趁着Google硬件发布的日子，看看他们家翻译黑科技的再进化
早在AR版谷歌翻译中使用
上面这个，是火箭君之前介绍过的谷歌黑科技：实时镜头翻译系统。而这个系统中使用的翻译引擎，很早就已经是基于神经网络算法的了。
Jeff Dean(左）在3月10日旧金山举行的2016数据结构大会上发言
早在今年3月，Google的Senior Fellow Jeff Dean就表示，他的团队正在通过和谷歌翻译团队通过实验合作在翻译中使用深度学习技术的方法。他们基于2014年发表的一篇论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》开展工作，目的是使得现在的翻译软件结果更精确。
然后，这个团队就干啊干啊……半年以后，正式把这个研究成果变成了现实，直接运用到了中文和英语互译的生产环境中去——谷歌网页和手机端翻译
软件翻译有多大提升？
火箭君和大家一样好奇，借助AI，软件翻译可以做到什么样呢？大家来看2个例子：
蓝色的是传统的翻译、绿色的是新的神经网络算法翻译、黄色是人工翻译结果。可以看到，虽然人工智能翻译还没有达到人工翻译的程度，但是
“比传统的翻译结果好了很多，最高可以提升87%翻译效果”
火箭君也参看了Google论文中提到的比较数据，结果来看，的确是用了AI的算法，结果要来的更准确。（途中GNMT列是用了AI的翻译打分。
人工智能怎么做翻译？
大多数机器翻译服务使用的都是基于短语（phrase-based）的，通过一系列算法，整句句子被分割成若干个词语和短语，然后分别独立被翻译。几年前，Google开始测试使用深度学习的方法用人工智能解决翻译难题。
“神经网络算法可以直接识别整句句子的语言模式，而不需要把他们分割成小词组分别翻译”
而Google应该是第一个将神经网络算法运用到大型在用的生产环境去的一家。
你也可以帮助训练翻译机器
火箭君发现，在谷歌翻译的主页上已经多出一个”翻译社区“（Translate Community）的入口
通过点击这个入口，你可以注册成为翻译社区中的一员，帮助谷歌翻译机器人训练提升翻译的准确性
“这真的很GOOGLE”
在这个社区中，你可以帮助翻译整句语句，或者做选择题，判断哪个翻译更准确。谷歌翻译人工智能，就会逐渐学习提升翻译的准确性
乘着长假，你要来训练一下翻译机器人不？
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