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翻譯|扎克伯格：AI技術(shù)才是AR和VR的萬物之源( 二 )

arVR翻譯馬克·扎克伯格


因?yàn)樵谔摂M的三維場景中 ， 環(huán)境復(fù)雜多變 ， 就像現(xiàn)實(shí)環(huán)境一樣 ， 幾乎很難用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)記法進(jìn)行監(jiān)督式學(xué)習(xí) ， 因此也就無法支撐自由、隨意互動的元宇宙生態(tài) 。



Meta首席AI科學(xué)家楊立昆 ， 也是2018年圖靈獎得主 ， 他認(rèn)為：“自監(jiān)督學(xué)習(xí)”可以提供真正的接近人類思維的AI系統(tǒng) 。 感興趣的朋友 ， 也建議讀一下楊立昆的《科學(xué)之路》這本書 。
自監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于無需給出數(shù)據(jù)標(biāo)注 ， 模型可以從無標(biāo)注的數(shù)據(jù)中自我學(xué)習(xí) ， 是一種理想的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 。



目前Meta已經(jīng)聯(lián)合13所大學(xué)組成聯(lián)盟 ， 組成了有史以來最大的自我監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 ， 目前積累了幾千小時的第一人稱視頻 ， 大家可用于研究在虛擬空間中的任何工作 。
3 ， 多語言翻譯系統(tǒng)雖然現(xiàn)在翻譯軟件已經(jīng)能夠很好的應(yīng)用到文本中來 ， YouTube視頻也支持提取英文并進(jìn)行翻譯 ， 但是在三維場景中存在同樣的問題 。
如同我們?nèi)粘Ｉ?， 在虛擬場景中與任何人交流時并不會看到文字或字幕 ， 即便是外國人 。 因此 ， 常規(guī)的翻譯方案并不適用于三維場景 。
扎克伯格表示：目前全球仍有近一半人群無法在互聯(lián)網(wǎng)上使用自己的語言 ， 例如在中非和西非地區(qū)有幾百萬人的語言在互聯(lián)網(wǎng)并不流行 ， 只能訪問英文或其它語言 。



另一個現(xiàn)實(shí)是 ， 即便目前最主流的機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯模型 ， 也只能通過英語作為中轉(zhuǎn)語言 ， 即：將A語言翻譯為英文 ， 再將英文翻譯為B語言 。
而這就會給翻譯增加一些噪點(diǎn)和不確定性 。 為此 ， Meta推出了開源AI翻譯模型：LASER語言工具包 。



LASER特點(diǎn)是可以將任何句子轉(zhuǎn)換為其它語言 ， 省去了英文中轉(zhuǎn)步驟 ， 例如A語言可以直接翻譯為B語言 。
目前 ， 已經(jīng)支持100多種語言的翻譯 ， 并且進(jìn)行了1400小時的法語、德語、西班牙語、英語之間確定性的語音對齊 。 這其中的難點(diǎn)包括：口語到書面語的表達(dá)形式不同 ， 尤其是少見的沒有書面習(xí)慣的語言 。
為此 ， Meta也正在開發(fā)一套語音到語音翻譯系統(tǒng) ， 即可以實(shí)現(xiàn)：A語言的人說話 ， B語言的人直接收聽翻譯后的語音 。 Meta表示：這種方法已經(jīng)被證明比常規(guī)單獨(dú)語音識別+機(jī)器翻譯的合成模型要更快 。



當(dāng)然 ， 這類語音到語音的翻譯系統(tǒng) ， 更是為了今后的AR眼鏡所準(zhǔn)備 ， 屆時一套接近人類翻譯水平的實(shí)時翻譯眼鏡就 。
【翻譯|扎克伯格：AI技術(shù)才是AR和VR的萬物之源】除此之外 ， Meta還公布了CAIRaoke ， 這是一套專為AR虛擬助手開發(fā)的AI對話模型 ， 目的是讓機(jī)器人聊天助手更好的理解你的說話內(nèi)容 ， 可以更好與你對話 ， 在三維場景中互動 。

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