一組微軟研究團隊于本周三宣布，他們已經(jīng)創(chuàng)造了第一個能夠?qū)⒅形男侣劮g成英文的機器翻譯系統(tǒng)，精確度與人類譯者一致。該公司表示，它通過來自各種在線報紙的約2000條語句樣本對這一系統(tǒng)進行了反復測試，并將測試結(jié)果與人類譯者的翻譯進行了比較，它還甚至聘請了外部的雙語顧問來進一步驗證機器的精確度。

這一被稱為newstest2017的樣本集已于去年秋天在研究會議WMT17上發(fā)布。

令人感到驚訝的是研究人員能夠如此快速的達到這一里程碑，尤其是機器翻譯是人們幾十年來一直在試圖解決的問題。“機器翻譯要比單純的模式識別任務復雜得多，”微軟亞洲研究院助理總監(jiān)兼自然語言處理小組負責人周明說道?！叭藗兛梢允褂貌煌膯卧~來表達相同的意思，但你無法判斷哪一種更好。”

微軟還指出，最近在AI方面取得的進展，為研究人員實現(xiàn)這一里程碑作出了貢獻。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡——一種訓練AI系統(tǒng)的方法，允許研究人員創(chuàng)造更加流利自然的翻譯，并考慮到更廣泛的內(nèi)容背景，這一超前的方法被稱之為統(tǒng)計機器翻譯。

微軟的研究人員還在系統(tǒng)中增加了他們自己的訓練方法，以提高其精確度。這些方法類似于人們?nèi)绾沃貜妥约旱墓ぷ鲿r間，并再次確認是否正確的過程。研究人員表示，他們使用的方法包括雙重學習的事實檢查翻譯；審議網(wǎng)絡，進行重復翻譯和改進；聯(lián)合訓練等新技術(shù)，以迭代促進英到中和中到英翻譯系統(tǒng)；以及協(xié)議正規(guī)化，即通過左到右和右到左閱讀語句來生成翻譯。

周明表示，用于實現(xiàn)這一里程碑的技術(shù)不會局限于機器翻譯。“這是機器翻譯研究可以應用于人工智能研究全部領域的領域，”周明表示。

此外，它可以在未來讓其他語言的翻譯更加準確和自然。研究人員表示，這一系統(tǒng)尚未在實時新聞報道中測試過，在該技術(shù)被商業(yè)化到微軟產(chǎn)品前還有其他的挑戰(zhàn)需要解決。

但是你可以在微軟的網(wǎng)站上使用這一新的翻譯系統(tǒng)。

系統(tǒng)將顯示一個中文（簡體）句子，然后以兩種方式進行翻譯，右邊的翻譯會更加完善以表明這一技術(shù)的先進性。機器翻譯是谷歌的研究人員一直致力于研究的內(nèi)容，包括使用谷歌的機器學習技術(shù)進行中英文查詢。這些進展已經(jīng)付諸實施，以改進谷歌面向消費者的產(chǎn)品，比如谷歌翻譯應用，以及谷歌搜索的整合。