我們常常問，AI能做什麼？
其實，真正的答案應該反過來問，AI不能做什麼？
隨著算力和算法的不斷成熟，AI儼然已經進入下半場，許多設計師不再單單將AI的數據和自我學習能力當做突破的焦點，而是更多的探求AI與產品和應用之間的關聯，以期佈局以AI技術為核心的用戶體驗生態。
對於AI技術來說，這是一次技術下沉、落地生根的壯舉。對於傳統應用來說，這又何嘗不是一次枯木又逢春？
那麼，AI技術在同傳領域會有什麼樣的可能，我們不妨根據案例探究一二。
所謂同傳，指的是不間斷的通過口譯，來抹平語言溝通之間的鴻溝，曾經作為一個人類專屬的工作，如今也有了AI的一席之地。
不過AI的編碼和解碼可不像想象中的這般容易，因為它不具備人類與生俱來的智力，AI的神經網絡仍然需要工程師的編程和設計，這就很容易出現這種情況，那就是當AI面對程序中未預設的情況時，難以解碼出相對合適的答案。放到同傳領域中也是如此，當前AI與同傳的結合，也會遇到很多未知的情況，比如各種生僻的小語種、嘈雜的噪音環境，甚至是口誤情況的發生，都有可能給AI的識別和判定帶來問題，以至於難以解碼出相對合適的語句。
不過，即便AI同傳並不是一件容易的事情，但是依然擋不住AI技術在同傳領域的落地生花。比如，騰訊同傳就提出了一個解決方案，它採用了定製強化語音識別引擎，且同時通過自研的神經網絡機器翻譯引擎與語音識別技術，以及NLP、去口語化等技術的處理，來應對各種複雜的語言環境。經過訓練，騰訊同傳的語音識別準確率和翻譯可接受度行業領先。
而且它的測試並不僅僅停留在理論之上，在進博會之上，新聞發佈廳就採用了騰訊同傳作為現場AI同傳服務。AI同傳如今已經成為了各類國際化論壇、大會的標配。
AI同傳的應用，不僅是AI技術運用的展示價值，也在實際的為各種專業化會議提供了必要的翻譯服務、會議紀要等服務，成為了輔助人類提高效率的智慧化工具。
AI技術的不斷迭代
為什麼會說會議同傳的實際訓練，可以給AI帶來寶貴的經驗？原因在於，作為一項數據和算法為核心的技術，AI的突破點在於自我學習能力。它可以幫助AI去理解事物的內在規律和表達層次，並經過多次實踐的挖掘和比對，做到舉一反三，以此實現自動化智能決策。
AI的學習能力包括監督式機器學習和非監督式機器學習，目的是為了提升決策的精準度。所謂監督式學習，是指在有明確結果數據的前提下，通過更迭算法對數據進行預測。
而非監督式學習對於AI的實際訓練則更有意義，它從訓練的一開始就不存在人工預設的明確數據，AI需要在更多變量的前提下，從海量的數據中尋找到相應的規律，並預測出相對合理的數據結果。
所以，通過這兩種學習方式，騰訊同傳在同傳領域的實際應用，本身也是對AI技術的一次打磨，它在不同的語言之間，在不同的對話內容之間，從這些變量中，去了解更多的口音、更多的語法習慣，並就這些大相徑庭的情況尋找出相對合理的答案，以此來滿足各大會議中的同傳需求。
AI最大的優勢在於提升效率
隨著國際化發展趨勢的加快，翻譯人才的需求較為強烈，除了各類會議的現場同傳之外，跨國企業和機構的日常溝通、各類文書翻譯等，都有強烈的需求，以更高效、高質和高性價比的方式提供翻譯服務。
特別是在金融、法律、科技、醫療等專業領域，對內容的精準要求極高，專業的翻譯人才存在缺口，比如金融領域，他需要翻譯人員掌握大量的專業術語，同時也要實時瞭解金融行情的變遷，並且對於數據以及行情分析有著非常敏感的嗅覺，才能做出相對精準的同傳。這種一將難求的局面，給這些領域的同傳帶來桎梏，很多場所會選擇增加同傳人員的數量來彌補精準度的問題，不僅僅提高了成本，也需要解決各個人工同傳之間的配合問題。
所以，人工與AI的搭配合作，可以減少人工同傳的工作量，緩解人工同傳的工作壓力，並經過比對提供相對更為精準的翻譯內容，不僅僅能夠提高同傳效率以及信息發佈效率，同時也有著相對更低的成本。對於同傳行業而言，也緩解了人才匱乏，帶來更大的發展機遇。
AI同傳還有什麼樣的可能
機器化、自動化的同傳服務，意味著相對於人工同傳有著更低的成本。所以，這給更多領域的AI同傳服務帶來可能，比如像網約車的海外版本，可以通過AI同傳接口直接翻譯，給乘客以及司機帶來無障礙的語言橋樑；又或者很多涉外的機構組織，各種語言的文檔、圖片、ppt等，都可以通過同傳翻譯，提升自身的國際化程度；甚至包括網絡遊戲，不同國家的玩家可以在遊戲中無障礙交流等等。
在更多可以開動創意的定製化服務裡，給AI 同傳帶來了更多可以開拓的市場，在這個大數據以及人工智能飛速發展的年代裡，隨著AI同傳進行更加深度的學習以及數據庫的不斷完善，將給同傳領域帶來新的突破，在AI技術的賦能下，助力產業生態搭建！
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