在過去的十年里，谷歌翻譯（Google Translate）從最初僅支持幾種語言發(fā)展到今天的 103 種，每天翻譯的字詞超過 1400 億個。為了做到這一點，在任意兩種語言之間，谷歌翻譯都要運行多個翻譯系統(tǒng)，這帶來巨大的計算成本。如今，許多領域都正在被神經網絡技術顛覆。谷歌確信他們可以利用神經網絡進一步提升翻譯質量。這要求谷歌重新思考谷歌翻譯的算法架構。

　　今年九月，谷歌發(fā)表聲明，基于神經機器翻譯的谷歌翻譯全新上線。（GNMT，Google Neural Machine Translation)。神經機器翻譯是端到端的學習架構，它能從數百萬的實例中學習，提供大幅提升的翻譯效果。雖然功能得到了改善，但是讓谷歌翻譯把當下支持的 103 種語言全部采用神經機器翻譯技術，卻是一項巨大的挑戰(zhàn)。

　　一周前，谷歌的工程師門發(fā)表了一篇論文 “谷歌的多語言神經機器翻譯系統(tǒng)：使 Zero-Shot 翻譯成為可能”（“Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation”），雷鋒網在論文發(fā)表后第一時間做了覆蓋。其中，Zero-Shot 翻譯是指在完成語言 A 到語言 B 的翻譯訓練之后，語言 A 到語言 C 的翻譯不需要再經過任何學習。 它能自動把之前的學習成果轉化到翻譯任意一門語言，即便工程師們從來沒有進行過相關訓練。

　　通過 Zero-Shot，谷歌解決了把神經機器翻譯系統(tǒng)擴展到全部語言的難題。有了它，一套系統(tǒng)就可以完成所有語言的互翻。從前兩種語言之間都需要多個翻譯系統(tǒng)的情況，從此成為了歷史。這套架構在翻譯其他語言時，不需要在底層 GNMT 系統(tǒng)做任何改變。只需在輸入語句的開頭插入一個輸出語種標記，就可以把結果翻譯為任意語言。

　　下面這幅動圖對該 Zero-Shot 系統(tǒng)的運作做了示意。

　　假設谷歌訓練該系統(tǒng)做日語英語、韓語英語的互譯，圖中用藍色實線來代表。 GNMT 系統(tǒng)就可以分享這四組翻譯（日英，英日，韓英，英韓）的參數。這允許它把任意一組語言的翻譯經驗轉到其他語言上去。學習成果轉移和多語言翻譯的要求，迫使該系統(tǒng)更好地使用建模的能力。

　　這啟發(fā)了工程師們設想：我們能否讓系統(tǒng)翻譯一組它從來沒有翻譯過的語言？這可以用韓語日語互譯的例子來說明。雖然該系統(tǒng)從未處理過韓日互譯，但它利用之前的韓英、日英翻譯學習成果，能進行水平不錯的韓日互譯。谷歌把這個過程稱為 “zero-shot” 翻譯，圖中用黃虛線表示。谷歌宣稱，這是世界上首例應用在機器翻譯上的學習成果轉移。

　　Zero-shot 翻譯的成功帶來了另外一個重要問題：這個系統(tǒng)是否在學習語言的通用表達（不管是翻譯成什么語種，相同含義的語句都被系統(tǒng)使用相似的表達方式）？——類似于“國際語”或者中介語言？工程師們使用了 3D 圖像展示系統(tǒng)的內部網絡數據，以了解它在處理日、韓、英的任意互譯組合時是如何運作的。

　　上方圖片a部分（左）展示了這些翻譯的幾何結構。意義一致的語句用顏色相同的點代表。比方說，英譯韓和日譯英的兩句話如果意思一致，就會是圖上顏色相同的兩個點。通過這種方式，我們可以很容易地區(qū)分不同顏色（含義）的點。b 部分放大了紅色區(qū)的點，c 部分則對源語言進行區(qū)分。在同一組顏色的點里，我們看到含義相同但從屬不同語種的句子。這意味著該系統(tǒng)必然對句子的語義進行了編碼，而不是記憶一個短語到另一個短語的翻譯。谷歌的工程師把這看作是系統(tǒng)中存在中介語言的標志。

　　谷歌在論文里面展示了更多的分析結果。他們希望這些發(fā)現不但對機器學習和機器翻譯的研究人員們有用處，也能對語言學家和對單一系統(tǒng)怎么處理多語言學習感興趣的人有價值。

　　今日 （美國時間 11 月 22 日），基于 Zero-Shot 的多語言神經機器學習系統(tǒng)正式登陸谷歌翻譯。它目前被應用于新增加的 16 個語言組中的 10個，帶來更高的翻譯質量和簡化的系統(tǒng)架構。我們可以期待在不久的將來，該系統(tǒng)會逐步支持更多的谷歌翻譯語種。（三川）