31位中外院士，260多位海内外人工智能专家学者，22场人工智能专题论坛……
2021年6月5日-6日，包括微软、亚马逊、百度、京东等在内的，全球人工智能专家学者与商界名流齐聚杭州，在“2021全球人工智能技术大会暨全球人工智能技术博览会”上，对当下的人工智能把脉问诊，进行思想碰撞和技术交流，以及展望未来。
在这一全球性的行业盛会上，传神语联参与发起中国人工智能学会“多语种智能信息处理专业委员会”，并成为常委单位。
传神在十年前提出多语智能信息处理，并通过旗下的语联网平台，将多方面的自然语言处理技术、大数据技术、大量在线译员、以及大规模的术语语料资产有机结合，通过创新的人机协作体系向各语言服务机构赋能，帮助各类组织和个人，以前所未有的综合效率和成本获得所需的语言服务，从而实现更快、更丰富的全球文化、贸易和信息交流。
那么，何为自然语言处理技术，何为人机协作体系，它们与AI时代有着怎样密不可分的关系?对此，笔者进行了深入了解与探索。
人工智能领域皇冠上的明珠
目前人工智能可大致分为四个阶段：运算智能、感知智能、认知智能，以及发展到未来会触达到创造智能。自然语言处理技术属于认知智能，包括语言理解、知识和推理，相当于人类的大脑思维。
“自然语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠，自然语言处理技术(NLP)是人工智能赋能社会和赋能行业的硬核科技。”微软亚洲研究院原副院长、创新工场首席科学家、ACL前主席周明博士，作为世界顶级的AI科学家、自然语言处理领域代表性人物，在该会议分论坛表示，“自然语言处理技术的重要性比肩芯片、操作系统”。
“它是感知智能基础上的认知智能最重要的技术。它的进步会推动推理、决策、问题求解等技术，推动人工智能的理论和技术发展。”周明博士如是表示。
“如果我们能够推进自然语言处理，就可以再造一个微软。”无独有偶，美国微软公司联合创始人比尔盖茨也对自然语言处理在人工智能时代，及未来社会发展中的重要性，给予中肯的定义。
看似一小步，实则跋山涉水，行程千万里。
自然语言处理技术，就是使机器人或计算机设备从标准格式化的问答，变得会学习、有知识、会思考、善交流。包括人们日常用到的搜索引擎、各种智能交互场景，都需要自然语言处理技术的支撑。
随着互联网的发展，用户接触的信息量是20年前的1000倍，从当初的电视、报纸，广播，到现在的PC端、移动端，对语言翻译效率提升的要求亦越来越多。
“当我们浏览国外网站、新闻资讯等内容时，如果没有语言翻译就等于看不懂的‘天书’，只是一页页字符，让人很迷茫。”传神语联董事长何恩培接受采访表示， 当前的人工翻译每年处理的字符量是1500亿，而机器翻译调用的字符量每天就在8000亿至10000亿之间，这表明信息处理空间达到2400倍。
随着信息量的增加，未来十年还会从目前经常用到的60对语言进化到150对。按照中国国标，翻译的准确率要求高达99.7%，而今天的机器翻译准确率难以超过70%。
人工翻译准确率高但效率低、成本高;而机器翻译效率高、成本低但准确率不高。如何将二者优势结合，创造出兼具高准确、高效率、低成本的翻译服务模式，正是自然语言处理领域最具价值的命题之一。
传神语联正在打造或肩负这样的角色与使命，不断探索。既不执着于传统的人工翻译，也没有执着于机器翻译。
探索多语智能，求解千年难题
事实上，翻译作为沟通世界的纽带与基础要素，早在东汉就有记载。而在形成规模和组织后的1600年，行业都未曾出现重大突破;法国科学家早在1933年开始畅想机器翻译，在近代50年才有突破性发展。
