谷歌“神经网络翻译”的冲击

去年的人工智能学会全国大会上，从人数来看，参加了名字含有深层学习或机器学习的分科会议的人，确实只占全体人员的10%多一点。然而对人工智能研究者来说，去年秋天却发生了一件大事。那就是谷歌“神经网络翻译”的问世。

神经网络翻译不使用以往任何一种自然语言处理式的手法，而是仅对对译的对应关系进行学习，是一种依靠神经网络学习的翻译方法。这种看似简单粗暴的翻译方法，却有着高人一头的准确度，让研究者们大跌眼镜。

尤其是在日本，自然语言处理和机器翻译的研究占据主流。第二代AI研究者对于智能的定义是“能够对概念进行逻辑地理解和再构筑”，一直寄望于靠逻辑来解决问题。自然语言处理是通过处理自然语言，来逐步逼近人类智能的一种方法，这当然也算是一种非常有意义的研究。

然而谷歌的神经网络翻译完全放弃了这种自然语言处理的方法，而是让机器作为一个完全的黑匣子来学习语言。如果这种方法生成的译文准确度更高的话，那么一直以来致力于处理自然语言的研究者们就失去了存在的意义。