Facebook借力Bing，查询AI翻译文本的用户达8亿用户

机器学习，让Facebook跨越语言障碍，连接世界的梦想成真。现在Facebook每天都有20亿个文本翻译服务。Facebook能够在40种语言之间进行1800种方向的翻译。而且几乎有一半的Facebook用户，即8亿用户每月都会看翻译文本...

机器学习，让Facebook跨越语言障碍，连接世界的梦想成真。现在Facebook每天都有20亿个文本翻译服务。Facebook能够在40种语言之间进行1800种方向（比如，法语到英语）的翻译。而且几乎有一半的Facebook用户，即8亿用户每月都会看翻译文本。

这些都基于Facebook自己的机器学习翻译系统。2011年该公司与微软Bing开始增强翻译能力的合作，但也一直致力于向自主系统的转变，2015年，Facebook成功完成这一转变，并开始独立使用自己的翻译技术。点击Facebook 帖子上的“See Translation”按钮，机器学习AI会即时为您显示目标语言的文本。

Alan Packer是Facebook的语言科技工程的总监，他在旧金山举办的麻省理工科技评论的EmTech Digital 大会上披露了这一进展。该会议重点关注人工智能，机器学习，以及其他解析数据的先进方法。

早些时候，Pinterest的产品总监Jack Chou 在发布其视觉搜索特征的6个月后就披露了他们的这一进展，每月Pinterest的视觉搜索会达到1.3亿个。该产品仅由4个人的小团队组建而成，而且用户可以使用源图片而不是文本进行搜索。现在，Pinterest有2000万爱好者拥有5000万个“buyable pins（应用程序：功能是可以让你直接在应用程序内购买找到的物品。）”

Facebook是在线翻译的早期先驱之一，曾打造了众包工具让全世界的用户将其接口文本翻译成当地语言。2011年，Facebook开始使用自动化系统翻译用户的帖子以及动态消息中的评论。

去年，Facebook收购了Wit.ai，后者是一个用文本和语言理解自然语言，增强用户接口能力的创业公司。谷歌和微软的Skype一直都在奋力寻求能够连接世界的翻译工具。

Facebook最初寻求Bing的帮助的原因是，“我们没有自己的技术，但是看到了其中的价值。我们做了笔生意，开始运行，然后受益良多。”Packer告诉我说。问题是Bing的目的是翻译更得体的书面网站文本，而不是人们说话风格的文本。Packer 说Bing“在俚语，习语，比喻上做的不好，我们真的非常需要去用自己的数据训练。”

因此，Facebook先搜索了最需要翻译的语言，并开始打造自己的能够胜过微软的技术版本。当我们能够展示出它比Bing还好的时候（对某种特定语言的翻译），我们就会离开Bing，用我们自己的服务取而代之。

现在，已经有1800种翻译组合。当Facebook认为自己的翻译很正确的时候，会自动显示翻译内容以及一个“见原文”的选项，当它认为自己的翻译可能有错时，会只显示供客户选择的“见翻译”按钮。

Packer告诉我，Facebook的反垃圾邮件及政策执行的其他团队，以及Instagram等被收购的团队，现在都在考虑如何集成翻译的问题。

从上面这张2011年的截屏图片开始，Facebook的帖子翻译功能开始节节胜利，客户量猛增。

Facebook的动机很明显，出于为社会服务的意识，而且也为了追求丰厚的利润。Facebook的任务是让世界更加开放和互联。我问了Packer翻译的角色，他说，“翻译团队的使命就是，打破语言的笆篱，让世界更加互联。”

他虽然没有具体数据，但是他表示，使用翻译产品让用户“有更多朋友，更多朋友的朋友，能够理解更多概念和文化。”而且，该公司知道，这对用户来说越来越重要，因为“当我们为某些用户关闭这一功能的时候，他们非常着急。”Facebook用户连接的世界上的人越多，他们在社交网络上花费的时间越多，而能够带来盈利的广告越多。

我们很快进入了一个有AI和无AI的时代。没有工程实力解析其内容和信息的科技巨头，将不能将这些信息有效地传达给用户。在其他公司捉襟见肘，难以给研发提供投资和资源的时候，谷歌，Facebook，微软这类的公司能够脱颖而出。

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