去年 3 月，Google 翻譯成為我們目前在國內可以正常使用的 Google 應用。現在這個 App 又有新變化，要變得更好用了。
近日 Google 宣佈，將在 iOS 以及 Android 的 Google 翻譯軟件上加入離線神經網絡機器翻譯（NMT，Neural Machine Translation），也就是說，下載了離線的資源包後，在沒有網絡的情況先下，Google 翻譯也會說人話啦，而不是逐個詞語地生硬翻譯。
這次 Google 翻譯提供了包括中文在內 59 種語言的離線翻譯包。我們選擇下載了中文翻譯離線包，同時找了一些英文語段，試了在聯網以及離線的情況下，翻譯有哪些變化。
加入了 NMT 的 Google 翻譯，真的變聰明瞭嗎？
不知道你之前是否發現，在聯網和離線的情況下，用 Google 翻譯出來語句是有差異的？那是因為在不同的平臺，Google 使用了不同的翻譯技術。
因此我讓 Google 翻譯分別在聯網、離線沒有 NMT、離線擁有 NMT 的三種情況，對古詩詞、新聞報道、經典臺詞以及日常用語，進行了四個回合的翻譯能力對比。從信達雅的角度進行打分，滿分為 5 分。
同時將它們翻譯出來的內容，放在網頁版的 Google 翻譯中，看是否能夠還原翻譯前的意思。
第一回合：翻譯李白的一句古詩
比如我找到了李白《將進酒》中的這一句用來翻譯：「君不見，黃河之水天上來，奔流到海不復回。」
▲ 從左往右分別是：聯網，離線未更新 NMT，離線使用 NMT
聯網時的翻譯是：
Do not you see, the waters of the Yellow River come to heaven, running to the sea will not return.
點評：滿分 5 分，得分為 4 分。因為意思相對完整，「黃河」的翻譯首字母都用上了大寫，真是細緻，基本沒有語法錯誤，還相對淺顯易懂。
沒有更新 NMT 前的離線翻譯是：
Do not you see, yellow River water heaven, torrent to sea not re-back.
點評：真的是逐字翻譯，語法錯誤明顯。 2 分。
更新 NMT 後的離線翻譯是：
Junski, the yellow river on the day, run to the sea is not replicated.
點評：Google 翻譯的人工智能，把「君不見」識別為一個人名，並且翻譯成了「Junski」。語法錯誤明顯，曲解詩句原意。1.5 分。
這一回合，只有聯網時的翻譯可以還原翻以前的意思。
第二回合：翻譯新華社的一段新聞
我找到了新華社 6 月 14 日，一篇題目為《5 月份主要數據反映中國經濟運行穩健》的第一段：「國家統計局 14 日發佈的數據顯示，5 月份，國民經濟繼續保持總體平穩、穩中向好發展態勢，生產需求基本平穩，就業持續向好。」
▲ 從左往右分別是：聯網，離線未更新 NMT，離線使用 NMT
聯網時的翻譯是：基本沒有語法錯誤。5 分。
沒有更新 NMT 前的離線翻譯是：逐字翻譯無疑，「14 日」翻譯有誤，語法錯誤明顯。 2 分。
更新 NMT 後的離線翻譯是：「五月份」這個翻譯有誤，離線情況下也有使用句子的方式來翻譯。3 分。
▲ 使用離線 NMT 翻譯的語句，第一個分句在還原時有誤
這一回合，最後在網頁版的 Google 翻譯中，對這三段英文譯文進行還原時，前兩個都能還原出句子原來的意思，但是使用離線 NMT 翻譯的語句，第一個分句不能並被網頁版的 Google 翻譯正確還原。
第三回合：翻譯一句簡單的美劇臺詞
《神探夏洛克》第一季第一集裡，有一句經典的臺詞：「You, don’t talk out loud. You lower the IQ of the whole street. You, face the other way. You are putting me off. 」
▲ 從左往右分別是：聯網，離線未更新 NMT，離線使用 NMT
聯網時的翻譯是：
你，不要大聲說話。你降低了整條街道的智商。你，面對另一種方式。你讓我失望。
點評：4 分。結構整齊，但有一個分句翻譯出錯。
沒有更新 NMT 前的離線翻譯是：
你，不說話出聲來。您降低 iq 的整個街。你，臉的其他方式。你是把我關閉。
點評：1 分。這一句的翻譯，簡直是拉低了 Google 的智商。
更新 NMT 後的離線翻譯是：
你不要喊出大聲。 你降低整個街道的智商。 你面對另一方面。 你把我放在了
點評： 2 分。前半部分翻譯正確。但是後一部分就不行了，最後話說到一半就結束了，你想學習人類的欲言又止嗎？
這一回合的結論是，在不聯網的情況下，Google 翻譯都拉低了 Google AI 的智商。
第四回合：翻譯一句生活日常用語
「游泳健身，瞭解一下。」
▲ 從左往右分別是：聯網，離線未更新 NMT，離線使用 NMT
聯網時的翻譯是：
Swim up and learn about it .
沒有更新 NMT 前的離線翻譯是：
Swimming fitness, look.
更新 NMT 後的離線翻譯是：
Swimming fitness and understands.
這一回合，聯網時的翻譯罕見地出現了較大的偏差。在網頁版 Google 翻譯上還原的時候，只有第二種情況，沒有更新 NMT 的離線翻譯能夠準確還原。
總結
總而言之，Google 翻譯作為一種工具，為我們平常的生活、學習提供了很大的便利。離線情況下，就算加入了 NMT，解決了逐字翻譯的問題，用句子的方式來表達，但依然距離信達雅還有一定的距離。
聯網的 Google 翻譯，準確度依然是比較高的。還有就是，我們依然需要努力學習英文，不能太過依賴機器的翻譯，因為它們依然還沒有到達非常可靠的程度。
AlphaGo 神經網絡早在兩年前開始應用於 Google 翻譯，人工智能對人類語言識別依然在快速發展。對於目前手機的性能而言，將人工智能裝進移動設備，無論是硬件還是軟件，挑戰還是蠻大的。
這次 Google 將深度學習的模型壓縮到了普通智能手機可以承受的範圍內，我們這次發現，每種語言的離線壓縮包，大小都在 40-50 MB 左右。
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