第94章機器翻譯
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鄭易走到跟前，那道高大的木門便自動打開，他走進去之後，門又自動在身後關上。
鄭易發現裏面是一個極其空曠、極其寬闊的大廳，幾乎有一個足球場那麽大。
那裏燈光明亮，四周全是乳白色的玻璃墻。
偌大一個大廳，空無一物，只站著一個中年男子，他轉過身來。
只見他戴著金絲邊眼鏡，溫文爾雅地朝鄭易笑著，那笑容和藹可親，他正是智偉傑博士，
啊，一切如夢哪。
是的，鄭易仿佛回到了自己曾經做過的那個夢裏，眼前這場景，和他的那個夢裏所發生的簡直一模一樣。
智偉傑博士笑著對鄭易說：“你好啊，老朋友。我們之前雖然多次見面，但今天卻是我們頭一次真正的面對面談話，以前都是通過全息圖像視頻通話。”
鄭易笑笑，說：“我覺得好像和以前通過全息圖像通話也沒有多大的區別。”
智博士說：“當然不一樣，今天我可以和你更加詳細，更加直觀地聊更多的內容。”
鄭易撇了撇嘴，問：“咱們還能聊出什麽東西來？”
智博士說：“要聊的東西多了去了……哎，對了，我聽說你在KTV裏把那位漂亮小姐姐的頭給打破了，還帶她去醫院拍了X光片？”
鄭易如實回答道：“是的。”
智博士臉上作出驚訝狀，道：“真是後生可畏呀！”
鄭易道：“你的消息挺靈通的麽，想必你一直派人在監視著我。”
“我自然也有我的眼線。”
“依我看，你的那些手下也不見得有多能耐，尤其是你的那個由納米機器人組合而成的黑衣人，只會三番五次地跑到戴教授的辦公室裏來偷東西，並且還總是偷不成。
可我有一點不明白，這個納米機器人，既然它能夠隨意變形，那為什麽它去戴教授的辦公室偷東西時還非要化作一個人形呢？這不是多此一舉嗎？直接從排氣孔進去不就行了嗎？”
“因為戴教授的辦公室裏安裝了先進的警報器，即便是一團黑煙從排氣通道進入，也會觸發警報。所以要想進入戴教授的辦公室，就必須首先破壞警報器。
而當納米機器人是一團黑煙的時候，他是沒法破壞那個警報器的，只有化作人形以後，他才能用他靈巧的雙手去破壞警報器。”
“哦，明白了！”
智博士說：“其實這種納米機器人在我們這裏，真的只是一個小角色，我們這個研發中心，已經研制出了各種各樣先進的智能機器人。”
說著智博士用手在空中輕輕一點，大廳四周那些乳白色的墻壁上便出現一幅巨大的畫面，原來這些墻壁都可以當作屏幕來用。
此時畫面上出現了排列得整整齊齊的一大批智能機器人，陣容強大，蔚為壯觀。
鄭易站在這個大廳中，發現當這裏的四面墻壁同時啟用做屏幕時，環繞他整個人的四周全都是圖像，頗有一種身臨其境的現實感。
智博士介紹說：“近年來，在互聯網的高速發展之下，人工智能技術也是突飛猛進。而最能促進人工智能技術的，就是大數據和雲計算。
我們知道，雲計算大大提高了運算能力，而互聯網下的海量數據則極好地促進人工智能的深度學習，數據越多，對於人工智能的深度學習越有利。”
“為什麽數據越多越好？”
“人工智能是需要大數據來支撐的。你比方說用人工智能來翻譯語言，以前我們是用什麽方法？就是把每個單詞先翻譯出來，然後再根據事先設定的語法等規則，組織語言，形成翻譯的東西。
現在不一樣了，現在可以用搜索引擎把大家各自在網上講的話抓取下來，成為一些例句。如果人工智能擁有了大量的中文例句，又擁有了大量英文例句，通過兩相對比，它就可以自己學習翻譯技能。”
鄭易問：“這怎麽可能？網上的人都是在各講各的話，自說自話！他們講的話又不是一一對應的，它怎麽學習！”
