# 联通世界的 Google Translate - 作者：何宗丞 - 发布时间：2012-05-02 14:30 - 分类：特稿 - 原文：https://www.ifanr.com/85662 [![](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2012/05/google-translate.jpg "google translate")](http://www.ifanr.com/85662/google-translate) 全球化进程的加速以及国际间交流的日趋频繁，人们对翻译的需求有增无减，即时翻译服务也应运而生，相对打破了语言之间的障碍。 Google 要整理和开放全球的信息，就不能回避这一领域。Google Translate 算是 Google 的传统项目了，这项支持世界 58 种语言相互翻译的服务，不仅提供专门翻译网页，支持“文本转换为语音”功能（voice-to-text），还利用产品体系进行纵向拓展，如整合 Chrome 、推出移动 App ，今天又[推出自动邮件翻译功能](http://live.ifanr.com/28242)。 **每日翻译 100 万册图书** 毫无疑问，Google Translate 是世界上最流行的即时翻译服务。据上周 [PCWorld 报道](www.pcworld.com/article/254568/google_translate_has_more_than_200_million_active_users.html)，Google Translate 每月的活跃用户突破 2 亿，移动版用户较去年翻了两番。令人惊讶的是，其海外需求极大，92% 以上的翻译流量来自美国以外的市场。 曾就职 DARPA 的 Google Translate 研究员 Franz Och 用这样一段话形容它的流行： > “每天由 Google Translate 翻译的文本相当于 100 万册图书。换句话说，全球专业译者一年的翻译量，我们只在区区一天内就完成了。据此估计，地球上大部分的翻译活动都是由 Google Translate 完成的。” **一些简史** “打破语言的隔阂”——这是一篇 Och 发表在 [Google Translate 官方博客](http://googletranslate.blogspot.de/2012/04/breaking-down-language-barriersix-years.html)一篇文章的标题，文章介绍了一些 Google Translate 的发展史。 Google Translate 项目缘起 2001 年，当时仅提供 9 种语音互译的服务。尽管它采用了当时世界领先的机器翻译（Machine-Translation），但它翻译“质量不高，几年来也没有什么提高。” 2003 年 Och 加入的时候，团队决心改变这一糟糕的境况。他们发现了一种数据驱动的方法——通过收集大量网络语言资源进行辅助。但起初系统运行非常慢，1000 个句子的翻译需要 40 个小时和 1000 台电脑才能完成。 随后团队开始攻克速度问题。2006 年，Google Translate 改进了“统计机器翻译”（statistical machine translation）。此后六年，团队一直集中于核心翻译质量和语言覆盖。 **原理** Google Translate 的核心技术在于“统计机器翻译”，基本思想是通过对大量平行语料进行统计分析，构建统计翻译模型，进而使用此模型进行翻译。简单来说，Google Translate 在生成译文时，会在大量人工翻译的文档中查找各种模型，进行合理的猜测，从而得到恰当的翻译。 之所以采用“统计翻译模型”的一个重要原因就是 Google 的云计算架构。机器翻译需要海量的数据存储空间以及高效的运算能力，而 Google 拥有 GoogleMapReduce（分布式计算系统）和 BigTable（分布式存储系统），恰好满足了这两方面需求。 由于机器操作，Google Translate 对某种特定语言可供分析的人工翻译文档越多，译文的质量就越高。这也解释了为何翻译的精准度会因语言的不同而有所差异。 Google Translate 通常会提供备选翻译，当用户点击它时，Google 会记下反馈。此外，用户还可以“提交一个更好的翻译”。通过这种“众包”的方式，Google Translate 不断改进该语境的翻译质量。当然，这种方式的缺点也是显而易见的：当足够多的人恶意纠正正确的翻译时，它就会起到反效果。 **语言即界面** ReadWriteWeb 在[一篇文章](http://www.readwriteweb.com/archives/how-google-translate-works-its-magic.php)中提到这样一个观点——“语言即界面”。与图形化窗口、按钮没有不同，语言是计算机界面的基础部分。当然另一方面，不同的语言即不同的界面也构成了交互的障碍。有数据表明，世界上超过 99% 的人们日常沟通都要靠母语，但在互联网上，英文信息占了80% ，在剩下的 20% 中，法语占其中的大约 5%，中文等其他语言信息所占比例甚微，至于其中的精华信息，更是少之又少。当人们有条件将不同的语言翻译成他们的母语时，他们就能够接触他们未及的世界。 Google 提供免费翻译服务的价值是显而易见的：它翻译的数据越多，翻译质量就越高，进而吸引更多用户，Google 赚的钱也就越多。 **模糊语言的界限** 当然，Google Translate 并不完美，很低级搞笑的翻译纰漏时有出现。但这并不能阻止 Google Translate 试图“统一界面”打造一个语言大同的梦想。在今年 2 月份，Google Translate 加入了对“世界语”（Esperanto）的支持，这是一门由波兰籍犹太人柴门霍夫博士（L.L.Zamenhof）于 1887 年在印欧语系的基础上创立的一种国际辅助语，旨在消除国际交往中的语言障碍，被誉为“国际普通话”。尽管时至今日，该语使用者寥寥无几。Google Translate 此举显然是在传递更多的象征意义——两者都是基于为语言不通的人搭建沟通的桥梁，联通这个世界。 美国发明家、未来学家 Ray Kurzweil 最近在[接受《赫芬顿邮报》的采访时预言](http://www.huffingtonpost.com/nataly-kelly/ray-kurzweil-on-translati_b_875745.html)，到 2029 年机器翻译的质量将达到人工翻译的水平。尽管对这一论断还存有争议，但不妨碍我们畅想一个语言界限被模糊的理想化世界。Google Translate 试图扮演整合语言信息的角色，这正是 Google 始终秉持的信条，也是它的产品战略。 > “我们畅想着，在未来世界上每个人都可以互相分享信息，无论你在哪里，说什么语言。” Och 如是说。 题图来自 [flickr](http://www.flickr.com/photos/53288652@N05/5033852609/lightbox/)