AI翻译一直是人工智能领域关注较多和技术讨论较多的方向，而在全球范围内，谷歌的智能翻译一直占据的重要的地位，这有赖于谷歌对于翻译的另类理解和技术提升，今天我们就来看看谷歌为了翻译都做了什么。

翻译的理解

“翻”是指的这两种语言的转换，即先把一句甲语转换为一句乙语，然后再把一句乙语转换为甲语；“译”是指这两种语言转换的过程，把甲语转换成乙语，在译成当地语言文字的过程中，进而明白乙语的含义。二者构成了一般意义上的翻译，让更多人了解其他语言的含义。

而AI翻译并不具备这个思考的过程，如果一门语言可用的文字资料越多，经过人工智能模型训练出来的翻译效果就越好。但是这是最理想的状态，谷歌的特别之处就是，如何在数据不多的情况下，训练出更好的翻译器。

 

混合模型和数据挖掘

混合模型指的是由Transformer编码器和递归神经网络（RNN）解码器构成的模型。而翻译质量的提高主要是依靠编码器，因此谷歌对RNN解码器进行了优化，使得RNN解码一代比一代强。

数据挖掘，我们比较清楚的就是爬虫工具。爬虫工具可以从数以百万计的示例翻译中收集编译训练数据。升级后，谷歌嵌入了14 种大语言对，而不是单纯基于字典数据。简单来说，就是谷歌翻译更多地聚焦于精确性，而非检索的数量。

AI智能翻译

很多人说，AI智能翻译就是翻译的终结者，未来不需要翻译者，有AI就可以了。但是谷歌表示，AI翻译在将一种语言的不同方言混合在一起的时候，就会产生太多的直译，还有就是在特定主题，非正式或口语上的表现也是经常出现问题的，所以AI 取代人工翻译路途尚远。

所以AI翻译与其说是在提高机器对于翻译的效率，还不如说是人类对自己的了解的过程。大家关于谷歌AI翻译还有什么想说的，可以关注并留言给科技猫。