夏乙 編譯自 FreeCodeCamp
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長久以來，人們一直在尋找不同語言之間的溝通方法。

《聖經》中記載，人類曾經聯合起來興建能通往天堂的高塔，為了阻止人類的計劃，上帝讓人類說不同的語言，使人類相互之間不能溝通，計劃因此失敗，人類自此各散東西。

學習和掌握一門外語，也是中國學生必須具備的能力。

但精通外語始終不是一個簡單的事。所以無論是現實中，還是科幻電影中，人們一直希望能有一個機器，能夠讓人不學外語也能暢快溝通。

隨著技術進步，這個夢想正在一步步接近成真。

來自俄羅斯的Ilya Pestov，最近寫就了一篇《機器翻譯簡史》，較為完整的回顧了人類幾十年來在機器翻譯方面的探索和努力。量子位對內容略有增減。

這是一段人類如何再造通天塔的歷史。

最初

故事開始於1933年。

當時，前蘇聯科學家Peter Troyanskii向蘇聯科學院介紹了一種能將一種語言翻譯成另一種語言的機器。

這個發明超級簡單由各種語言的卡片、打字機和老式膠片相機組成，用起來是這樣的：操作員對著一段文字中的第一個詞，找到相應的卡片，拍張照，然後用打字機打出它的形態特徵，比如說這是個複數屬格名詞。然後，將打字機帶子和相機膠片組合在一起，每個詞和它的屬性構成一幀。

不過，前蘇聯政府認為這臺機器沒什麼用。Troyanskii又花了20年的時間來完成這件發明，後來死於心絞痛。

如果不是1956年又有兩名蘇聯科學家發現了他的專利，世界上不會有人知道，曾經有人構想過這樣一臺機器。

那是冷戰初期，1954年1月7日，Georgetown–IBM experiment在紐約的IBM總部開始了，IBM 701計算機完成了史上首例機器翻譯，自動將60個俄語句子翻譯成了英語。

IBM隨後在新聞稿中如此描述他們的成就：

一個根本不會俄語的姑娘在IBM卡片上打出這些俄語資訊，我們的“大腦”指揮著一臺自動印表機，以每秒兩行半的速度飛快印出它們的英語譯文。

△ IBM 701

然而，得意洋洋的新聞稿隱藏了一些細節，誰也沒有提到，這些翻譯的例句經過了精心的挑選和測試，排除了一切歧義。如果用到日常場景中，這個系統不會比一本單詞書強多少。

就算這樣，機器翻譯的軍備競賽還是開始了，加拿大、德國、法國、日本都投入其中。

軍備競賽

四十年來，改進機器翻譯的努力一直持續著。

1966年，美國科學院的自動語言處理諮詢委員會（ALPAC）釋出了一份著名的報告，稱機器翻譯昂貴、不準確、沒前途。他們建議專注於詞典開發，結果是美國科學家幾乎有10年沒有參與競爭。