智博士說：“首先，我在這裏要強調的是它學習了大量的例句、海量的例句。你不能以我們人的閱讀速度和閱讀能力去衡量人工智能。
我們人每天能閱讀多少內容？人工智能的閱讀量之大是完全超出你能想象的。所以它就可以自己從中摸索、總結出規律來。
另外，它還可以去學習以前人類已經翻譯好的東西，進行中英文的對比，從中掌握更多的翻譯技巧。
最後，它把那些內容經過語言的拼湊，語法的組織，選出最佳的表述，這樣就得出了最終翻譯的語句。”
鄭易表示不太相信，他說：“我以前看到過人工智能翻譯出來的文章，水平不怎麽樣。比如有篇文章當中的一句話，它居然給翻譯成：禁止穿上衣服進入大學大學。你聽聽，這都什麽呀！其實應該翻譯成：禁止衣冠不整，進入大學校園。”
智博士點頭道：“你所說的這種情況，在以前確實經常發生的，但現在真的不會發生了，至少我這裏生產出來的人工智能已經不會再出現這種情況了。”
鄭易道：“如此說來，專業翻譯也很快將要失業了？”
智博士對此表示讚同，他又說：“我們始終在做的一項工作，就是讓人工智能理解語言，這很重要！這既是機器翻譯也是語音識別要解決的問題。
比如‘這是一張桌子’，這樣簡單的一句話，它的意思遠沒有字面上所看起來的那麽簡單。當你走進教室，看到某人正一屁股坐在桌子上，你對他說：‘這是一張桌子’！
那麽你這句話當中所隱含的意思就是他不懂規矩，他不應該坐在桌子上。
好，人工智能如何來學會理解這層意思？當你對人工智能說‘這是一張桌子’，假如人工智能的回應是說‘對啊，這的確是一張桌子，那又如何？’那就說明這個人工智能還沒調教好。
而我們研發出來的人工智能軟件系統，已經能夠聽懂這樣一句話了，我們現在甚至在向市面上的各種以前型號的機器人提供系統升級服務，給它們打補丁，讓它們真正聽懂人話。”
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鄭易發現裏面是一個極其空曠、極其寬闊的大廳，幾乎有一個足球場那麽大。
那裏燈光明亮，四周全是乳白色的玻璃墻。
偌大一個大廳，空無一物，只站著一個中年男子，他轉過身來。
只見他戴著金絲邊眼鏡，溫文爾雅地朝鄭易笑著，那笑容和藹可親，他正是智偉傑博士，
啊，一切如夢哪。
是的，鄭易仿佛回到了自己曾經做過的那個夢裏，眼前這場景，和他的那個夢裏所發生的簡直一模一樣。
智偉傑博士笑著對鄭易說：“你好啊，老朋友。我們之前雖然多次見面，但今天卻是我們頭一次真正的面對面談話，以前都是通過全息圖像視頻通話。”
鄭易笑笑，說：“我覺得好像和以前通過全息圖像通話也沒有多大的區別。”
智博士說：“當然不一樣，今天我可以和你更加詳細，更加直觀地聊更多的內容。”
鄭易撇了撇嘴，問：“咱們還能聊出什麽東西來？”
智博士說：“要聊的東西多了去了……哎，對了，我聽說你在KTV裏把那位漂亮小姐姐的頭給打破了，還帶她去醫院拍了X光片？”
鄭易如實回答道：“是的。”
智博士臉上作出驚訝狀，道：“真是後生可畏呀！”
鄭易道：“你的消息挺靈通的麽，想必你一直派人在監視著我。”
“我自然也有我的眼線。”
“依我看，你的那些手下也不見得有多能耐，尤其是你的那個由納米機器人組合而成的黑衣人，只會三番五次地跑到戴教授的辦公室裏來偷東西，並且還總是偷不成。
可我有一點不明白，這個納米機器人，既然它能夠隨意變形，那為什麽它去戴教授的辦公室偷東西時還非要化作一個人形呢？這不是多此一舉嗎？直接從排氣孔進去不就行了嗎？”
“因為戴教授的辦公室裏安裝了先進的警報器，即便是一團黑煙從排氣通道進入，也會觸發警報。所以要想進入戴教授的辦公室，就必須首先破壞警報器。
