從Alexa和Siri到無數(shù)的聊天機器人與自動化的客戶支持系統(tǒng)，電腦正逐漸學會說話。唯一的問題是電腦常常被搞糊涂。

Salesforce的一個研究團隊想出了一個聰明的辦法來提高許多現(xiàn)代語言程序的性能，即在訓練算法完成其他任務之前，教其說另一種語言。

教會機器保持連貫的對話仍然是人工智能領域的一大突出挑戰(zhàn)，因為要想清楚地理解口語或文字的含義，往往需要對世界有更廣泛的理解或者常識。

事實證明，訓練機器學習系統(tǒng)在兩種語言之間進行轉換，可以自動地教會它有關搭配關系和恰當語境的內容。當這個系統(tǒng)被用作另一個訓練來進行對話，或者檢測文字中包含的情緒的機器學習系統(tǒng)的基礎時，它的表現(xiàn)遠遠好于一個從頭開始訓練的系統(tǒng)。

Salesforce的首席科學家、應用機器學習與語言的專家理查德·蘇格說，“我們正在使用機器翻譯數(shù)據(jù)，我們基本上是在教授模型如何理解詞匯和語境?！?/span>

這項工作是機器學習的進步提高人工智能系統(tǒng)語言技能的一個例子。許多基于深度學習的計算機視覺系統(tǒng)利用了某種形式的網(wǎng)絡預訓練，而據(jù)蘇格所言，機器翻譯可能提供了一種類似的方式來引導自然語言系統(tǒng)。

Salesforce是一個在銷售，營銷和商業(yè)之間管理客戶互動的在線平臺，已經通過其愛因斯坦平臺提供了一系列人工智能工具。其中一種是自動分類電子郵件或聊天消息的情緒的工具，另一種是工作人員根據(jù)他或她以前的活動追求的潛在客戶的優(yōu)先級。

他相信這一發(fā)現(xiàn)將有助于提高愛因斯坦平臺的自然語言能力。他說，“對于聊天機器人和自動化客戶支持來說，這是非常有用的。”

Salesforce的研究人員訓練出了一個可以在英語和德語之間進行翻譯的深度學習系統(tǒng)。這涉及到將大量的翻譯文檔輸入到一個多層的神經網(wǎng)絡中，并不斷調整網(wǎng)絡參數(shù)，直到它學會自動生成一個像樣的翻譯。這個系統(tǒng)用矢量表示單詞，這是一種編碼和解析文本意義的常用方法。

然后，研究人員對雙語網(wǎng)絡進行了培訓，讓他們做各種各樣的事情：確定一段文本的情緒；對不同類型的問題進行分類；然后回答問題。他們還發(fā)現(xiàn)，他們的預訓練網(wǎng)絡超過了沒有學過第二語言的人的表現(xiàn)。

機器翻譯數(shù)據(jù)集特別大，這有助于機器學習這一挑戰(zhàn)。參與該項目的Salesforce研究人員麥凱恩說，“翻譯和其他語言之間有著重要的聯(lián)系。翻譯數(shù)據(jù)集是非常普遍的，它們包含的信息對自然語言處理來說是非常有用的?！?/span>

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