想像一个没有语言障碍的世界

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World without Language Barriers

文章由Brandon Deer撰写,最初发表在OpenView Labs – “Unbabel的Vasco Pedro针对未来AI的谈话

Vasco Pedro 一直对于语言以及它为处理信息所提供的窗口非常着迷。他的大学研究专注在 人工智能 和计算语言学,然后他在卡内基梅隆获得自然语言处理的硕士和博士学位。在Vasco的整个教育生涯中,他探索了我们如何思考丶知觉如何出现以及语言的核心AI方面的基本原理。

十年后,Vasco以及联合创始人 JoãoGraça将这些兴趣并入Unbabel的创建,这是一个AI动力的翻译平台。“解决翻译是AI发明的原始原因,”Vasco 说。“Graça和我感到沮丧,因为技术已经为解决 机器智能翻译带来了巨大的希望,但离实现这一目标仍有很长一段路要走。“

在一次冲浪之旅中,这个可能的合作伙伴开始阐明他们的使命。“我们知道必须有一个更好的方法,我们看到翻译空间正要从混乱中兴起,”Vasco回忆说。“我们试着回答的最大问题是,如果这个世界没有语言障碍会是如何。世界的GDP会变怎么样?“该公司的使命变成确保所有企业都可以在任何情况下以任何语言无阻碍地沟通,而AI将是这个解决方案的重要部分。

Unbabel的内部结构:一层层的AI

“我们决定结合机器智能翻译的速度和便利性 及人类翻译的质量,”Vasco说。“但是,一开始它更像的是一个交易模式,涉及订单丶上传文件和按件付款。”然而,团队很快意识到,翻译往往是一个反复的需求,因为它与公司的客户服务丶销售和营销功能以及公司客户之间的持续沟通都环环紧扣。基于这一观察,他们推出了处理各种内容类型的订阅模式。下一个版本的服务使Unbabel对于客户 服务沟通层面上的投入更完善。

“当你扩大你的国际客户支持时,巨大的挑战也随之出现,“ Vasco说。“你需要雇用那些说这些语言的人。您需要开始在不同的国家设立办事处来支持这些语言。它变得相当复杂。”Unbabel通过“语言与技能的分离“解决这个挑战,使企业能够根据自己的产品知识招聘人才,集中客户 服务团队,更轻松地优化资源管理。

在这个运作模式的背后,Unbabel 团队认为AI是一系列功能集合,可以提供公司客户所依赖的无缝翻译体验。最明显的AI元素是 机器智能翻译。Vasco解释说,“我们的机器智能翻译 引擎,会通过每次翻译持续学习。” “目标是为我们的Unbabelers提供最好的初始翻译。”

Unbabel 平台涉及的其他人工智能层次包括质量估计模组 -- 一种基于神经网络的引擎,可以估计翻译有多好,以及是否需要翻译人员进行额外的工作。然后,路由元素有助于确保任何人工翻译任务会被传递到最合适的资源。Vasco解释说:“路由选择基于领域专长和技能识别拥有45,000名Unbabeler的社区内的理想用户。“那之后,它就会将这些条件加入关联并快速分派工作。

“最后一块人工智能元素是我们所说的Smartcheck,这是一个人类增强元素,”Vasco说。

“这块元素不断扫描文字,并向人类编辑者提供建议和修正。Smartcheck能作为翻译员的一种伴侣人工智能。“

通过人工智能对翻译员的帮助,Unbabel能够提供有价值的可扩展性和速度。
“一个典型的翻译员在没有Unbabel的情况下,可以处理每小时大约300到400个字。”Vasco说。“同一位翻译人员在 Unbabel每小时可以处理约1,200到1,400字——速度显着增加。“

人机智能的这种组合对于AI的进一步实际发展来说,很有可能是最值得开发的空间;但是要把这种方式实融入主流,我们仍得努力。要了解整体的状况,我们需要看看我们真正在人工智能发展方面的定位。

人工智能发展图谱

“我们在人工智能方面仍然处于一个相当原始的状态,”Vasco说。“对于人工智能,我们大致上仍有许多不了解之处。我们不了解人类智慧如何运作,这使得它难以复制。我们真的很善于做任何可以视为分类的任务,但是当涉及推理- 象征性推理丶一般推理和一般学习,在80年代相许多关研究就遇上了困境。要让某个东西能真正自主,我们大约还差了四到五个突破性见解。“

所以,我们远不及Skynet或The Matrix,但是我们走了多远了呢? AI研究及其实践可追溯到60年代。当时,人们预计十年内我们会有一个可以像人类般说话和翻译的系统。当然,事情并不完全如此,Vasco称其为首个“AI冬天”的来临。

随着第一个冬天而来的是一些其他挫折,包括80年代的象征人工智能和专家系统思维(一种预测人工智能将取代医生和其他专家的概念)的复苏以及90年代的统计机器智能翻译等等浪潮(其中有很多炒作,但也逊于预期)。今天,神经网络是AI领域的最新一个扩增,但就像其前辈一样,都面临着很大的压力来解决所有问题。

