不少人要瞭解外文文章，常常倚賴 Google 翻譯等機器翻譯服務。但如果要查閱的語言不是主流語言，沒有大量的訓練材料，現行的機器翻譯就抓不太到大致的意思。如今兩篇新論文可能是小語言的救星，不必靠大量有雙語作品存在的文本訓練，也不需要人工監督，不用兩種語言對譯的文本，AI 就可以學會對譯兩種語言。
科幻作品如 Star Trek 的通用翻譯器，成為消弭不同種族溝通障礙的利器。兩個研究團隊－西班牙巴斯克大學，以及美國卡內基美隆大學，提出的論文不用兩種語言都有平行的字詞庫，甚至只有單一語言也行。因為語言裡的字詞用類似的方式組成群組，像是桌子和椅子，透過非監督式的機器學習，AI 猜出在另一種語言的對應字詞。再用猜出的結果，分析句子的結構。最後翻譯到其他語言，再翻譯回去，AI 評估機器翻譯的結果，學會語言的結構。
不少人運用的 Google 翻譯，則可以服務 103 種語言之間的對譯，包括世界十大語言如中文、西班牙文、印地語、孟加拉語等。Google 運用有平行字詞庫的語言，包括有大量翻譯文本存在的語言，用監督式學習讓 AI 學習兩種語言之間如何翻譯轉換。儘管 Google 翻譯有時候會出現相當好笑的結果，經過大量訓練時間以及文本，往往翻譯效果會越來越好。但不是每一種語言都有足夠的文本能夠運用。學者找出用單一語言庫，甚至用非監督式學習就能得到不錯的成果，是機器翻譯領域相當大的突破。
研究團隊成員的巴思克大學 Mikel Artetxe 說：「想像一下給一個人很多本中文書以及很多本阿拉伯文書，沒有一本是講重覆的內容，兩這個人得學會如何從中文翻譯成阿拉波文。上述的說法看來不可能，對不對？但我們用電腦做到了！」
機器翻譯的權威，微軟的 AI 專家 Di He 的研究影響了上述兩篇論文，則評論說：「很訝異電腦能在不需要人類監督的狀況下完成翻譯工作。」
兩篇論文將投稿給 International Conference on Learning Representations 大會，並且已經被接受，不過仍得等待經過同儕審查的程序，在正式發表的時候論文的內容可能有些微的調整。
兩篇論文的研究者都指出，他們的方法仍在初期階段，翻譯的正確率仍達不到 Google 的水準，還不知道最後會走到什麼程度。加上彼此的方法能增進翻譯的效果。
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(首圖來源：shutterstock)