即便如此，科學家們的努力還是為現代自然語言處理技術打下了基礎，現在的搜尋引擎、垃圾郵件過濾、智慧助理都得歸功於當年這些互相監視的國家。

基於規則的機器翻譯（RBMT）

第一波基於規則的機器翻譯想法出現在70年代，科學家們研究著翻譯員的工作，想讓笨重龐大的計算機來重現這些行為。

RBMT的系統包括：

雙語詞典（例如俄英雙語詞典）

每種語言的語言學規則（例如俄語中以-heit、-keit、-ung字尾結尾的名詞是陰性的）

如果有需要，還可以再給系統補充一些小功能，比如里名稱列表、拼寫糾錯、音譯程式等。

RBMT系統中比較著名的包括PROMPT和Systran，去看看Aliexpress上那些英文商品名，就能感受到這個黃金時代的氣息。

不過這一類系統也並非完全一樣，還可以再細分為各種子類別。

直接機器翻譯

這類翻譯最為簡單，它將為本分成單詞，翻譯出來，稍微修正一下形態，然後協調句法，讓整句話聽起來多少像那麼回事，就可以了。

直接機器翻譯需要訓練有素的語言學家為每個詞編寫規則，輸出的語句可以說是一種譯文，但通常很詭異。

這種方法，現在已經淘汰了。

基於轉換的機器翻譯

與直接機器翻譯相比，這種方法需要先確定句子的語法結構，然後對整個結構進行處理，而不是按詞來處理。

這樣能得到很不錯的語序轉換。理論上。

而實際上，譯文還是逐字翻出來的，語言學家還是精疲力盡。

中介語機器翻譯

這種方法會將源文字轉換為一種中間表示，這種表示法是全世界各種語言通用的，相當於笛卡爾夢想“元語言”，遵循通用規則、能和各種語言互相轉換。

由於需要轉換，中介語經常會和基於轉換的方法混淆。它們之間的區別在於，設定的語言學規則是針對每種語言和中介語的，而不是針對兩種語言之間的對應。

用這種方法，建立三種語言和中介語之間的轉換規則，就可以完成這三種語言之間的互相翻譯，而如果用基於轉換的方法，就需要為這三種語言兩兩建立規則。

看起來很美對吧？總有現實來打臉。創造這種通用的中介語是非常難的，科學家們前赴後繼貢獻一生，也沒能成功。不過他們為後世留下了形態、句法甚至語義層面的表示方法。

用中介語實現直接機器翻譯顯然也行不通，但彆著急，這種思想還會迴歸。

用現代的眼光來看，所有RBMT分支都笨得可怕，所以，除了天氣預報等特定場景，已經見不到這類方法。l

RBMT有它的優點，比如形態的準確性、結果的可復現性、針對特定領域進行調整的能力等等。

但是，要創造一個理想的RBMT系統，就算讓語言學家盡力窮盡一切拼寫規則來增強它，也總會遇到例外。英語有不規則動詞、德語有可分離字首、俄語有不規則的字尾，在人們說話的時候又會有各自的特點，別忘了有些詞根據上下文還會產生不同的意思。要考慮所有細微規則，要耗費巨大的人力資源。

語言不是基於一套固定規則發展的，規則的形成受到不同群體交流、融合的影響。怎麼向一臺機器來解釋這些歷史？

於是，四十年的冷戰和軍備競賽也沒能帶來任何優秀的解決方案，RBMT死了。

基於例子的機器翻譯（EBMT）

日本也是個機器翻譯大國，原因很簡單：它們雖然沒參與到冷戰之中，但國內懂英語的人太少了，這在全球化浪潮中是一個嚴重問題。因此，日本人在機器翻譯研究上，有著強大的動力。

基於規則的英日翻譯非常複雜，這兩種語言有著完全不同的結構，每翻譯一句話都要重新排列所有單詞，再增加一些新詞。

1984年，京都大學的長尾真提出了一種新想法：直接用已經準備好的短語，不用重複翻譯。

比如說，我們之前翻譯過“我要去劇院”這句話，現在要翻譯一句類似的話：“我要去電影院”。那麼，只要比較一下這兩句話，找出其中的區別，然後翻譯不一樣的那個詞“電影院”就好了。已有的例子越多，翻譯結果就越好。

EMBT給全世界的科學家帶來了一道曙光：給機器提供已有的翻譯例句，別花幾十年來定義規則和例外了。

這種方法出現時並沒有立刻風靡，但它走出了革命的第一步，之後不到5年，就出現了統計機器翻譯。

統計機器翻譯

90年代早期，IBM研究中心首次展示了對規則和語言學一無所知的機器翻譯系統。這個系統分析了兩種語言中類似的文字，嘗試理解其中的模式。

這個想法簡潔優雅。將兩種語言中同義的句子切分成詞進行匹配，然後去計算“Das Haus”這個詞有多少次對應著“house”、“building”、“construction”等等。大部分時候，它是和house相對應的，於是機器就用了這種譯法。

在這個過程中，沒有規則，沒有詞典，所有的結論都是機器根據統計資料得出的。它背後的邏輯很簡單，就是“如果人們都這麼翻譯，我也這麼翻”。

統計機器翻譯就此誕生。

它比之前所有方法都更加準確高效，也不需要語言學家。我們給機器更多的文字，它就給我們更好的翻譯。

機器怎麼知道句子中“Das Haus”對應的是“house”呢？一開始是不知道的。最初，機器會認為“Das Haus”和譯文中任何一個詞都相關，接下來，它遇到更多包含“Das Haus”的句子，逐漸增強這個詞和“house”的相關性。

