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硅星人認(rèn)為，微信應(yīng)該進一步、更加詳細(xì)地告知我們：這個bug為什么會出現(xiàn)，由哪些因素所導(dǎo)致。

一方面，微信翻譯背后的技術(shù)確實比較復(fù)雜。解釋它，有助于用戶去理解它的工作原理，明白這個翻譯結(jié)果的背后，可能有著十分復(fù)雜的技術(shù)原因。

另一方面，你關(guān)掉了"you are so"句式，還會出現(xiàn)學(xué)校簡稱；關(guān)了學(xué)校簡稱，還會有更多會觸發(fā)bug的詞被發(fā)現(xiàn)。發(fā)現(xiàn)一次關(guān)一次？這樣傷害的是正常使用翻譯功能用戶的體驗，長此以往總不是辦法。

遺憾的是，微信方面表示，以上面微博為準(zhǔn)，不再更多置評（或許是因為不想繼續(xù)惹惱蔡徐坤的粉絲吧。）同時，中文互聯(lián)網(wǎng)上完全找不到針對此事靠譜的技術(shù)解答，即便在知乎上，相關(guān)主題下面也都是用戶在分享自己發(fā)現(xiàn)的bug截圖，沒有人解釋原因。

既然這樣，不妨讓硅星人來試試？

我們采訪了多位機器學(xué)習(xí)專家，并在接下來的篇幅里 1）解釋微信翻譯用的到底是什么技術(shù)；2）再嘗試回答"you play basketball like caixukun" 這句話，為什么在微信翻譯里被翻錯了。

微信翻譯用的是什么技術(shù)？

硅星人經(jīng)過多方面了解，確信微信英漢互譯系統(tǒng)采用的是目前機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域比較火的“神經(jīng)機器翻譯”(Neural Machine Translation, 簡稱 NMT) 技術(shù)，由微信AI團隊自研。

從外行人的角度來看，NMT在翻譯一句話時，做了這些事情：

Step 1: 在一定程度上模仿人腦的思維方式，NMT根據(jù)一個單詞在整個句子（可以是長句）當(dāng)中的語境，為這個單詞建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，形成一個語義表示。

比如單詞是英語的 dog，可以理解為NMT在它的“大腦”里形成了一條狗的印象。

Step 2: 按照在句子甚至段落中的語境，將模型重新轉(zhuǎn)化成另一種語言。

比如 dog 翻譯成法語就是 “l(fā)e chien”；但如果語境是“一條狗生下了小狗”，那么 dog 就會被翻譯成陰性的"la chienne"。

（NMT不是真的在大腦中形成狗的視覺印象，事實上整個過程跟圖像完全沒有任何關(guān)系。這個所謂的“印象”，通過一連串向量 (vector) 表示。狗的例子來自于 Microsoft Translator [1]）

NMT的主要優(yōu)勢是對長句子（甚至段落）有著不俗的翻譯能力，閱讀起來上下文連貫程度接近人翻。問世之后，NMT 也逐漸被微軟、Google、百度、騰訊等大公司的翻譯產(chǎn)品所采用。

“機翻技術(shù)一直在不斷迭代更新，以前基于規(guī)則，過去十年主要基于統(tǒng)計，現(xiàn)在我們開始用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)機器翻譯是目前機器翻譯上比較火的一項技術(shù)。我們絕大多數(shù)的大語種翻譯已經(jīng)基于這個技術(shù)了，“在美國一家頂級科技公司的研究分支擔(dān)任資深研究員的王夏*告訴硅星人。

”在機翻技術(shù)發(fā)展的每個階段，科研人員都會遇到一些問題。NMT也存在一些問題，比如整個過程的可解釋性是非常低的，”他說。

硅星人翻譯一下這句話的意思：在具體案例的層面上，一個NMT的系統(tǒng)為什么會把一句話 ABCDE 翻譯成 abcde，研究者目前是很難將翻譯過程解釋清楚的。

這句話為什么被翻錯了？

當(dāng)NMT翻錯了的時候，可能發(fā)生了哪些情況？

其實錯沒錯、錯誤嚴(yán)重不嚴(yán)重，都是人來決定的。在機器眼里沒有對錯，選定的答案就是機器認(rèn)為概率最高或最有可能的那個答案，因為一切都按照模型、算法運轉(zhuǎn)著。

接受這一點，你才能理解這句話為什么翻錯。

接下來進入正題