谷歌今天宣布，谷歌翻譯的網絡和移動版本現在正在使用一個新的神經機器翻譯系統，將所有的中文翻譯成英文-該應用程序每天進行大約1800萬次的翻譯。 谷歌也在發表一篇關于該方法的學術論文。

以前，谷歌曾說過，它在谷歌翻譯中使用神經網絡，但特別是它的實時視覺翻譯功能。 今年早些時候，谷歌高級研究員杰夫·迪恩(JeffDean)告訴創業節拍公司，谷歌正在努力將深度學習納入更多的谷歌翻譯。 果然，今天的貢獻是這項工作的結果，一位發言人在一封電子郵件中告訴Venture Beat。

谷歌已經將深度神經網絡納入了越來越多的應用程序，包括GoogleAllo和Inbox。 這也有助于谷歌更有效地運行其數據中心。

對于谷歌神經機器翻譯(GNMT)，谷歌研究人員在論文中寫道，該公司依賴于八層長短期記憶遞歸神經網絡(LSTM-RNNs)，“層間有殘余連接以鼓勵梯度流動”。 一旦神經網絡在圖形處理單元(GPU)的幫助下得到了充分的訓練，谷歌就依賴于它最近推出的張量處理單元(T PU)來推斷新的數據。

神經機器翻譯并不總是最優的，但谷歌的實現在某些情況下顯示了優勢。

研究人員在論文中寫道：“人類的評價表明，GNMT在許多語言上比我們以前的基于短語的系統減少了60%↔翻譯錯誤：英語、法語、英語↔西班牙語和英語↔漢語。 “額外的實驗表明，由此產生的翻譯系統的質量越來越接近一般的人類翻譯。

在今天的一篇博客文章中，GoogleBrain團隊的研究科學家QuocLe和MikeSchuster指出，“在維基百科和新聞網站的抽樣句子中，在雙語人類評分者的幫助下，翻譯錯誤實際上下降了55-85%。

勒和舒斯特寫道：“GNMT仍然會犯人類譯者永遠不會犯的重大錯誤，比如刪除單詞和誤譯專有名稱或罕見術語，孤立地翻譯句子，而不是考慮段落或頁面的上下文。 “為了更好地為用戶服務，我們還可以做很多工作。 然而，GNMT是一個重要的里程碑。