無論是翻譯人員的職位將在未來的社會中被淘汰?

翻译

作為目前世界上沒有人能想到的,讓計算機理解人類語言的方法,所以人力翻譯係統不允許計算機理解人類語言,但隨著統計參考計算機技術的發展使得大量的句子,所轉換的字連成句子更自然,所以現在變成了比以往任何時候自然電腦的句子。但詞彙轉換過程被綁定到失真,如果任何夾帶的原始或暗示模糊音,則該翻譯的準確性會降低。翻譯句子或計算機的所以現在的水平“僅供參考之用。”

今後20年,這個世界上發展恐怕還是造不出優質的自動翻譯係統。

2011年,日本國家情感報告研究所(KIA)啟動了一個研究項目,利用人工智能技術挑戰日本的高考。 這個項目的主題是“機器人能進來嗎? 具體來說,它是利用最新的技術使計算機能夠參加大學入學考試。 測試的方法是把試題的數據輸入到電腦中,讓電腦回答,然後和其他參加測試的高中生進行比較,並計算出電腦可能進入哪所學校。

這個項目動員了數百名專業人士。 一半是大學的學者和研究生,一半是私人公司的研究員。 這個項目本來是10年的項目,但是5年後就停止了。 因為我們已經得出結論,目前最先進的技術不能讓計算機進入大學,五年不會改變。

電腦參加大學入學考試是一大難點是電腦無法理解的考試內容。技術員所要做的就是從文本類型和排列的特徵來推斷組合問題,教計算機“可能會問什麽問題,”然後讓計算機照顧的答案。例如,一個技術員負責數學是特徵,劃分為一類代數幾何,統計類,係列類問題的數學考試文本的研究,然後讓從數字的標題計算機湊出可能的答案。曆史負責的技術人員是讓計算機分析可能的形式從每個選項關鍵字的問題的主題,然後比較的特徵,相關度最高的選項作為答案的稱號。隻有關鍵字,從考試的內容推斷是不容易的,但技術人員仍然發現了高度精確的推理方法,使計算機獲得了數學和曆史高分。

然而,這種技術隻適用於隻是“在日本的敘述相對正式的考試,大學入學考試”。閱讀文章類型問題的普通話和英語部門沒有固定的形式,不能從考試關鍵字的內容推斷,不能計算出模擬題或解決問題的正規知識,因此計算機實現了零分的分數。

日本的大學入學考試的國語科閱讀測驗的形式是讓考生看一篇研究文章。文章裡有幾段話的旁邊有畫線。考題就是問這幾段話的意義,然後讓考生四選一或五選一。由於電腦無法理解這些文章的意義,而且技術人員找不到可以有效的解題方法,所以最後負責國語科的技術人員是用計算文字量的方式讓電腦猜答案。具體而言我們就是計算文章中畫線句子中的文字種類及數量,以及該句子前一個段落中的文字種類及數量,當作參考基準。然後再計算各選項中的文字種類及數量,和參考基準比較。作答時就是讓電腦選和數值最接近參考基準的選項。

這個解本質上和占卜是一樣的。 但這使計算機在猜測答案時準確率達到了50。 這是技術團隊試圖在所有方法中得分最高的方法。 但是,因為本質是猜測答案,所以無論如何改進,結果總是停留在猜測答案的水平上。

英語科考試中,英語科的技術人員一開始是給電腦3,300萬個英文教學例句資料。電腦在練習考古題時,英文進行句子重組問題的答題正確率達到八成。不過實際考摸擬考時,由於題目加了一點變化,電腦無法應付,結果三題中隻答對一題,正確率掉到三成三。

在此之後,在英語句子的技術人員細則享受1.9十億,這時候電腦就可以應對大多數的英語句子重組。也就是說,1.9十億英語句子創建示例數據可以使計算機更正常的句子。但是麵對英語會話測試,關閉電腦到四成上的得分。後來,又在英語句子中的技術人員提出的數據到15十億,也使深度學習計算機,情況仍然沒有好轉顯著。該研究小組展示了無比的深度信息和學習是不是在處理語言信息的靈丹妙藥,使計算機無法理解語言的意義。

這個計畫在推動當初,曾經有某個單位想贊助超級電腦。不過這個計畫的技術團隊本身有很多頂尖的電腦專家,他們知道超級電腦不是萬能的工具。技術團隊用的伺服器技術如果我們遇到解不開的考題的話,就算可以改用超級電腦,還是一樣解不開。所以電腦在答題時沒有動用超級電腦。

機器人能進入東大嗎? 項目進行到第五年,研究小組確信,最新的人工智能技術無法讓他們進入大學。 這不是失敗,這是成功。 因為所有參與這個項目的工作人員,從一開始就不認為最新的人工智能技術,可以讓計算機進入大學,這個項目的本質就是確認最新的人工智能技術,讓日本的計算機可以選擇。

雖然電腦考不上東大,而且我國目前的技術再發展20年可能還是無法讓電腦考上東大,不過「機器人進得了東大嗎?」的計畫中止時,電腦的成績有達到日本的中堅層大學的入學水準。

在計劃暫停之前,日本媒體幾乎都在談論AI技術非常先進,首先準備挑戰專業。 當小組得出計算機測試的結果時,媒體淡化了計算機不擅長測試的事實。 因此,一些媒體和社會評論員錯誤地認為人工智能技術可以克服過去幾年的問題,計算機搜索將變得更好。

真正的事實不是電腦不擅長閱讀測試,而是它們根本不懂人類的語言。

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