Google:将AI 应用到语言翻译上,进而弥平语言不通的问题

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Google 的使命是汇集全球资讯,并且让所有人都能使用这些资讯,不过要能理解各式资讯,最困难的就是语言隔阂,因此在东京举办#MadeWithAI 亚太区媒体活动请来了Google 语言研究计画总经理Linne Ha 来谈谈怎么将AI 应用到语言翻译上,进而弥平语言不通的问题。

受惠于智慧型手机的普及,网路人口在最近这几年高速成长,不过网路上有接近50% 的内容仍是以英文为主,对于非以英文为母语的人来说,想要获得资料就多了一道门槛,能让每个人自在的用自己的原生语言在网路上搜集或提供资料是Google 的目标,因此在推动语言翻译或发展上Google 做了非常多的努力。

▲ Google语言研究计画总经理Linne Ha。

推动各种语言上网,统一码(Unicode)是重点

不同语言要能在网路上流动,最重要的就是该语言要能被阅读,若是出现乱码或空白文字就容易成为阅读或理解的障碍,因此Google 长期和统一码(Unicode)联盟合作,鼓励更多国家利用统一码的编码系统上网,例如Google 大力鼓励缅甸不要再使用非统一码的字型。

有了统一码这项文字系统后,电脑文字编码就有了一套标准,下一个挑战就是要确保自行能正确地被转为网路或手机上的文字,去年Google 推出开放的Noto 字型,可以支援800 种语言、11 亿个文字,可呈现各式各样的文字。

但这样还不够,虽然文字能呈现,但却不是每个人都知道如何输入文字,因此除了Gboard 提供300 多种键盘、 97 种手写系统、语音输入等方法让使用者可以依照自己方便的方式来输入文字。

在开发手写系统上,Google 也花了一番心力,由于每个人的字迹都不同,因此Google 导入人工智慧技术,搜集很多自愿者的手写范本,让机器学习来辨认文字和书写风格,进而达到更精确的手写辨识。语音输入方面则是透过GOOG-411 的服务来搜集语音资料,类似我们的查号台,当有人打电话进去问问题查电话,GOOG-411 就会帮忙转接,在这样的过程中Google 建立了大量的语音资料库范本,英文语音搜集还算满顺利的。不过其他语言就没这么容易了,虽然说Google 有和专门经营文字和语音资料库的业者合作,但有些语言本身的资料库就较少,例如广东话,因此Google 又开启了下一阶段的任务。

语音搜寻实验,搜集准确的语音资料

既然缺乏语音资料,Google 就开始想方法来搜集各种语言的语音讯息,比方说2010 年Google 推出了荷兰语的Word of Mouth 计画,提供参与实验的使用者手机来搜集他们和亲友间的对话样本,进而得到准确的语音资料。

有了语音资料之后下个问题则是口音和俗语,关于这方面的资料目前Google 仍正在努力发展中,不过经过过去这么长一段时间的努力,到2012 年之后,语音搜寻已可支援到50 种语言,Google 也导入了深度神经网路提升语音辨识的准确性,今年则再新增30 多种的语音输入,甚至包含了非洲两种主要语言,斯瓦希里语(Swahili)和阿姆哈拉语(Amharic),对于弥平语言隔阂来说,这是一个重要的里程碑。

怎么将机器学习应用在语音服务上

既然有了机器学习这项技术,也就意味着Google 能透过演算以及建构更有效的模型来解决语音辨识问题。

Google 这回用了一个超级低成本的预算(2000 美金)来增加孟加拉语的文字转语音服务,首先先准备一套麦克风、USB 转接器和前置声音放大器,并建立一组便携式的录音工作室「ChitChat」让实验者可以录音。

工具有了,下一步就是找来15 名孟加拉的Googler,录制了2000 多个从维基百科撷取出来的孟加拉语和英语,实验者每隔30 分钟至60 分钟就录制250 多个句子,平衡的混音成几个不同的声音后,再交给Google 社群投票看看大家最偏好哪一个声音,最终产出的声学模型刚好就可以代表平均型的人声,成功推出了孟加拉语的文字转语音服务。

除了把更多语言放到网路上,Google 也着手发展方言领域,像是英文就分成美式英文、英式英文、澳洲英文等等,最近Google 正着手处理新加坡式英语,另外,西班牙语、阿拉伯语也是Google 努力的方向。

Google 的中文语音什么时候会有更多突破?

至于***人最常用的中文呢?Google 语言研究计画总经理Linne Ha 不讳言,中文真的是很有挑战的语言,比方说中国人说着中文、写着简体中文,***人说也说着中文、但写的是繁体中文,香港人写的也是繁体中文、不过说的是广东话,繁体中文、简体中文、广东话间各有连结但又不尽相似。

过去Google 是使用「单一语言模式」来处理,比方说***人说的中文就套用繁体中文资料库,香港人说广东话则套用另外一个繁体中文资料库,但这样的语音辨识效果发展有限,近期Google 尝试着将相近的语言加进同一个模型中,目前的实验结果还不错。

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