針對在線中翻英服務，Google采用神經機器翻譯系統(tǒng)(Google Neural Machine Translation;GNMT)，該服務每日處理1,800萬個翻譯需求，面對龐大的運算分析，該公司早前推出的人工智能(AI)深度學習系統(tǒng)及定制化AI電腦專用芯片功不可沒。
根據Tech2報導，有別于之前以字詞為基礎的機器翻譯(Phrase-Based Manchine Translation;PBMT)，GNMT將輸入的句子當成一個整體來處理。雖GNMT初次測試結果與PBMT不相上下，Google工程師借由對外開源的TensorFlow機器學習工作組更進一步解決完成快速翻譯所需的運算，彌補GNMT與PBMT的速度落差，同時提升GNMT翻譯的準確度和速度。
深度神經網絡(Deep Neural Networks;DNN)包含一層又一層的數(shù)學計算，亦即線性代數(shù)，Google趁著上一層計算完成之前，先展開下一層的計算工作，這背后最大的功臣是Google專為人工智能(AI)打造的定制化芯片Tensor處理器(Tensor Processing Unit;TPU)。據聞早前GNMT需用10秒翻譯的句子，現(xiàn)在只需要300毫秒。
Google不是唯一自行打造芯片，來改善AI神經網絡技術的科技公司，微軟(Microsoft)亦采用FPGA芯片來執(zhí)行人工神經網絡。換言之，科技巨擘無不朝著相同的目標邁進，一來提升機器翻譯的品質，二來建構可理解并回應人類自然語言的AI系統(tǒng)。
GNMT目前僅針對Google中翻英服務，未來預計擴及更多的語言組合。
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