人工智能領域：得語言者得天下

馮志偉

自然語言是人腦的高級功能之一。心理學研究表明，人腦的語言功能主要定位在大腦左半球，由大腦左半球所控制。因此，自然語言是人類特有的一種最重要的智能。

機器翻譯是自然語言計算機處理的一個重要領域。早在1947年9月，英國數學家圖靈在一份寫給英國國家物理實驗室的報告中就做出這樣的判斷：“機器翻譯”可以顯示計算機的“智能”。圖靈的這個判斷是高瞻遠矚的，因為語言翻譯是人類的一種復雜的智能行為，計算機能做語言的翻譯就說明了計算機具有模擬人類智能的本領，顯示了它的智能。1954年美國科學家使用計算機在世界上首次把俄語自動地翻譯成英語，說明了用計算機來模擬人的智能是有可能的。1956年，麥卡錫、明斯基、香農、羅徹斯特、紐厄爾、司馬賀、塞弗里奇、所羅門諾夫、塞繆爾、摩爾等10位朝氣蓬勃的年輕人，在美國達特茅斯大學舉行了學術討論會。他們從不同學科的角度探討人類各種學習和其他智能特征的基礎，并研究如何在原理上進行精確的描述，探討用機器模擬人類智能等問題。在會議上，麥卡錫首次提出了“人工智能”這個術語。

所謂人工智能，也就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。過去的翻譯都是由人來做的，1954年美國第一次機器翻譯試驗的成功，說明計算機也可以做翻譯了，所以，機器翻譯理所當然地應該是一種人工智能的工作。顯而易見，機器翻譯的歷史比人工智能還早兩年，1954年機器翻譯試驗的成功在一定程度上促成了1956年人工智能的誕生，機器翻譯與人工智能有著不解之緣。在1956年的達特茅斯會議之后，人工智能迅速地發展起來，并且一開始就把研究的視線投向了自然語言，把自然語言理解作為人工智能研究的重要領域。機器翻譯與人工智能幾乎是同時產生，60多年來歷經波折，休戚與共，艱辛并嘗，現在都走上了繁榮的道路。

早期機器的發明只是為了減輕人類的體力勞動，用機器來替代人的體力，到了人工智能時代，機器可以替代人類的腦力勞動，用機器來替代人的智力，幫助人做出判斷和推理。這是人類歷史上的一個重大飛躍。經過60多年的努力，在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感器、腦科學等新的理論和技術以及社會經濟發展強烈需求的共同推動下，人工智能得到迅速的發展，呈現出深度學習、跨學科融合、自主操控等特征，促進了社會各個領域的智能化。

在人工智能發展的同時，機器翻譯也經歷了從基于規則的機器翻譯，到統計機器翻譯，再到神經機器翻譯的發展歷程，目前正在向實用化、商品化的方向邁進。在這個人工智能與機器翻譯并行發展的過程中，為了適應人工智能的要求，很多語言學家自覺地進行更新知識的再學習，開展跨學科的研究，成為了在人工智能時代的文理兼通的新一代語言學家。

如果我們把人工智能比喻為光輝耀眼的皇冠，那么，機器翻譯就是人工智能這個皇冠上熠熠發光的璀璨明珠，自然語言的計算機處理在人工智能研究中起著舉足輕重的作用。因此，實業界人士斷言：在人工智能這個領域，得語言者得天下。