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我把《包法利夫人》中的那段话放到谷歌翻译中，看看其能不能很好地捕捉到这段话的意思。谷歌翻译的结果是：“The human word is like a cracked cauldron where we beat melodies to make the bears dance，when we want to soften the stars.”（人类的语言就像一个破裂的大锅，当我们想让星星变柔和的时候，我们会敲打旋律让熊跳舞）。“soft”这个词用在这里确实要比“tenderise”好很多，但仍不够贴切。我又尝试去看OUP（牛津大学出版社）翻译出版的世界名著系列丛书中是如何翻译的，此翻译由人工完成，译者是玛格丽特·莫尔登（Margaret Mauldon）。译文是这样的：“Human speech is like a cracked kettle on which we tap crude rhythms for bears to dance to，while we long to make music that will melt the stars.”（人类的语言就像一只裂开的鼓，我们敲着粗糙的节奏让熊跟着跳舞，而我们渴望创作出能融化星星的音乐）。[2]
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这个过程会让你意识到，翻译不仅要选择正确的单词，重要的是要能捕捉到字里行间的情感。算法翻译只能译出“敲打旋律让熊跳舞”，而人则能翻译出“感动天上的星辰”这样的美文。大多数情况下，机器翻译只要能传达句子的意思，大体翻译一下就可以了（诗歌不在此列[3] ）。作为算法翻译成功的代表，谷歌翻译目前支持103种语言，每天翻译超过1400亿个单词。
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到什么时候，从事翻译的人会失业？或是人们不再需要整篇整篇地翻译出新的文章，而是检查订正机器翻译中的小错误？对于这样的问题，我是这样看的：实际上，在人工智能解决意识的问题之前，这些算法永远不可能达到人工翻译的水平。翻译不仅仅是语言之间的迁移，而是思想在语种之间流动。除非机器有了灵魂、生出了灵智，否则它将永远无法深刻理解并充分利用人类交流的精妙。
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回顾对《包法利夫人》选段的翻译，我觉得谷歌翻译的“cauldron”（大锅）比玛格丽特·莫尔登翻译的“kettle”（壶、罐、鼓）好，[4] 此外，谷歌翻译的“to make the bears dance”更有冲击性和威胁性。也许最好的翻译是人机结合的翻译。
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为了获得更准确的翻译，谷歌聘请了人工翻译人员来改进它的算法，但这并不总能带来更加令人满意的结果。总是有人在试图扰乱算法，所以谷歌有时会用错误的例子加载数据，从而改变概率，最终导致翻译的错误。类似的黑客攻击也曾发生在俄罗斯，俄罗斯联邦的官方名被翻译成了乌克兰语的“Mordor（魔多）”。魔多是奇幻作家托尔金《指环王》中的地名，位于中土世界东南方，归属黑魔王索伦（Sauron）管辖。
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尽管存在这些问题，谷歌翻译还是越来越擅长人类语言翻译。甚至有人提议以动物交流的声音为对象，绘制高维晶体图，看看它们的图像是否与人类交流具有相同或相似的形状，以便让我们能够理解我们的宠物到底在说些什么。当我在巴黎的索尼计算实验室见证了一个非凡的语言创造力试验（吕克·斯蒂尔斯（Luc Steels）开发了可以自行开发自己语言的机器人）以后，我开始考虑这样的一个问题：我们可能需要一种新工具来帮助我们理解机器语言了。
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[1] 1952—2001，英国著名的科幻小说作家，幽默讽刺文学的代表人物，第一个成功结合喜剧和科幻的作家。此外，他也是一位广播剧作家和音乐家。其作品《银河系漫游指南》以广播剧起家，后来发展成包括五本书的“三部曲”，还被拍成了电视连续剧。——译者注
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[2] 以上翻译按照英文直译，如果结合其他因素，译者认为这样更好：人类的语言只像走街串巷、撂地卖艺的马戏人在戏耍狗熊时敲打的破锣，怎能痴心妄想其去感动天上的星辰？——译者注
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[3] 诗歌除了包含意思表达，还包含语音、音韵等内容，不是简单的内容翻译就可以。——译者注
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[4] 译者觉得译成“破锣”更好，但这种事情见仁见智，各位读者也许有更好的翻译。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 机器人术语
