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去年 3 月，Google 翻译成为我们目前在国内可以正常使用的 Google 应用。现在这个 app 又有新变化，要变得更好用了。
近日 Google宣布，将在 iOS 以及 Android 的 Google 翻译软件上加入离线神经网络机器翻译（NMT，Neural Machine Translation），也就是说，下载了离线的资源包后，在没有网络的情况先下，Google 翻译也会说人话啦，而不是逐个词语地生硬翻译。
这次 Google 翻译提供了包括中文在内 59 种语言的离线翻译包。我们选择下载了中文翻译离线包，同时找了一些英文语段，试了在联网以及离线的情况下，翻译有哪些变化。
加入了 NMT 的 Google 翻译，真的变聪明了吗？
不知道你之前是否发现，在联网和离线的情况下，用 Google 翻译出来语句是有差异的？那是因为在不同的平台，Google 使用了不同的翻译技术。
因此我让 Google 翻译分别在联网、离线没有 NMT、离线拥有 NMT 的三种情况，对古诗词、新闻报道、经典台词以及日常用语，进行了四个回合的翻译能力对比。从信达雅的角度进行打分，满分为 5 分。
同时将它们翻译出来的内容，放在网页版的 Google 翻译中，看是否能够还原翻译前的意思。
第一回合：翻译李白的一句古诗
比如我找到了李白《将进酒》中的这一句用来翻译：「君不见，黄河之水天上来，奔流到海不复回。」
▲ 从左往右分别是：联网，离线未更新 NMT，离线使用 NMT
联网时的翻译是：
Do not you see, the waters of the Yellow River come to heaven, running to the sea will not return.
点评：满分 5 分，得分为 4 分。因为意思相对完整，「黄河」的翻译首字母都用上了大写，真是细致，基本没有语法错误，还相对浅显易懂。
没有更新 NMT 前的离线翻译是：
Do not you see, yellow River water heaven, torrent to sea not re-back.
点评：真的是逐字翻译，语法错误明显。 2 分。
更新 NMT 后的离线翻译是：
Junski, the yellow river on the day, run to the sea is not replicated.
点评：Google 翻译的人工智能，把「君不见」识别为一个人名，并且翻译成了「Junski」。语法错误明显，曲解诗句原意。1.5 分。
这一回合，只有联网时的翻译可以还原以前的意思。
第二回合：翻译新华社的一段新闻
我找到了新华社 6 月 14 日，一篇题目为《5 月份主要数据反映中国经济运行稳健》的第一段：「国家统计局 14 日发布的数据显示，5 月份，国民经济继续保持总体平稳、稳中向好发展态势，生产需求基本平稳，就业持续向好。」
▲从左往右分别是：联网，离线未更新 NMT，离线使用 NMT
联网时的翻译是：基本没有语法错误。5 分。
没有更新 NMT 前的离线翻译是：逐字翻译无疑谷歌翻译，「14 日」翻译有误，语法错误明显。 2 分。
更新 NMT 后的离线翻译是：「五月份」这个翻译有误，离线情况下也有使用句子的方式来翻译。3 分。
▲ 使用离线 NMT 翻译的语句，第一个分句在还原时有误
这一回合，最后在网页版的 Google 翻译中，对这三段英文译文进行还原时，前两个都能还原出句子原来的意思，但是使用离线 NMT 翻译的语句，第一个分句并不能被网页版的 Google 翻译正确还原。
第三回合：翻译一句简单的美剧台词
《神探夏洛克》第一季第一集里，有一句经典的台词：「You, don’t talk out loud. You lower the IQ of the whole street. You, face the other way. You are putting me off.」
▲从左往右分别是：联网，离线未更新 NMT，离线使用 NMT
联网时的翻译是：
你，不要大声说话。你降低了整条街道的智商。你，面对另一种方式。你让我失望。
点评：4 分。结构整齐，但有一个分句翻译出错。
没有更新 NMT 前的离线翻译是：
你，不说话出声来。您降低 iq 的整个街。你，脸的其他方式。你是把我关闭。
点评：1 分。这一句的翻译，简直是拉低了 Google 的智商。
更新 NMT 后的离线翻译是：
你不要喊出大声。 你降低整个街道的智商。 你面对另一方面。 你把我放在了。
点评： 2 分。前半部分翻译正确。但是后一部分就不行了，最后话说到一半就结束了，你想学习人类的欲言又止吗？
这一回合的结论是，在不联网的情况下，Google 翻译都拉低了 Google AI 的智商。
第四回合：翻译一句生活日常用语
「游泳健身，了解一下。」
▲从左往右分别是：联网，离线未更新 NMT，离线使用 NMT
联网时的翻译是：
Swim up and learn about it .
没有更新 NMT 前的离线翻译是：
Swimming fitness, look.
更新 NMT 后的离线翻译是：
Swimming fitness and understands.
这一回合，联网时的翻译罕见地出现了较大的偏差。在网页版 Google 翻译上还原的时候，只有第二种情况，没有更新 NMT 的离线翻译能够准确还原。
总结
总而言之，Google 翻译作为一种工具，为我们平常的生活、学习提供了很大的便利。离线情况下，就算加入了 NMT，解决了逐字翻译的问题，用句子的方式来表达谷歌翻译，但依然距离信达雅还有一定的距离。
联网的 Google 翻译，准确度依然是比较高的。还有就是，我们依然需要努力学习英文，不能太过依赖机器的翻译，因为它们依然还没有到达非常可靠的程度。
AlphaGo 神经网络早在两年前开始应用于 Google 翻译，人工智能对人类语言识别依然在快速发展。对于目前手机的性能而言，将人工智能装进移动设备，无论是硬件还是软件，挑战还是蛮大的。
这次 Google 将深度学习的模型压缩到了普通智能手机可以承受的范围内，我们这次发现，每种语言的离线压缩包，大小都在 40-50 MB 左右。
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