)發(fā)的，在內(nèi)部進(jìn)行了證明，最終被內(nèi)置到Azure云客戶(hù)的產(chǎn)品中。

博伊德說(shuō)：“這個(gè)領(lǐng)域發(fā)展得如此之快，以至于您真的需要利用最新的思想，而這是微軟研究院龐大的超級(jí)人才大軍以所有這些不同方式來(lái)推動(dòng)這一極限的特權(quán)。” “因此，我們的工作實(shí)際上是找出最有趣的地方，將其應(yīng)用到我們的產(chǎn)品中，另一方面，也向他們提供指導(dǎo)，讓他們了解對(duì)我們真正有最大影響的方面?！?/p>

例如，在翻譯領(lǐng)域，微軟研究人員于2018年率先證明AI可以與人類(lèi)的表現(xiàn)相媲美，從而可以在常用測(cè)試集上將中文新聞翻譯成英文。一旦團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了這一歷史性研究的里程碑，他們便開(kāi)始調(diào)整該模型以使其在Microsoft Translator中工作，Microsoft Translator為Azure認(rèn)知服務(wù)提供支持，該服務(wù)必須立即運(yùn)行并翻譯從歷史研究文檔到旅行網(wǎng)站和生產(chǎn)的多種文本手冊(cè)。

最終的產(chǎn)品改進(jìn)于6月以前九種語(yǔ)言對(duì)推出，以進(jìn)行英語(yǔ)的翻譯和翻譯，并于11月以八種新語(yǔ)言進(jìn)行了翻譯。例如，英語(yǔ)到法語(yǔ)的翻譯量提高了9%，英語(yǔ)到印地語(yǔ)的翻譯量提高了9%，孟加拉語(yǔ)到英語(yǔ)的翻譯量提高了11%，烏爾都語(yǔ)到英語(yǔ)的翻譯量提高了15%，英語(yǔ)到韓語(yǔ)的翻譯量提高了22%。甚至以前強(qiáng)大的模型，例如葡萄牙語(yǔ)和瑞典語(yǔ)，也已經(jīng)看到了明顯的質(zhì)量提升。

在一個(gè)示例中，改進(jìn)的機(jī)器翻譯模型準(zhǔn)確地將法語(yǔ)句子翻譯為：“阿森納主帥溫格認(rèn)為，他的三名受傷的中場(chǎng)球員的‘跡象是有希望的’，他們將在周日對(duì)切爾西的比賽中康復(fù)?！?以前的模型是這樣翻譯的：“阿森納的導(dǎo)演溫格認(rèn)為，“跡象表明他的三個(gè)受傷的地形背景是有希望的”，這需要在周日對(duì)陣切爾西的比賽中發(fā)揮作用?！?/p>

微軟杰出的工程師Arul Menezes說(shuō)，通過(guò)這些改進(jìn)，例如采用一種語(yǔ)言編寫(xiě)的人力資源文檔，使用機(jī)器翻譯將其轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言，然后簡(jiǎn)單地發(fā)布該文檔而無(wú)需進(jìn)行其他編輯，就更加可行。 Microsoft Translator的創(chuàng)始人?；蛘?，對(duì)于在工廠(chǎng)中設(shè)備損壞的工程師，要與說(shuō)不同語(yǔ)言的家庭辦公室專(zhuān)家進(jìn)行溝通。

Menezes說(shuō)：“我們真的到了可以自動(dòng)翻譯工作的地步，許多客戶(hù)正在將其用于以前從未想到過(guò)的新應(yīng)用程序中?！?/p>