NIKKEI——日本经济新闻中文版

       通过计算机完成笔译和口译的自动翻译（又称机器翻译）的性能一直在提高。巧妙运用人工智能（AI）的第3代翻译算法已经问世，根据每个用户设定翻译模式的机制也取得进展，翻译的准确度显著提高。5年后有望实现媲美同声传译的性能。

       随着自动翻译消除语言的障碍，与外籍劳动者等海外人才沟通、跨境平台业务的拓展都将更加顺畅。

       2016年，谷歌在网上公开了采用深度学习的“神经机器翻译（NMT）”。在同一时期，微软和日本情报通信研究机构（NICT）也采用了神经机器翻译。此前主流的统计机器翻译采用以大量数据生成的统计模型，与之相比，神经机器翻译的准确度飞跃式提高。

       初期的神经机器翻译采用了属于深度学习之一的“递归神经网络（RNN）”。后来问世的是被称为“Transformer”的第2代算法，自2019年前后开始普及。

       Transformer纳入了名为“注意力机制”的AI机制，在确定一个单词的翻译结果时，会考虑应关注其前后的哪些单词。

       2017年涉足AI翻译服务的德国初创企业开发的“DeepL”也采用第2代神经机器翻译。虽然没有官方的比较数据，但DeepL被认为在日英互译方面达到了媲美谷歌最新版的顶尖水平准确度。

       日本情报通信研究机构在继Transformer之后的第3代神经机器翻译算法开发上拿出了时间表，最快将在2020年秋季引进。新技术的详细情况没有透露，但研究员隅田英一郎表示，“和Transformer相比，获得的译文和人工翻译范例的偏差更小更自然，学习数据量也有所减少”。新一代神经机器翻译的研究在海外也取得进展，隅田表示“主要的参与企业或将在明年之前改为新算法”。