文/Christine｜編輯/Quen
Google 翻譯的精準度一直遭人詬病，但最近使用有沒有發現效率倍增？ Google 去年悄悄將翻譯系統大幅度革新，導入人工智慧學習技術來強化 Google Translate 的翻譯能力。
Google 翻譯產品經理 Julie Cattiau 日前在說明會上解釋，目前 50% 網路內容是英文，但全球使用者僅20%將英文當作主要語言。因此 Google 翻譯每個月的活躍使用者有 5 億人，使用 Google 翻譯的次數每天超過 10 億次，92% 都是美國以外區域。
Google 在 2016 年開始導入神經元網路強化翻譯準確度。Cattiau 強調，有別於「片語式機器翻譯」（ Phrase-based Machine Translation ）的舊運算方法，採用「神經機器翻譯」（ Google Neural Machine Translation , GNMT ）能夠更流暢自然，但仰賴大量數據與學習，訓練每組翻譯模型（例如中文到英文的語言組）必須有 1 億筆範例並耗時 2 至 3 週。
今年 4 月已經能支援 26 種語言，經過 2 個月訓練，翻譯速度可以從每句 10 秒大幅加快至 0.2秒。全球使用翻譯服務的地區中，台灣成長最快的市場之一，去年 iOS 上的使用量增加了 60% ，而 Android 更是成長兩倍。
被譽為「人機世紀之戰」，Google 旗下人工智慧公司 DeepMind 的人工智慧系統 AlphaGo 與南韓棋王李世石對戰後，「人工智慧」( Artificial Intelligence, AI ) 看似艱深難懂的技術成為熱門話題。
Google 近年的發展重點也從「從行動第一」轉向「 AI 第一」，將機器學習技術應用到使用者日常使用的 Google 產品和服務中，透過跨領域的機器學習技術提供更智慧、便利的服務。
今年四月，Google 宣布透過自家雲端服務平台上的 Google Cloud Translation API 開放，強化Google 翻譯功能的大力丸：神經機器翻譯技術（ GNMT ）。
去年九月，Google 發表了一篇學術論文談 GNMT、描述這個翻譯系統如何透過循環神經網路（ RNN ）克服傳統片語式翻譯系統的問題。同時，他們也公佈將導入新技術在「中翻英」挑戰性非常高的語言模組上。
開發者可以使用 Cloud Translation API 在網頁與行動應用上添加翻譯功能，自動感應辨認語言再進行轉譯。神經機器翻譯系統目前支援15個語言（包含簡繁體中文），而 Translation API 的片語式系統可以處理超過百種語言之間的翻譯服務。
參考資料
Higher quality neural translations for a bunch more languages
https://blog.google/products/translate/higher-quality-neural-translations-bunch-more-languages/
一起看看 Google 翻譯是如何透過機器學習變得更為強大
http://chinese.engadget.com/2017/05/03/google-translate-tw/
INSIDE – 神奇的 Google Translate，背後到底蘊藏哪些機器學習科技
https://www.inside.com.tw/2017/05/03/google-translate-machine-learning-taiwan
ProgrammableWeb – Google Neural Machine Translation Now Generally Available
https://www.programmableweb.com/news/google-neural-machine-translation-now-generally-available/brief/2017/04/12
AppDeveloper Magazine – Google Machine Learning auto-translation included in Collavate 3.9.1
https://appdevelopermagazine.com/5137/2017/4/18/google-machine-learning-auto-translation-included-in-collavate-3.9.1/%2010:27%20AM
A Neural Network for Machine Translation, at Production Scale
https://ai.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html
