Google新神經(jīng)機器翻譯系統，采用定制化Tensor處理器

　　針對在線(xiàn)中翻英服務(wù)，Google采用神經(jīng)機器翻譯系統(Google Neural Machine Translation;GNMT)，該服務(wù)每日處理1,800萬(wàn)個(gè)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(xué)習系統及定制化AI電腦專(zhuān)用芯片功不可沒(méi)。

　　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(gè)整體來(lái)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(kāi)源的TensorFlow機器學(xué)習工作組更進(jìn)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(shí)提升GNMT翻譯的準確度和速度。

　　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Deep Neural Networks;DNN)包含一層又一層的數學(xué)計算，亦即線(xiàn)性代數，Google趁著(zhù)上一層計算完成之前，先展開(kāi)下一層的計算工作，這背后最大的功臣是Google專(zhuān)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，現在只需要300毫秒。

　　Google不是唯一自行打造芯片，來(lái)改善AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的科技公司，微軟(Microsoft)亦采用FPGA芯片來(lái)執行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。換言之，科技巨擘無(wú)不朝著(zhù)相同的目標邁進(jìn)，一來(lái)提升機器翻譯的品質(zhì)，二來(lái)建構可理解并回應人類(lèi)自然語(yǔ)言的AI系統。

　　GNMT目前僅針對Google中翻英服務(wù)，未來(lái)預計擴及更多的語(yǔ)言組合。