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机器翻译虽然火,但距离取代人工翻译还有一段距离

数周前科大讯飞卷入的“AI同传造假”风波,引发了人们关于AI实时翻译技术的更多关注;紧接着谷歌悄悄改变了Pixel Buds耳机的支持页面,并写道:“所有经过Google Assistant优化的耳机和安卓手机,现在都可以使用谷歌翻译。”此前,这一功能仅限于Pixel Buds耳机和Pixel手机用户。尽管谷歌并未大张旗鼓地宣布这个消息,但这个小小的调整也引起了人们的注意。 直到近日百度的AI同传又宣布取得了最新突破:其开发的名为STACL的同传AI,具备了能预测和延时可控的强大能力,能够在演讲者讲话后几秒钟开始翻译,并在句子结束后几秒钟内完成。对此,麻省理工科技评论、IEEE Spectrum等一众外媒,纷纷给出好评,比如IEEE Spectrum就认为这个AI可以跟联合国会议里的人类同传相媲美。 是不是觉得很神奇?是不是再次让同传专家们感到了压力?其实不用担心,机器翻译的优势暂时还不能盖过人类翻译专业人员的风头,短时间内人类翻译者还不能被取代。 由浅至深,了解AI与人类语言之间的联系 从实际情况来看,深度学习和其他人工智能技术已经让人类和计算机在更接近彼此方面取得了长足的进步,然而...

TensorFlow系列专题(三):深度学习简介

目录: ●深度学习的发展历程 ● 深度学习的起源阶段 ● 深度学习的发展阶段 ● 深度学习的爆发阶段 ●特征工程 深度学习的应用 ● 特征提取 自然语言处理 ● 特征选择 语音识别与合成 ● 图像领域 ●参考文献 一.深度学习的发展历程 作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。 · 深度学习的起源阶段 1943年,心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算神经》[1],提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理,构成出的一个基于神经网络的数学模型,本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型(这里有必要说明的是,我们说的模仿其实更准确的说法应该是参考,计算机领域的“人工神经网络”的确是受到生物学上的“神经网络”的启发,但是两者相差万里,没有直接的可比性。)。MP模型作为人工神经网络的起源,开创了人工神经网络的新时代,也奠定了神经网络模型的基础。 1949...

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