針對(duì)在線中翻英服務(wù)，Google采用神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(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(duì)龐大的運(yùn)算分析，該公司早前推出的人工智能(AI)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)及定制化AI電腦專用芯片功不可沒(méi)。

　　根據(jù)Tech2報(bào)導(dǎo)，有別于之前以字詞為基礎(chǔ)的機(jī)器翻譯(Phrase-Based Manchine Translation;PBMT)，GNMT將輸入的句子當(dāng)成一個(gè)整體來(lái)處理。雖GNMT初次測(cè)試結(jié)果與PBMT不相上下，Google工程師借由對(duì)外開源的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)工作組更進(jìn)一步解決完成快速翻譯所需的運(yùn)算，彌補(bǔ)GNMT與PBMT的速度落差，同時(shí)提升GNMT翻譯的準(zhǔn)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(shù)學(xué)計(jì)算，亦即線性代數(shù)，Google趁著上一層計(jì)算完成之前，先展開下一層的計(jì)算工作，這背后最大的功臣是Google專為人工智能(AI)打造的定制化芯片Tensor處理器(Tensor Processing Unit;TPU)。據(jù)聞早前GNMT需用10秒翻譯的句子，現(xiàn)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(zhí)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。換言之，科技巨擘無(wú)不朝著相同的目標(biāo)邁進(jìn)，一來(lái)提升機(jī)器翻譯的品質(zhì)，二來(lái)建構(gòu)可理解并回應(yīng)人類自然語(yǔ)言的AI系統(tǒng)。

　　GNMT目前僅針對(duì)Google中翻英服務(wù)，未來(lái)預(yù)計(jì)擴(kuò)及更多的語(yǔ)言組合。