而當納米機器人是一團黑煙的時候，他是沒法破壞那個警報器的，只有化作人形以後，他才能用他靈巧的雙手去破壞警報器。”
“哦，明白了！”
智博士說：“其實這種納米機器人在我們這裏，真的只是一個小角色，我們這個研發中心，已經研制出了各種各樣先進的智能機器人。”
說著智博士用手在空中輕輕一點，大廳四周那些乳白色的墻壁上便出現一幅巨大的畫面，原來這些墻壁都可以當作屏幕來用。
此時畫面上出現了排列得整整齊齊的一大批智能機器人，陣容強大，蔚為壯觀。
鄭易站在這個大廳中，發現當這裏的四面墻壁同時啟用做屏幕時，環繞他整個人的四周全都是圖像，頗有一種身臨其境的現實感。
智博士介紹說：“近年來，在互聯網的高速發展之下，人工智能技術也是突飛猛進。而最能促進人工智能技術的，就是大數據和雲計算。
我們知道，雲計算大大提高了運算能力，而互聯網下的海量數據則極好地促進人工智能的深度學習，數據越多，對於人工智能的深度學習越有利。”
“為什麽數據越多越好？”
“人工智能是需要大數據來支撐的。你比方說用人工智能來翻譯語言，以前我們是用什麽方法？就是把每個單詞先翻譯出來，然後再根據事先設定的語法等規則，組織語言，形成翻譯的東西。
現在不一樣了，現在可以用搜索引擎把大家各自在網上講的話抓取下來，成為一些例句。如果人工智能擁有了大量的中文例句，又擁有了大量英文例句，通過兩相對比，它就可以自己學習翻譯技能。”
鄭易問：“這怎麽可能？網上的人都是在各講各的話，自說自話！他們講的話又不是一一對應的，它怎麽學習！”
智博士說：“首先，我在這裏要強調的是它學習了大量的例句、海量的例句。你不能以我們人的閱讀速度和閱讀能力去衡量人工智能。
我們人每天能閱讀多少內容？人工智能的閱讀量之大是完全超出你能想象的。所以它就可以自己從中摸索、總結出規律來。
另外，它還可以去學習以前人類已經翻譯好的東西，進行中英文的對比，從中掌握更多的翻譯技巧。
最後，它把那些內容經過語言的拼湊，語法的組織，選出最佳的表述，這樣就得出了最終翻譯的語句。”
鄭易表示不太相信，他說：“我以前看到過人工智能翻譯出來的文章，水平不怎麽樣。比如有篇文章當中的一句話，它居然給翻譯成：禁止穿上衣服進入大學大學。你聽聽，這都什麽呀！其實應該翻譯成：禁止衣冠不整，進入大學校園。”
智博士點頭道：“你所說的這種情況，在以前確實經常發生的，但現在真的不會發生了，至少我這裏生產出來的人工智能已經不會再出現這種情況了。”
鄭易道：“如此說來，專業翻譯也很快將要失業了？”
智博士對此表示讚同，他又說：“我們始終在做的一項工作，就是讓人工智能理解語言，這很重要！這既是機器翻譯也是語音識別要解決的問題。
比如‘這是一張桌子’，這樣簡單的一句話，它的意思遠沒有字面上所看起來的那麽簡單。當你走進教室，看到某人正一屁股坐在桌子上，你對他說：‘這是一張桌子’！
那麽你這句話當中所隱含的意思就是他不懂規矩，他不應該坐在桌子上。
好，人工智能如何來學會理解這層意思？當你對人工智能說‘這是一張桌子’，假如人工智能的回應是說‘對啊，這的確是一張桌子，那又如何？’那就說明這個人工智能還沒調教好。
而我們研發出來的人工智能軟件系統，已經能夠聽懂這樣一句話了，我們現在甚至在向市面上的各種以前型號的機器人提供系統升級服務，給它們打補丁，讓它們真正聽懂人話。”
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