好了，不要驚慌，但計(jì)算機(jī)已經(jīng)創(chuàng)造出自己的秘密語言，而且現(xiàn)在很可能正在對(duì)我們?cè)u(píng)頭論足呢。好吧，這種說法過于簡(jiǎn)單化了，而且后半段索性說得不對(duì)。不過，谷歌的人工智能研究人員最近遇到了一個(gè)非常吸引人但到底存不存在還說不準(zhǔn)的發(fā)展動(dòng)態(tài)。

       你可能還記得，在今年 9 月份的時(shí)候，谷歌宣布自己的 神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)（GNMT）上線 了，它能夠利用深度學(xué)習(xí)在兩種語言之間進(jìn)行更好、更自然的翻譯，太酷了！

       在取得這項(xiàng)成就之后，GNMT 的開發(fā)人員對(duì)一件事情感到很好奇。如果你教翻譯系統(tǒng)把英語翻譯成韓語，再把韓語翻譯成英語；或者是教它把英語翻譯成日語，再把日語翻譯成英語……那么它能不能直接把韓語翻譯成日語，不用依靠英語作為兩種語言之間的橋梁？研究人員制作了下面這張 GIF 動(dòng)畫，用以展示他們稱為“zero-shot 翻譯”的概念（橙色部分）：

         事實(shí)證明， 這是可行的！GNMT 能夠在兩種沒有進(jìn)行過明確關(guān)聯(lián)的語言之間產(chǎn)生出“合理的”翻譯結(jié)果。請(qǐng)記住，其中沒有用到英語。

       不過，這引出了第二個(gè)問題。如果計(jì)算機(jī)能夠在之前沒有關(guān)聯(lián)的概念和詞語之間建立聯(lián)系……這是否意味著計(jì)算機(jī)已經(jīng)對(duì)那些詞語形成了一種共享概念，意味著它對(duì)詞語有了更深層次的理解，而不僅僅在不同語言之間進(jìn)行等價(jià)關(guān)聯(lián)？

       換言之，計(jì)算機(jī)有沒有創(chuàng)造出自己的內(nèi)部語言，并使用它來表達(dá)概念，從而在不同語言之間進(jìn)行互譯？考慮到 GNMT 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間中句子彼此關(guān)聯(lián)的復(fù)雜程度，谷歌語言和人工智能的研究人員認(rèn)為，它已經(jīng)做到了。

       這種“中間語言”似乎是作為一種更深層次的表達(dá)存在的，它可以看出三種語言句子和詞語之間的相似性。除此之外，我們就很難說出別的門道了，因?yàn)閺?fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部過程是出了名的難以描述。

       那可能是一些復(fù)雜的東西，或者也有可能是一些簡(jiǎn)單的東西。但是，這種語言存在的事實(shí)本身——系統(tǒng)通過原創(chuàng)語言來輔助自己對(duì)未學(xué)習(xí)概念的理解——從哲學(xué)上說，堪稱非常強(qiáng)大的東西。

       你可以在 Arxiv 閱讀這篇介紹研究人員成果的論文，其中主要講的是高效率的多語種翻譯，但也談到了這種神秘的中間語言。毫無疑問，由系統(tǒng)創(chuàng)造和應(yīng)用的更深層次概念還需要進(jìn)一步的研究。在此之前，讓我們把期望值放到最低。