2015年是第一次真正意义上的突破，由畅想变为初步应用。而同样被认为人类难题的登月计划，1961年提出，仅11年就得以实现,可见自然语言处理的难度远高于人类很多难题。
随着全球化深入和数字化时代到来，翻译不再只是满足高端人士的工作需求，而是深入人们生活的各个场景与基础生活需求，如购物、知识获娶社交等多语需求场景，无时不在，无处不有;未来，新的应用场景像电网上电器一样，不断增长。
物流行业的智能分拣机器人、各种工业机器人等，都是人工智能相对成熟的“场景边界”效果。但在“开放世界”中的多语种网页浏览与知识获娶生活交互场景等，还有很长的路要走。自然语言的处理则是解决这些问题的关键。
以上场景的应用，就需要强大的自然语言处理。而当前，一般的机器翻译引擎都只能在简单的新闻稿等领域有比较好的表现，在复杂的专业领域则无法胜任。普适性的机器翻译在广泛使用上，也已遇到瓶颈。
在此大背景下，创建语联网的大胆想法涌入何恩培的脑海，并在心底生根发芽。
从2011年设想至2017年酝酿问世，传神语联用了6年时间。从调研、论证到技术探索与创新，一次次的自我革命，终于等来传神语联“人 机器，孪生译员”诞生的这一刻。
“孪生译员”模式，通过设置“场景边界”的方式，跟踪一个翻译组织乃至一名译员的翻译过程，在翻译结果、上下文等场景化数据中进行学习，建立多维度异构模型并持续迭代，让每个翻译组织或译员，都可以将自己的翻译经验、风格数字化克隆，形成具有专属特征的孪生翻译引擎。同时，将自己的翻译资产，变成24小时躺着赚钱的服务能力。
例如文本解析、智能聚类、智能分拆、智能匹配、智能纠错、智能合并等一系列技术，都将在这一过程中发挥作用，组织起几十、几百乃至几千名翻译人员同时处理一个翻译任务，并使得每个人都能够很好地完成自己的工作，从而远超人工翻译效率，并保证翻译结果。
“孪生译员”在提高翻译效率和综合质量基础上，也可作为机器翻译引擎对外输出产能。
人机共译，是翻译最终出路
在语联网诞生之前，中国甚至全球语言服务行业的各领域翻译公司，各自为阵，小而散，成为一个个语言信息的孤岛，互不往来，更没统一标准。语联网及“孪生译员”通过大数据的科技创新与不断变革，将中国、甚至世界各地的翻译公司和翻译人员连接一起，形成一个规模庞大的智能翻译矩阵。
基于以上方式，传神语联建立了一个“数据-训练-应用-数据”的闭环，让机器在每一次工作中变得越来越聪明，给人类提供越来越多的帮助。每一次任务完成过程中，积累的所有数据和信息都将成为机器翻译引擎学习的新材料，这就是传神的“Twinslator”孪生译员。
“人机共译才是出路。”传神创始人何恩培说，语言特殊的人文属性，决定了未来翻译绝不是单纯机器的事情。
新技术时代，翻译的突破，更需要人的参与大协同。
“机器围棋比赛有固定棋谱规则可循，语言背后是文化，是生命进化的呈现，无法简单推论与佐证。”传神语联董事长何恩培曾公开表示，当下的语言服务是机器依赖于人类大脑的思考与加工，人类判断翻译标准，使机器翻译与场景结合，而不是机械性的转换。
“这是一个不断探索的过程。”何恩培表示，到现在为止，自然语言处理技术，连看起来最简单的文章断句都无法精准实现。
何恩培说，人类与人工智能的最佳相处方式，或许就是“译员与孪生译员”的关系。译员与孪生译员的关系，就像工匠和徒弟之间的关系，工匠指导徒弟，徒弟经过某种场景的训练，创造出孪生译员的产能，更好的赋能AI，与时代共进步。
传神语联做多语智能的探索者。人赋慧于机器，而机器赋能于人。就像机器赋予人类超越自身极限的“力量”一样，人也能通过赋慧于机器，让机器越来越智慧与“通灵”。
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