近日，Facebook 宣称已经开发出一种人工智能翻译系统，能够在 100 种语言之间进行精确翻译，而不需要像许多现有 AI 翻译那样先翻译成英语在翻译成目标语言。

在学术机构用来自动评估机器翻译质量的 100 分制中，该人工智能的表现比同类翻译系统高出 10 分。该模型的翻译也由人类进行了翻译评估，其准确率约为 90%。

Facebook 的研究人员在网上收集了 100 种语言的 75 亿对句子，然后对翻译 AI 进行训练。当然，并非所有语言的句子对数量都相同。Facebook 智能翻译项目负责人安吉拉・范 (Angela Fan) 说：“全球有很多地区使用两种语言，而且其中并不包括英语。我真正感兴趣的是，我们不需要再用英语作为‘中间人’。” 

该翻译 AI 的训练方法关注的是那些通常需要相互切换的语言，然后根据地理和文化相似性将语言分为 14 个不同的集合。这确保了对更常用的交流进行高质量的翻译，并更准确地训练模型。

对于一些语言对来说，新翻译系统比现有的翻译质量有了显著提高。例如，将西班牙语翻译成葡萄牙语的难度特别大，因为西班牙语是世界上使用人数第二多的官方语言，这意味着研究人员可以获得大量的训练数据。英语和白俄罗斯语之间的翻译质量也比现有系统有所提高，因为白俄罗斯语和俄语有相似之处，AI 通过翻译俄语进行了训练。

目前该系统还没有在社交网站上使用，但 Facebook 计划很快将其投入使用。Facebook 希望借助它来处理人们每天使用 160 多种语言撰写的帖子时产生的 200 亿份翻译任务。未来，Facebook 还将解决其他语言上的翻译难题，Fan 说，“特别是那些我们没有很多数据的语言，比如东南亚和非洲的语言。”

爱尔兰都柏林圣三一大学 ADAPT 中心的 Sheila Castilho 说，这项工作 “打破了以英语为中心的翻译模式，并试图建立更多样化的多语言翻译模式，让人耳目一新。” 但 Castilho 表示，人类只评估考察了一小部分翻译实例，这是否是对人工智能表现的准确判断尚未可知。

她还担心，这项评估是由双语志愿者完成的，而不是专业的翻译人员。她说:“非专业人士缺乏翻译知识，因此可能不会注意到一个翻译比另一个翻译更好的细微差别。”

她在 ADAPT 中心的同事 Andy Way 认为，Facebook 并没有和最先进的翻译系统进行公平的比较。他说：“他们声称新系统比‘以英语为中心’的翻译模式有了很大的进步，这种说法有点空洞，因为大多数时候，人们已经不这么做了”。然而 Facebook 不同意这种说法，称通过英语翻译仍然是普遍现象。

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