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登月早已实现与它同期启动的语音识别却还在

2019-01-11 10:57:18

近日,阿里巴巴达摩院开源了自主研发的新一代语音识别模型DFSMN,让全球语音识别准确率记录提升至96.04%。机器听懂人话这个目标,似乎已经基本实现,但在AI认知方面还未实现突破性飞跃。

文字翻译与语音识别,可能是AI与人类实现认知互动直接的手段。这两方面技术目前应用现状如何?未来提高方向又有哪些?

文字翻译:评测、算法、用户一个都不能少

AI翻译中普遍的传统算法是通过大量双语语料建立统计模型。在近日举办的阿里巴巴达摩院技术创新分享日上,阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室研究员葛妮瑜向解释,比如中国一词,英文译文经常看到China,机器就大概可判断出中国可能就是China。之所以说可能,是因为机器不可能达到100%的肯定性于是,错误的翻译来了。

而另一种近年比较热门的算法是神经络翻译。它的翻译方法是看整句而非单字,读起来很顺,但仍有缺点。葛妮瑜表示,这种方法的缺点是其运用的是数字化模型,一旦翻译错了,人却很难知道它为什么错,很难进行人工干预改正。

既然传统算法与神经络翻译各有缺点,那现阶段有何方法能弥补它们的不足?

葛妮瑜认为,通过不断新增用户实际使用数据来更新AI翻译模型,并将传统的统计机器翻译、规则翻译与较新的神经络翻译融合,针对不同场景取长补短,是不错的选择。比如数字相对固定,可用规则的翻译方法。如果是比较长的、灵活的语言,如描述性的用户评论,可采用神经翻译系统。数据的产生都是自动的,不需要人工参与。在保护用户隐私的前提下,这些用户数据可以推动模型的更新与迭代,起到查漏补缺的作用。葛妮瑜说。

在今年6月举办的WMT2018国际机器翻译大赛上,阿里巴巴达摩院机器智能-NLP翻译团队在全部5项比赛中获得。每一种语言,我们都会根据它的语言现象来定制机器翻译的模型。遇到不同的翻译需求,我们先做需求分类。如果翻译的是标题、关键词,我们就用统计模型。如果翻译中有很多数字、日期、地址,以及专有名词,就用规则翻译模型。葛妮瑜说。

怎么知道翻译得好不好?在没有人工翻译文本的前提下,如何判断机器翻译的质量?AI机器翻译有一个很重要的挑战评测。传统的方式是将人工翻译和AI翻译的文本进行比较,这需要大量真人翻译的参与,成本很高。葛妮瑜认为,未来AI翻译技术若想得到良性循环,机器评测手段亟待持续跟进。

语音识别:复杂环境试验不可或缺

语音识别的研发是和美国登月计划同时启动的。登月计划早已成功,而语音识别的一些技术难题却没有完全解决。谈到语音识别,阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室高级算法专家雷鸣调侃道。

智能语音交互,是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,在多种实际应用场景下,赋予产品能听、会说、懂你式的智能人机交互体验。

能听、会说、懂你有何深意?用户说了一句话,机器首先把话识别出来。之后转化成文字,然后对文字进行语义理解,人工智能可以理解你的语言所表达的意思,及其背后的意图。理解之后,它再形成文字反馈,输入到语音合成模块,把文字转化成语音播报出来,反馈给用户。这样就形成了完整交互的路径。

物联时代,智能人机交互体验能否得到大规模应用,取决于公共空间及特定人群的识别与多模态的技术方案。雷鸣解释,通过人脸识别及语音定位技术,未来的某款AI语音识别器将能实时检测出人的口形,并通过人与设备间的距离、高度来建模,再通过麦克风阵列把声音收集进来,从而增加语音交互系统准确度。

如果智能语音交互终实现,那么支持自由对话交互过程的下一代对话引擎也将不会太远。比如我点咖啡,三杯咖啡改成两杯,把咖啡换成巧克力之类的复杂意图;在交互过程中对话相关的上下文,都将被机器所理解。雷鸣这样憧憬,早实验室的简单任务都是单个场景,但如果想要早日达到智能语音交互,更多复杂环境场景混合的实验或许必不可少。

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