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百度技术学院的人工智能课程，继首期的中文自然语言处理课程后，此次我们将探讨更为广泛的主题——自然语言处理第二课：机器翻译。这不仅是人工智能的一个重要目标，也是我们日常生活中的实用工具。

学习一门外语并不是一件容易的事，但借助现代科技，如“机器翻译”，我们可以大大减轻学习压力。接下来，我们将详细讨论百度机器翻译的应用、平台和技术。

机器翻译

破解罗塞塔石碑

“机器翻译”能够做什么？让我们从一个古老的故事说起——罗塞塔石碑的故事。

假设你是一名考古学家，从地下挖出一块古埃及石碑，上面刻满了许多文字。你知道上面有三种文字，其中两种早已失传。这时，你会选择去寻找文字传人，还是依靠现有的技术？

聪明的考古学家会利用唯一还能认出来的古希腊文字，解读石碑上的内容。这就是早期的“机器翻译”——通过计算机，将一种自然语言转换成另一种自然语言。

虽然成为考古学家的概率不大，但对于普通人来说，有了机器翻译，我们就能在日常生活中更好地与外国人交流，甚至解决一些实际问题，比如出国旅游和购物。

机器翻译 + 语音识别

有了机器翻译，我们还可以将其与语音识别技术结合，实现语音翻译。例如，在酒店前台，你可以通过搭载机器翻译技术的设备，与工作人员进行详细的沟通。

机器翻译 + 图像识别

在国外超市购物时，如果遇到不认识的文字，你可以用手机百度或百度翻译拍照，然后涂抹文字，就能立即获得中文翻译。这极大地提高了我们的生活便利性。

机器翻译 + 神经网络

你以为机器翻译只能用来翻译吗？它还能“写诗”。基于深度神经网络的机器翻译技术，可以根据给定的诗句，继续创作出完整的诗歌。下面这两首诗，你能分辨出哪一首是机器翻译的作品吗？

机器翻译是如何工作的？

机器翻译综合了计算机、认知科学、信息论和语言学等多个学科的知识。它的历史可以追溯到上世纪四十年代，当时科学家们就开始尝试用计算机实现语言文字的转换。随着神经网络技术的发展，机器翻译变得更加智能化。

2015年，百度推出了世界上第一个神经网络翻译系统，标志着机器翻译进入了新的阶段。

机器翻译面临的挑战

互联网时代带来了海量的数据，机器翻译面临的最大挑战不再是数据不足，而是如何从海量信息中提取有用的数据。因此，机器翻译需要利用大数据挖掘和新词侦测等手段，建立高质量的翻译知识库。

多策略融合的翻译系统

单一语言的翻译已经非常复杂，全球各种语言之间的互译更是困难重重。因此，多策略融合的翻译系统成为必要选择。以下是几种常见的翻译方法：

• 统计机器翻译：类似于我们在学习英语初期的状态，通过逐字翻译来理解整个句子。
• 基于枢纽语言的翻译方法：例如，利用英语作为桥梁，实现汉语和泰语之间的翻译。
• 神经网络机器翻译（NMT）：利用神经网络技术，模仿人类大脑的运作模式，实现更自然、更准确的翻译。

百度机器翻译平台

百度机器翻译平台提供了多项研究成果，包括“最小风险训练”、“双向注意力机制”和“快速解码算法”。这些技术使百度机器翻译平台成为一个开放的平台，开发者可以通过API接入并调用相关功能。

如何申请接入？

开发者只需向平台提交申请，即可获得相应的APP ID和产品密钥，从而接入百度翻译的API。

结语

最后，再来看看这两首诗，你能分辨出哪首是机器翻译的作品吗？欢迎在评论区留下你的答案。