一年內憑空冒出6家智能翻譯機 你覺得這事靠譜嗎?

2021-01-14 網易科技

文 | Lina

前不久,智能硬體圈的微博被一則新聞小小地刷了個屏——IBM Watson聯合澳洲創企Lingmo推出了一款能夠進行「機器同聲傳譯」的耳機Translate One2One。這款耳機不僅支持英語、中文、日語、法語、義大利語、德語、葡萄牙語、以及西班牙語的同聲傳譯(3-5秒內),而且不需要外接藍牙或是WiFi,售價179美元,官網顯示7月將發貨。

筆者在微博上被人@了一大圈,大家提問題中心思想只有兩個——「這事靠譜嗎?」,以及「靠譜我就買了。」

巧合的是,就在前幾天,國內一間名叫雙猴科技的創企也一口氣推出了四款翻譯機:魔腦神筆、魔腦曉秘、魔腦導遊、魔腦翻譯官。四款產品形態大小與應用場景各異,但號稱可以同聲傳譯28國語言。

據智東西統計發現,從2016年5月到2017年6月這一年之間,同時有6間企業推出了類似形態的翻譯機/翻譯耳機,既有我們熟悉的國內語音巨頭科大訊飛,也有來自澳大利亞、日本、荷蘭的創業企業。在這些翻譯機硬體,則有更多如IBM Watson、谷歌、百度……以及其他創業公司如彩雲AI等提供翻譯技術。

一、翻譯耳機

1、澳洲創企Lingmo——Translate One2One

既然文章緣起是這部翻譯耳機,那麼我們就先來講講IBM Watson+澳洲創企Lingmo的組合。

機器翻譯的步驟大概可以如下劃分:語音識別-自然語意理解-翻譯-語音合成(也有劃分為:語音識別-機器翻譯-語音合成)。Translate One2One中使用了IBM Watson的自然語意理解(NLU, Natural Language Understand)翻譯的API,同時結合了Lingmo自己的硬體技術與機器學習應用。

而這部耳機的特性,正如上文介紹,不僅支持英語、中文、日語、法語、義大利語、德語、葡萄牙語、以及西班牙語的同聲傳譯(3-5秒內),而且不需要外接藍牙或是WiFi,售價179美元,官網顯示7月將發貨。

IBM Watson幾乎可以算得上是自然語言處理(NLP)老祖式的人物了。早在2011年,Watson就被搬上了美國智力問答節目《危險邊緣》。這個問答節目與傳統遊戲設置不同,選手面對的是答案,需要給出與這個答案相對應的問題,參賽者需具備歷史、文學、政治、科學和通俗文化等知識。比如:當給出的線索是「美國之父,砍倒櫻桃樹」是,選手可以這樣回應:「誰是喬治·華盛頓?」

此外,參賽者有時還需要具備解析隱晦含義、反諷與謎語等技能,才能夠得出答案。例如,在某次節目中,參賽選手抽到了一個名為「Chicks Dig Me」的類別,字面意義理解是「小雞喜歡我」,但其實真正含義是「妹子喜歡我」。

對Watson來說,參與這種智力競賽節目的難題並不是知識量的儲備——畢竟Watson存儲了4TB的數據,遠超人類大腦。真正困難的是讓計算機學會解析人類的語言、識別人類語言中微妙的含義、分辨諷刺口吻、謎語、構詞斷句、詩篇線索等等這些邏輯和線索。然後才是對題目進行分解,快速搜索自己的內存資料,尋找到最佳答案。

至於這次比賽的結果,大家都知道了——Watson打敗兩位人類冠軍,獲得第一名。

6年過去了,Watson不怎麼上電視答題了,但它從未停止對自然語言處理(及其他人工智慧技術)的研發。如今的Watson不僅能翻譯各種語言,還能從人們的語言文本中進行情緒分析、人格特質判別、寫作風格歸類、社會傾向劃分。

2、紐約創企Waverley Lab——The Pilot Translator

在描寫Translate One2One的文章中,常常提到了另外一個類似的翻譯耳機——The Pilot Translator(也被簡稱為Pilot耳機)。這款翻譯耳機由紐約創企Waverley Lab在2016年5月推出,最初在Indiegogo眾籌平臺上獲得了1萬9千人支持,籌得450萬美元。如今總共預售了2萬5千套,共籌集了500萬美元,第一批產品預計2017年秋季就會發貨,公司還參加了今年3年在巴塞隆納舉辦的MWC世界移動大會。

