【愚公系列】《人工智能70年》032-机器翻译拆除语言樊篱（自然语言处理阔步前进）

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🚀前言

机器翻译已经悄悄成熟，它的表现令人意外而惊艳。

🚀一、自然语言处理阔步前进

雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的预言正逐步迈向现实。近年来，自然语言处理（NLP）与机器翻译领域实现了重大突破，并持续迅猛发展。

2017年，谷歌提出的“Transformer”算法架构，显著推动了深度学习的进步。2018年10月，谷歌进一步推出双向编码转换器BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），标志着NLP进入一个全新时代。BERT通过大规模无监督预训练，在多项自然语言处理任务中取得显著效果提升。自此，预训练大语言模型（LLM）逐渐成为NLP研究的核心。

BERT的成功催生了更多预训练模型的涌现，其中包括后来引起全球关注的ChatGPT。这类大语言模型能够从海量文本数据中学习丰富的语言表征，可广泛应用于文本分类、命名实体识别、情感分析等任务，并展现出优秀的泛化能力，实现跨领域、跨语言的知识迁移。模型在规模、结构与训练方法上持续创新，性能不断提升。以2023年发布的GPT-4为例，它不仅对话能力接近人类水平，还表现出强大的推理能力与一定程度的情感智能。

知识图谱作为结构化的知识组织技术，也在新一代NLP系统中得到广泛应用。它以图结构整合现实世界中的实体、属性与关系，有效提升了对话系统、问答任务等在语义理解方面的性能。

跨语言NLP系统近年来同样进展显著。BERT等模型在不同语言间展现出良好的泛化能力，出色完成跨语言任务。在机器翻译中，跨语言NLP取得令人瞩目的成果——以往系统严重依赖平行语料库处理多语言翻译，而如今，机器翻译系统即便在没有平行语料的情况下，也能借助无监督预训练方式从单语料库中学习跨语言映射，实现高质量翻译。

最令人振奋的是，NLP正走向多模态融合。当前的大模型已能够协同处理文本、语音、图像与视频，构建多模态大语言模型，不断创造生成式AI的一个又一个奇迹。

总之，随着深度学习与大语言模型技术的飞速演进，自然语言处理与机器翻译已取得辉煌成就。重建“巴别塔”、让全世界使用不同语言的人们实现无障碍交流的那一天，离我们越来越近。