Google 翻译人工智慧大跃进，全世界语言统一的日子近了？
巴别塔，出现在旧约全书中的一个故事，说的是人们之所以产生不同语言的由来。
在这个故事中，人们一开始只有一种语言，而且团结无比，在齐心协力的氛围下打算打造一座「通往天上的高塔」。这个举动吓坏上帝了，「怎么可以随便搭梯子来我家呢？」，便下凡把人类的语言打乱，让大家再也无法明白对方的意思，高塔工程也无限期延宕。
从此之后，找寻、发明一种人类「共通的语言」，像是一个大秘宝，全世界都尝试追求却遥不可及。
而 Google 现在正在前往巴别塔的路上。
挑战：用人话讲解 Google 翻译到底厉害在哪？
Google 团队在 2016 年底，悄悄释出了一篇有关 Google 翻译的论文，并没有引起过大的迴响。我们也有转载过相关的文章《Google 翻译又变态了，这次连没看过的语言也能翻译》、《不用学英文了？Google 翻译导入类神经机器学习，Google 小姐变聪明啦》。尽管大致上解释了 Google 在翻译领域的跃进，讲的却好像是克林贡语，让许多没有修过人工智慧课程的读者一头雾水，只能抱着一种「快点头，不然别人以为我看不懂」的心态。
今天我们就要试着挑战用人话来讲解 Google 翻译到底哪里进步又厉害在哪里！
过去的 Google 翻译
在 2016 年年底以前的 Google 翻译，可以把它简单想像成一间间正方形的图书馆，有韩文图书馆、日文图书馆、中文图书馆、英文图书馆 …… 在每一间图书馆的墙上有两个窗口，一个叫做输入；另一个则为输出。
而图书馆中有一个金髮双马尾的图书馆馆员，示意图如下：
假设金髮双马尾的图书馆管理员是负责日文图书馆，而你在输入的窗口交给他一张写着中文「爸爸」的纸条，该名图书馆管理员则会在偌大的图书馆中找寻相对应「爸爸」的日文单字。
一个字对应一个字；一个片语对应一个片语。超出这个范畴，抱歉，那图书馆管理员就会给你一些奇怪的答案。在这个机制中， 金髮双马尾的图书馆管理员可以不懂日文，也不懂中文，反正只要在图书馆里面找到对应的字元就可以了 。
现在的 Google 翻译
在理解现在的 Google 翻译之前，不妨想像图书馆管理员突然有了智商。
在输入与输出的窗口间，Google 接上了一些神经元。这些神经元就像人脑一样，不只能进行单向的查询，更能够双向的侦错与记忆。
用个贴近的例子来理解看看，我们小时候学到了「狗」这个词汇与概念，之后週末回阿公家学到了「告（台语的狗）」这个全新语言的词汇。在我们小小脑海中，会自动将两者联结起来，当我们听到「告」，会自动出现「狗」这个概念。过了不久我们上了小学，新学到了「dog」，同样的我们脑中出现的是「狗」这个概念。这代表我们只要学一次「狗」，我们后续所学的第二、第三外语，甚至图像，都可以一再唤醒脑中「狗」的概念。
我们的问题在于记不住第二、第三外语，而不是忘记「狗」这个概念。
现在把镜头转到 Google 图书馆管理员，同样的事情如果让 旧有的 图书馆管理员来做，它会推导出以下的内容：「狗」＝「告」而且「告」＝「dog」，所以「狗」＝「dog」。
不过现在，它尝试这样做：「狗」＝「i420」、「告」＝「i420」、「dog」＝「i420」，只要提到「i420」，就能带出「狗」这个概念。
*注意，现实情况并没有这么简单，背后仍有十分复杂的运作。
好，让我们踏入 Google 的思考领域
现在你可以尝试理解下面这张图，蓝色的线为 Google 翻译原本的做法，单字对单字、片语对片语。不过在经过训练与记忆之后，大家可以共享这些资料，即使面对较少对应到的语言也可以顺利翻译。
首先我们进行「英文与韩文」的双向训练与「英文与日文」的双向训练。接着就算我们从未进行过「日文与韩文」的翻译训练，我们仍可靠着前面两者训练过后的中间神经元达到良好的训练结果。
Google 将其称为 Zero-Shot Translation，指的就是完成两种语言的翻译训练后，第三种语言对应前两种不需要再经过学习。
讲这么多，跟巴别塔有什么关系？
上述 Zero-shot 的成功与第二段图书馆管理员的概念，引申出了一个重要的问题，我们有可能打造一种「世界通用语」吗？
世界上的语言被验证出许多共通点，像是许多语言共同拥有如「p、c、k、t」与「s、f」类似的发音。如果 Google 的神经网路可以参透全世界的语言，或者是世界上流行的大部分语言，是否有可能制作出全世界都通用的「通用语」呢？
如上述所说的，我们就以「i420」当作「狗」名称，全世界看到「i420」都知道是「狗」。就目前来说似乎还没有到达这个地步，因为 Google 的神经元并不是真正「创造」一种新的语言，更像是在每个单字上添加了只有自己能看懂的「标籤」。
想要造访上帝之家？我们还有很长一段路要走。
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