參考消息網10月26日報導臺媒稱，百度推出一款人工智慧工具，可以即時將英語翻譯成中文和德語，以挑戰谷歌（Google）的競爭產品。
據臺灣中時電子報網站10月24日報導，許多在線翻譯服務允許用戶說或寫一句話，但翻譯的過程會延遲。相比之下，百度即時翻譯工具可以在句子說出來的同時進行翻譯。該產品是百度的一大突破，在過去幾年將重金投資人工智慧，希望構建公司的未來業務。
人工智慧領域，兩種語言的「即時互譯」是一項難以攻克的技術問題，其主要原因在於源語言和目標語言之間存在較大的詞序和語序差異。
參考消息網-出海記記者了解到，近日，百度研發了具備預測能力和可控延遲的即時機器翻譯系統，可實現兩種語言之間的高質量、低延遲翻譯。
機器同傳利用語音識別技術自動識別演講者的講話內容，將語音轉化為文字，然後調用機器翻譯引擎，將文字翻譯為目標語言，顯示在大屏幕或者通過語音合成播放出來。相比人類譯員，機器最大的優勢是不會因為疲倦而導致譯出率下降，能將所有「聽到」的句子全部翻譯出來，這使得機器的「譯出率」可以達到100%，遠高於人類譯員的60%-70%。同時，在價格上也佔有優勢。
為了降低延時提升翻譯質量，人類譯員通常對演講內容進行合理預測，百度開發人員從人類譯員身上獲得啟示，研發了「wait-k words」模型，可以根據歷史信息，直接預測翻譯中目標語言詞彙。該模型在翻譯質量和翻譯延遲之間做出了很好的平衡，用戶可通過根據實際需求設定延遲時間（例如延遲1（k=1）詞或延遲5（k=5）詞）。比如，法語和西班牙語這種較為接近的語言，延遲可設置在比較低的水平；但是，對於英語和漢語這種差異較大的語言，以及英語和德語這種詞序不同的語言，延遲應當設置為較高水平，以便於更好地應對差異。
在同聲傳譯時，經常會遇到不同領域的專業知識，這就要求同傳人員在短時間內吸收大量相關領域的內容，這對他們也是極大的挑戰。基於此，百度模仿人類同傳的準備過程，提出了快速融合領域知識策略。該策略依託百度網際網路大數據，訓練得到的具有通用翻譯能力的模型；當它接到某一個領域的同傳翻譯任務時，系統會收集該領域數據並在通用模型的基礎上進行增強訓練，得到相應領域增的強模型；最後對該領域術語庫進行強制解碼，使專業術語翻譯得準確可靠，且提升翻譯效率。
作為對外開放和商業國際化的需求之一，同聲傳譯被廣泛應用於政府間的峰會、多邊談判和其他商業場合，但是同傳人員稀缺也成為了當前的棘手問題。為了解決全球範圍內同傳譯員人數少、費用高等難題，越來越多開發者專注於機器同傳的研發，百度也希望通過研發高質量機器同傳技術和系統解決即時翻譯難題。
雖然機器同傳有了新的突破，但它與經驗豐富的同傳人員相比，依然存在一定差距。百度翻譯技術負責人表示，同傳的目的並不在於取代人類譯員，而是為了降低同傳成本，讓同傳的應用範圍更加廣泛，也希望世界各地的人在AI的助力下早日實現「無障礙」交流。