使AI成为一个具有挑战性的领域的部分原因是人类的易变本质。Vasco解释说:“作为人类,我们很容易被呈现出人性的东西所影响。“但与此同时,我们也很容易因为呈现人性的东西而感到沮丧,但实际上并不是这样。”换句话说,对于无法立即完全达到他们期望的AI,人类的容忍程度是很低的。

Vasco引用Google Home和Amazon的Alexa作为示例,强调当前人工智能产品的技术限制。Vasco指出:“Google和亚马逊正在向这些产品投入大量资金。” “他们正在做一些非常酷的事情,但是如果你和其中一个公司进行互动,你就会立即感受到局限性。如果有可能取得重大进展,他们会继续投入这研究,因为这肯定会符合他们的最大利益。“

Vasco发现比AI动力的个人助理更加令人兴奋的是创新者在融合人机能力方面取得的进步。Vasco解释说:“我对Elon Musk和Ray Kurzweil所说的话很信任,我们将成为AI。” “真正的挑战是在与我们的大脑皮层交互的界面。Elon Musk刚刚推出了神经织网的挑战,还有其他几个项目也在进行。“

Vasco看到人机器融合已出现在我们认为理所当然的日常现实中。

“电话号码已经不在你的脑子里了。他们在你的手机,“他说。“同样,生日是在Facebook里,方向在GPS应用程序中。就像Kurzweil一直在说的 – 我们与机器融合,并通过这种方式得到高度的增强,这就是单一化。“
“但是,”Vasco说,“我们离这很远。人们将AI联想到2001太空漫游里的HAL,但它还是远远不够先进。“

AI技术的人为挑战

回到现在的AI现状,Vasco认识到市场上有一些挑战,但他认为最大的挑战是与人类思维有关,而不是技术障碍。Vasco说:“AI是一种蕴含想象力的词汇。” “所以,大家都用它。就像前几年的“大数据”一样,常常被误用。它成为一个意义不大词汇,因为每个人似乎都在做这个事,但没有人真的解决它。

有人声称自己从事AI工作,尽管他们并不完全明白这个意思,但有很多公司在AI领域做得很好。“我们看到其对客户服务产生真正的冲击,“Vasco说。“像DigitalGenius这样的公司正在通过自动执行某些任务来改进客户服务。我认为他们的工作更像是一个“层级一”的方法,您将AI作为第一层,然后为了人类而升级或扩展它们的智能方式。

Vasco看到了其他公司在应用AI到线索验证过程和生成对抗网络(GAN)时所受到的影响,但他也观察到一个有趣的现象,一旦某个应用人工智能的情况正在运行,人们就会停止将AI认为是AI。“似乎只要AI成功,它就不是AI,变成技术了,”Vasco说。“十年前,大家绝对认为AI会成为”搜索“或”机器智能翻译’或者是其他东西。我们倾向于将AI的目标线移动,使其看起来无法实现。我们可能永远不会对AI感到满意,直到我们认为它是如人类般有意识的机器。“

四个启动大AI梦想的技巧

应用AI到创业伴随着一系列的障碍,但Vasco有四个提示给任何考虑这个方式的人。第一个是通过结果看到伟大的想法。

“当您看这些创业公司时,面临的挑战是,有很多人有很棒的想法和技能来实现,但他们最后使用他们的初始资源建立基础结构和其他需要用来发展创业公司的事“,Vasco说。“以 Unbabel为例,我们有关于如何使用AI来解决翻译问题的伟大理论,但是我们花了大约两年的时间才开始做任何与AI有关的事情。很多公司也有同样的问题。他们正在走对的路,专注于使用AI解决具体问题,但是很难说是否他们真的有资源来发展这个领域。“

Vasco的第二个提示是雇用合适的人。“让你的团队中的某人真正了解他们在做什么,”他直截了当地说。“现在有关于AI和机器学习的一些炒作,很容易被愚弄,特别是如果你没有个人的专业知识。但是,最关键的是您团队中的负责人工智能的人员必须真正了解自己的专业。“
Vasco 还建议给你自己多一些喘息的空间。“你最好能分配更多的时间进行实验,”他说。“你有两个选择。你可以研究一个有已知问题(如分类)的现成东西,在这种情况下,最好坚持使用已证明的技术,这可以立即让你进步,使你容易实现目标。或者,你需要给自己更多的时间进行实验,所以你可以想出一些新颖的东西。“

最后,Vasco 强烈建议你别期望太深。他说:“人工智能将会是人类的好助手,但是--除了一些显着的例外--如果你让AI自行运作,并且对输出有很高的期望,那么你会失望的。“虽然我相信自动车,并认为我们在机器智能翻译上正取得很大的进步,但是把AI视作万能而添加到任何产品,使其更好,我们离这一目标仍很遥远。你对于这份期望以及你自己和你的客户必须谨慎和务实。“

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