Google台灣董事總經理簡立峰表示,外界常會把人工智慧(AI)視為無所不能,不過目前AI只有在規則可預測、有大量資料可供機器學習的特定領域,能夠超越人類,如阻擋垃圾郵件、圍棋等,而機器學習、AI與神經網路結合後,GMAIL垃圾電郵辨識率已達99%,Google翻譯的中文翻譯品質提升最明顯,台灣的Android用戶則是Google翻譯成長最快的市場。

Google表示,Google翻譯每月擁有全球超過5億個的使用者、每秒完成1,000億個字詞的翻譯,目前全球有超過50%的網頁為英文網頁,但全球只有約20%的人口使用英語,因此Google翻譯有95%的流量來自於美國以外的地區,其中又以巴西的使用者最多。

Google透過網路上億萬筆人工翻譯文件,建構了大規模的統計機器翻譯模型,不過以往都是片語式機器翻譯,導致Google在拉丁語系以外的翻譯品質不佳,也因此,Google在2016年9月導入神經機器翻譯技術,神經機器翻譯系統不再是片段式的翻譯,而是一次翻譯整個句子。藉由具備多層「神經元」的深度神經網絡,讓系統學習識別句子中的模式和結構,最後翻譯出語法更趨近日常談話、更順暢且易於閱讀的結果,全部的語言翻譯品質都出現提升,尤其是中文翻譯的提升幅度最為明顯。

Google表示,導入機器學習與神經機器翻譯系統後翻譯品質的大躍進,是過去10年無法達到的,目前此系統已導入共41組語言組合與對譯。在AI方面,簡立峰指出,Google發展重點已從「行動第一」轉向「AI第一」,將機器學習技術應用到使用者日常運用的Google產品和服務中,以改善既有技術、發展跨領域機器學習技術

他進一步表示,AI與機器學習結合後,在攔截垃圾郵件上大成功,目前Gmail已經可以自動判斷約99%的垃圾郵件,語音辨識、圖像辨識也都獲得極佳進展,不過AI不是沒有侷限,在缺乏資料,或是以語意理解為主的領域,比如說手寫辨識、嘰嘰喳喳的聊天對話等,AI相對於人類就沒有任何優勢可言。

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