Facebook 拥有十亿多用户，他们说着各种各样的语言，目前该社交网络支持超过 45 种语言的翻译。这意味着，如果你是一个说英语的人遇到德语，或者一个说法语的人看到西班牙语，你都会看到一个写着“查看翻译”的链接。
但周二，Facebook 宣布其机器学习专家开发了一个神经网络，与使用标准文本翻译方法的其他现有系统相比，其翻译速度提高了九倍，准确性也更高。
开发新系统的科学家们在社交网络的 FAIR 部门工作，FAIR 代表 Facebook 人工智能研究（Facebook A.I. Research）。
FAIR 的 Michael Auli 是新系统背后的研究人员之一，他说：“神经网络模仿人脑。神经网络可以帮助解决的一个问题是将一个句子从一种语言翻译成另一种语言，例如从法语翻译成英语。根据 Facebook 上发布的关于该研究的一篇博客文章，该网络还可以用于执行诸如总结文本等任务，据一篇博文介绍。”
但是，神经网络有多种类型。到目前为止，标准方法是使用循环神经网络来翻译文本，它一次查看一个单词，然后预测新语言中的输出单词应该是。它在阅读时学习句子。但 Facebook 的研究人员采用了另一种技术，称为卷积神经网络（CNN），它一次查看一组单词，而不是一次查看一个单词。
Auli 说：“它不是从左到右进行的。 [它可以] 同时查看所有数据。例如，卷积神经网络翻译器可以查看句子的前五个单词，同时考虑第二到第六个单词，这意味着系统可以并行工作。”
卡内基梅隆大学语言技术研究所助理教授 Graham Neubig 研究自然语言处理和机器翻译。他说，这并不是第一次使用这种神经网络来翻译文本，但据他所知，这是他所见过的卷积神经网络执行得最好的一次。
他说：“Facebook 这篇论文基本上展示了——它在重新审视卷积神经网络，但这次他们确实让它非常好地工作了。”
Facebook 尚未透露计划如何将这项新技术整合到其面向消费者的产品中；这更多是该部门的应用机器学习组的职责。但在此期间，他们已将该技术作为开源发布，以便其他编码人员可以从中受益。
Neubig 对此表示赞赏。“如果它又快又准，”他说，“这将为该领域做出巨大的贡献。”