Waverley Lab成立於2014年,據CEO Andrew Ochoa表示,成立這個公司的初衷是……他遇到了一個法國女孩,想要和對方交流卻苦於存在語言障礙。目前公司核心成員有5位,除了CEO Andrew Ochoa外,還有硬體工程副總裁Jainam Shah、生產製造副總裁William Goethals、設計副總裁Sergio Delrio Diaz、以及市場營銷副總裁Marion Guerriero。

(MWC上Waverley Lab的展臺)

這款無線翻譯耳機需要配合手機App,使用藍牙相連,使用時交談雙方各戴著一隻耳機。目前預售版支持五種語言的同聲傳譯(英語、法語、義大利語、葡萄牙語、西班牙語)官網顯示今年秋季時用戶還可以額外購買中文、德語、日語、波蘭語、希臘語等眾多額外語種。

當然啦,就像其他所有無線耳機一樣,你還可以直接用它來聽音樂,目前有紅、白、黑三種顏色可供選擇。而最為神奇的是,這款耳機你也可以在神奇的淘寶上找到大量非官方預售連結……

二、翻譯機

除了翻譯耳機外,一個扁平的長方形狀翻譯機也是翻譯硬體的常見形態。有的會帶一小塊屏幕,將識別/合成的文字顯示在屏幕上,有的則沒有屏幕,只能進行語音翻譯。

1、科大訊飛——曉譯翻譯機

這款曉譯翻譯機可以算得上是「網紅翻譯機」了,在去年11月23日的2016年度發布會上,科大訊飛推出了一款「曉譯翻譯機」,能夠實現了中英互譯或是漢維互譯。

這是一個類似小型遙控器的扁平長方形裝置,有一紅一藍兩個語言的摁鈕,說英語或者維吾爾語之前需要摁下相應摁鈕。今年3月10日,也有國家領導人體驗了曉譯翻譯機,這消息當時還被小小刷了個屏。

2、雙猴科技——魔腦系列翻譯機

雙猴科技是一個比較神奇(神秘)的企業,除了官方宣傳稿件外網絡上能查到的信息幾乎為零。就在上周,他們剛剛在海南舉行了一場發布會,推出了魔腦神筆、魔腦曉秘、魔腦導遊、魔腦翻譯官四款產品。其中魔腦神筆與本欄中介紹的其他翻譯機類似,除了號稱支持28國語言的同聲傳譯外,還同時具備了錄音與語音/文字轉換功能,售價1999人民幣。

雙猴科技成立於2015年,公司位於海南國際旅遊島,產品總部位於深圳南山科技園。據公司官網顯示,公司累計投入資金3000多萬元,目前擁有大聖文化系列完整的自主智慧財產權(大聖魔腦品牌+大聖IP+大聖語音庫+大聖語義)。

3、分音塔——準兒翻譯機

準兒翻譯機由分音塔科技在今年5月於京東上線眾籌的一款帶屏幕的翻譯機,眾籌價格約為699-799元。跟其他翻譯機一樣,準兒翻譯機需要用戶摁下摁鈕進行講話,然後再由機器進行翻譯,你說的話與翻譯出來的句子都會被顯示在屏幕上。目前準兒翻譯機支持中文、英文、日文、韓文、泰文等語種的互譯,不需要連接手機,但仍舊需要依靠網絡連接。

分音塔科技成立於2016年7月15日,兩位創始人CEO關磊與CTO張明都為清華大學的碩士。公司於2017年5月宣布完成千萬人民幣的天使輪融資,由東方國獅領投。目前準兒翻譯機的京東眾籌已經完成,根據眾籌頁面顯示,有5086名用戶支持了這項眾籌計劃。

4、Logbar——ili(咿哩)翻譯機

與它的一眾同類產品相比,由日本Logbar公司打造的ili(咿哩)翻譯機可以說是其中最早宣布產品,卻又相對功能最少的一個。早在2016年1月,Logbar就在當年的CES上推出了這款ili翻譯機,但一直到今年的5月,公司才宣布第一批產品開放預售,售價189美元。目前第一批ili翻譯器已經全部售完,預計10月發貨。