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我去参观了斯蒂尔斯的实验室。镜子前20个机器人一字排开，它们探索着用自己的身体在镜子里做出各种形状。每当有新的动作和形状出现时，它们就创造一个新词来描述它。例如，机器人将其左臂置于水平位置，它就为这个动作起个名字（发明一个词）。每一台机器人都为自己独特的动作创造了一套属于自己的独特语言。
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真正令人兴奋的时刻是这些机器人开始互相交流时。一个机器人从它的词典中选取一个单词，并要求另一机器人执行与该词相对应的动作。当然，第二个机器人不知道它想要什么，所以它选择一个动作作为猜测。如果猜对了，第一个机器人就会给出正向的肯定；如果没有猜对，它将向第二个机器人展示该动作。
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第二个机器人可能已经给这个动作起了自己的名字，在这种情况下，它不会放弃自己的选择，而是会更新字典来包含这个新词。随着交互的进行，机器人会根据交互的成功程度来衡量单词的价值，对交互失败的单词进行降级处理，以减少交互的不畅。交互进行一周后，令人大为吃惊的是，一种共同的语言出现了。通过不断的更新和学习，机器人发展出了自己的语言。这种语言足够复杂，甚至包含了像代表“左”和“右”等更为抽象的单词。这些词，是在词和动作与位置的直接对应关系的基础上发展而来的。在这个试验中，任何趋同的进展都是令人兴奋的。但对我来说，真正引人注目的是：这些机器人有一种它们可以互相理解的新语言，但研究人员在试验进行的一周内一直无法理解这种语言，直到他们与机器人进行了极大量的交互，才能解译这些新词的含义。
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斯蒂尔斯的试验为洛夫莱斯的预言提供了一个很好的反证。斯蒂尔斯编写的代码允许机器生成自己的语言，代码中出现了一些新的东西，演示证明除了机器以外，没有任何人类能够理解它们的共同语言。学习这门语言的唯一方法就是让机器人演示每个单词所对应的动作或位置。
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谷歌的Google Brain提出了一种新的加密算法，即创建独有的语言算法，这样就可以在不被第三方窃密的情况下进行交互通信。他们在密码学的视域下进行了这样的试验：Alice的任务是向Bob发送秘密信息，Eve尝试截获并破译该秘密信息。如果Eve不能截获或破译Alice所发送的信息，则Alice得分；反之亦然。此试验中，Alice和Bob共享一个数字，这是Eve唯一不能访问的。这个数字是Alice和Bob创建代码的关键。Alice和Bob的任务是使用这个数字创建一种秘密语言，这种秘密语言只有在知道密钥的情况下才能被解密。
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一开始Alice试图掩盖信息的企图很容易被黑掉，但经过15 000次交互以后，Bob就能解读Alice所发送的信息了，而Eve解读的概率还是跟瞎猜没任何区别。Alice和Bob使用的神经网络意味着，它们的交互很快就会被不断重新定义的语言所掩盖，所以不止Eve被挡在门外，就算是人类，即使通过查看结果代码，也不可能解读出它们正在做的交互。这些机器人可以安全地交谈，而我们人类却无法窃听它们的私语。
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 受阻于“中文房间”试验[1]
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这些驾驭着语言、把英语翻译成西班牙语、挑战并赢得《危险边缘》、理解叙事技巧的算法，提出了一个对整个人工智能领域都很重要的有趣问题：在怎样的情况下，我们应该认定算法理解它实际在做什么。我们也许可以从约翰·希尔勒设计的“中文房间”试验中得到结论。
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“中文房间”的试验过程是：想象一下，你被关在一个房间里，房间里有一本用英文写成的从形式上说明中文文字句法和文法组合规则的手册，以及一大堆中文符号。依靠这本手册的说明，将中文符号组合起来，你就可以和一个讲中文普通话的人进行非常有说服力的沟通，而你不需要理解任何一个中文字或词。
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希尔勒试验的目的，是为了证明这样的观点：一台被编程以文本形式进行回应的计算机，虽然我们很难将其与真正的人类区分开来，但它仍不能被认为是具有智力或理解力的。“嵌入式”这一思路是对图灵测试的巨大挑战。但是，转过来再想想，当我在说话的时候，我的大脑到底在做什么呢？这个过程中我的大脑是不是在某种程度上也在遵循一套指令？是否存在一个阈值，超过这个阈值，我们就可以认定计算机是理解中文普通话的？
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