這就是現在大學裡機器學習課程的一個典型任務：“字對齊演算法”。

要收集每個單詞的相關統計資料，機器都需要上百萬對例句。這些例子從哪來呢？答案是歐盟和聯合國安理會的會議紀要。這些紀要都會有各成員國語言的版本，現在依然可以下載。

UN Corpora：[https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2013T06](https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2013T06*)

Europarl Corpora：[http://www.statmt.org/europarl/](http://www.statmt.org/europarl/*)

基於詞的SMT

最初的統計翻譯系統會先將句子分解成單詞，這樣最直接，又合乎邏輯。

IBM的第一個統計機器翻譯模型叫做模型1（Model 1）。優雅吧？等你看到第二個模型叫什麼就不覺得了。

模型1：詞袋

模型1用了一種經典方法，將句子切分成詞然後進行統計，不考慮語序。這個模型中唯一用到技巧的地方，就是將一個詞翻譯成多個詞，比如將“Der Staubsauger”翻譯成“Vacuum Cleaner”，但反過來不一定是這個結果。

如果對這個統計機器翻譯的老祖宗感興趣，可以看看這份Python程式碼：

[https://github.com/shawa/IBM-Model-1](https://github.com/shawa/IBM-Model-1*)

模型2：考慮句中詞序

不考慮語序是模型1的大缺陷，在某些情況下還很關鍵。

於是，就有了解決這個問題的模型2。它記住了單詞在輸出句子中經常所處的位置，並在翻譯過程中重新排列順序，讓整句話看起來更自然。

譯文好多了，但還是不太對。

模型3：引入新詞

在翻譯中，經常要引入原句中沒有的新詞，比如說德語裡的冠詞，英語裡表示否定時要加的“do”。

我們的例句“Ich will keine Persimonen.”，在英語中應該翻譯成“I do not want Persimmons.”

於是，模型3中又增加了兩個步驟：

1. 如果機器考慮引入新詞，就要在原文中插入NULL標記。

2. 為每個標記詞選擇正確的新詞或語法單位。

模型4：字對齊

模型2考慮了詞的對應，但沒有考慮重新排序。比如說形容詞和名詞的位置經常變換，無論模型記憶詞的位置記得多好，都沒法輸出更好的結果。

因此，模型4引入了“相對順序”，如果兩個詞總是互換位置，模型會學到。

模型5：錯誤修正

這個模型中沒什麼新東西，它獲得了更多的學習引數，解決了單詞位置衝突的問題。

這些基於詞的系統雖然具有革命性，但依然無法處理詞的格、性，也搞不定同音詞。在這類系統中，每個詞會有唯一的翻譯方式。

後來，基於短語的方法取代了它們。

基於短語的SMT

這種方法和基於詞的SMT有著同樣的原則：統計、重新排序、在詞彙上用一些技巧。

不過，它不僅要將文字分成詞，還要分成短語，確切地說是n個單詞的連續序列，稱為n-grams。

機器就這樣學會了翻譯單詞的穩定組合，明顯提高了準確性。

這種方法有一個訣竅，所謂“短語”並不一定符合句法結構，如果有語言學知識的人干涉了句子結構，翻譯的質量會大大下降。

除了準確性的提高，基於短語的SMT還為雙語語料帶來了更多的選擇。對於基於詞的方法來說，來源語料的精確匹配非常重要，要排除一切意譯和自由發揮。而基於短語的方法可以用這樣的語料來學習。

為了改進翻譯演算法，科學家們甚至開始不同語言的新聞網站。

2006年，這種方法開始普及了。Google翻譯、Yandex、微軟必應等等線上翻譯工具都用上了基於短語的SMT，一直用到了2016年。

在這個時期，你所聽到的“統計機器翻譯”通常指的就是基於短語的SMT，直到2016那年，它都被視為最先進的機器翻譯方法。

基於句法的SMT

這個方法也應該簡單提及。在神經網路出現之前的許多年裡，基於句法的翻譯被認為是“翻譯的未來”，但這個想法並沒有起作用。

基於句法翻譯的支持者認為，這個方法有可能與基於規則的方法合併。這個方法是對句子進行精確的句法分析，確定主謂賓等，然後構建一個句法樹。使用這種方法，機器學習在語言之間轉換句法單元，並通過單詞或短語翻譯其餘部分。