每個ili翻譯機都被編程為只能將一種特定語言轉換為另一種語言,比如當一臺ili翻譯機被設定為只能將英語轉換為日語後,就不能進行其他語言的轉換。而且它現在只能支持單向對話,即一臺ili被設定為英文轉日語後,是不能進行日語轉英文這種操作的……

目前,ili支持英文、西班牙語、普通話、日語的翻譯。但是由於這臺翻譯機不用聯網,因此其詞彙僅限於旅行者可能使用的單詞和短語,例如關於交通,購物或餐飲的諮詢。

三、統計機器翻譯+人工神經網絡翻譯

機器翻譯的歷史最早可以追溯到幾十年前。1954年,美國喬治敦大學(Georgetown University)與IBM公司聯合使用IBM-701計算機首次完成了英俄機器翻譯試驗,拉開了機器翻譯研究的序幕,幾十年間演進出了眾多不同的翻譯方法。

隨著網際網路的誕生與興起,新世紀以來,人類所產生的語言文字數據量激增,統計方法因此得到充分應用。谷歌、百度、微軟等網際網路公司紛紛成立機器翻譯研究組,研發了基於網際網路大數據的機器翻譯系統,從而使機器翻譯真正走向實用,

自2013年已以來,隨著深度學習在圖像、語音等方面的突破性進展,基於人工神經網絡的機器翻譯( Neural Machine Translation )也在逐漸興起,翻譯效果變得越來越好。

簡而言之,統計機器翻譯讓機器學著如何翻譯短語或單詞詞組,例如,一個組合可以是「我的藍色車」=>「my blue car」或「blue car」=>「藍色車」。每個組合獲得一個評分,用來評價翻譯正確的程度(被用戶使用)。電腦將會嘗試組合不同的詞組組合來產生句子的翻譯,以達到最大化的翻譯流利程度。這些組合的合集類似於人們在旅遊中使用的《100句帶你遊遍美國》,但傳統的翻譯系統具有數以億計的翻譯組合規則。

基於人工神經網絡的機器翻譯更像一個黑匣子。大多數這些翻譯系統使用「編碼器-解碼器」模型。「編碼器」將每個原文單詞轉換為數字向量序列,「解碼器」通過從每個向量中挑選信息來生成一個譯文單詞。「注意模型(attention model)」對每個向量進行加權,以決定原文句子的哪些編碼部分有助於產生下一個翻譯的單詞。與深度學習的其他應用一樣,我們並不知道機器是依靠什麼標準判斷的,然而在大多數情況下,基於人工神經網絡的機器翻譯更流暢。

目前,許多企業使用的都是人工神經網絡機器翻譯+統計機器翻譯等綜合技術進行翻譯。

結語:小紅海?偽需求?

隨著經濟發展與國民生活水平的提升,越來越多的民眾開始選擇出國旅行作為休閒娛樂方式,而語言溝通障礙作為一個用戶痛點,正越來越多地被人察覺。而上文提到的幾乎所有翻譯機/翻譯耳機,瞄準的幾乎都是旅遊這種精準率低、容錯率高的用戶需求——至於商務會談的同聲傳譯,暫時還是無法由機器替代的。

旅遊翻譯的需求固然存在,但翻譯機的需求,我們可能要打上一個問號。一方面,在智慧型手機全民普及、所有需求可以被App滿足的當下,一個功能單一的硬體產品是否有市場?這些翻譯硬體的效果跟我們熟悉的谷歌翻譯App、百度翻譯App等比較起來效果如何?而且,目前大部分產品還是停留在摁一下,說一句,翻一句的方式,不能提供同聲傳譯,這與使用App翻譯非常相似(文中提到的所有企業幾乎都提供免費的翻譯App)。

另一方面,如果這個翻譯機需要依靠網絡,那麼現有網絡水平是否能夠保證偏遠地區的網絡通暢?而如果這個翻譯機不需要依靠網絡,那麼翻譯效果、翻譯的準確程度是否能夠得到保障?企業在宣傳過程中多少功能能夠實現?……這些問題都有待時間來驗證。

在此之前,還是先把英語學好吧。

 

本文來源:智東西 責任編輯: 丁廣勝_NT1941

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