从思考到创造
同传
“人机耦合就是个伪命题，因为同传工作路径与讯飞的工作路径平行，这怎么耦合？好比两列齐头并进的火车，同传译员边听边译，而AI采用的信号起始点也与译员一模一样。你并不比我们快。”事故
对于AI同传名不副实的指责，科大讯飞的回应倒也直白：我们从来没提过AI同传的概念，始终强调是人机耦合的模式，人工智能目前还无法替代同传，人机耦合才是未来发展之道。解读
从同传业者的反馈来看，我们能清晰体会到他们对于AI的敌意。在合作的同时，人类或许很难进一步提升自我，但AI却会进一步成长、逼近。机器对此不会带有情感，但人类却有被取代的“压迫感”。局限
“谷歌翻译”和相关技术的实用性是毋庸置疑的，但它在技术方法上还是极度欠缺一种东西——理解力。机器翻译绝对做不到理解语言，它只是试图去“解码”，而不去考虑究竟什么是理解和意义。事故
在特定的场景中，在给定了充足的背景资料的前提下，机器翻译或许真的可以比人工翻译做得要好一些，同时速度也会比人快一些。然而这正是机器翻译的局限性所在——无法快速响应复杂情境下的翻译。技术进步
早在两年前，谷歌就已经启用了神经机器翻译的系统，它可以让AI从数百万个示例中学习。而本篇文章正是从学理层面介绍该系统，虽然看似难懂，但结论十分简单：AI的翻译质量将会越来越强。局限
为什么谷歌翻译会输出宗教文本？一种解释是，因为宗教文本包含许多只会在宗教中出现的罕见词，而这些词在其他任何地方都不会出现。因此，罕见词语一旦出现就会自然触发解码器中的宗教情境。技术进步
在机器翻译领域，Facebook也不甘人后，他们发布了使用全新的卷积神经网络进行语言翻译的研究结果。其能以现有的循环神经网络系统9倍的速度进行翻译，且翻译的准确性还会得到大幅提高。局限
其实不只是同传，即使是看似极易被取代的字幕组的工作，AI也无法胜任。因为它们不能很好的对字幕和视频进行主动干预与纠错，纯粹机器翻译的结果不仅错漏多，且无法翻译出双关、暗示等内容。历史
从直接机器翻译到神经机器翻译，机器翻译的发展史也是AI技术狂飙突进的历史。两年来，神经机器翻译的单词错误减少了50%，语法错误减少19%；也许不久以后，AI同传真的能取代人工翻译。- 我也是有底线的
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