這將徹底解決字對齊問題。

問題是，句法分析的效果非常不好，儘管我們認為這件事早就被解決了似的。好幾次我都嘗試用句法樹來解決比分析主謂賓更復雜的任務，但每次都鎩羽而歸。

神經機器翻譯（NMT）

2014年，一篇關於在機器翻譯中使用神經網路的論文對外發布。作者包括蒙特利爾大學的Kyunghyun Cho、Yoshua Bengio等人。

但這篇很有意思的論文並未引發廣泛關注，除了Google——他們立刻開始動手。兩年後的2016年9月，Google宣佈了一個顛覆性的進展。

這就是神經機器翻譯。

與之相關的論文，共有31位作者。Google也宣佈把這個新的技術應用到Google翻譯等產品之中。神經機器翻譯是怎麼工作的呢？

我們先從畫畫說起。對於一隻小狗，如果能用語言準確的描述小狗的特徵，即便你從來沒有見過這隻狗，也能根據描述畫出一個類似的小狗。

翻譯同理。如果可以找到一句話裡的特徵，也可以將一種語言的文字，翻譯成另外一種語言。問題在於，怎麼找到這些特徵？

三十年前，科學家們已經在嘗試建立通用語言程式碼，最後以失敗告終。

但現在，我們有了深度學習，找特徵的事情它最擅長。卷積神經網路CNN適合處理圖片，而在文字領域，迴圈神經網路RNN更適合。

兩年來，神經網路超過了翻譯界過去幾十年的一切。神經翻譯的單詞錯誤減少了50%，詞彙錯誤減少17%，語法錯誤減少19%。

以前統計機器翻譯的方法，始終以英語為本。如果從俄文翻譯成德文，機器需要首先把俄文翻譯成英文，然後再從英文翻譯成德文，中間會產生兩次損失。

而神經翻譯不需要這樣。於是，兩種語言之間即便沒有詞典，也能互相翻譯理解這件事，第一次成為可能。

Google釋出的九種語言的神經機器翻譯被稱為GNMT。它由8個編碼器和8個RNN解碼器層構成，解碼器網路中還有注意力連線。

這套系統還引入了眾包機制。使用者可以選擇他們認為最正確的翻譯版本，在某種程度上，這相當於幫助Google的資料打標籤，以及幫助訓練神經網路。

結論和未來

每個人都對“巴別魚”這個概念感到興奮。

巴別魚（babel fish）是科幻喜劇《銀河系搭便車指南》中虛構的一種生物。巴別魚以聲音中的語言概念為食，消化後排出跟寄主同調的腦波。只要塞到耳朵裡去，就可以聽懂各種語言。所以，巴別魚也成為即時語音翻譯的代名詞。

目前各家在這方面也有所進展。例如Google推出了Pixel Buds，而在國內網易有道、科大訊飛、搜狗等公司也都先後推出了翻譯機類產品。

最近有個朋友就試用了一臺最新的產品。翻譯出來是這樣的：

當然還有很多的進步空間。例如目前訓練神經網路，都是通過一組一組的平行語料。神經網路還不能像人類一樣通過自主閱讀來提高翻譯技能。

不過已經有人開始這方面的嘗試了。比如這篇論文Word Translation Without Parallel Data，幾位作者來自Facebook AI Research等機構。

期待更多的進展出現。

實用資料

• 《Statistical Machine Translation》（統計機器翻譯）。這本書的作者是Philipp Koehn，其中集結了非常全面的方法。

  https://book.douban.com/subject/3618926/

• Moses，一個用於建立統計翻譯的流行庫。

  http://www.statmt.org/moses/

• OpenNMT，另外一個庫，用於神經翻譯機器。

  http://opennmt.net/

• 還有一篇解釋RNN和LSTM的部落格。

  http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

• 一段視訊，解釋瞭如何構建一個語言翻譯器。

  https://www.youtube.com/watch?v=nRBnh4qbPHI

• 自行建立神經翻譯器的文字指南，來自TensorFlow。

  https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq

— 完 —

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