終於不用學英文了？

對於學英文苦惱的商務人士，最近有個大好消息，就是臉書成功做到英文福建話的順暢翻譯，說是福建話，但考量到開發工程師是台灣人，你可以理解成根本就是台語翻譯器。

臉書元宇宙產品廣受嘲笑跟質疑，這次還是用翻譯系統展示臉書還能多線開發產品的，大廠的實力還是不可以小覷的。

這個有什麼了不起呢？募資網站上不也是有成堆的語言翻譯機嗎？

臉書的突破主要來自一個基礎事實，就是多數的通用翻譯系統，都必須用英語為中心，來源語言要先翻成英文，再翻譯成目標語言。有很多人嘗試過多語言互相翻譯系統，但成效都比用英文當基礎差。這跟實體世界翻譯書籍一樣，文學作品會從大的語言互相連接，然後往小的語言翻譯。

而臉書宣稱他們的多語系統效能可以好過雙語模型。這樣的好處是，系統效能會好很多，另外以前一些不太容易挑戰的小語言會愈來愈好翻譯。世界上很多語言沒有標準書寫系統，臉書直接給你看台語英語直翻，你就可以聯想到有朝一日世界上超過3000種的口頭語言就可以被直接翻譯了。

那我們還要學英文嗎？

首先是人工智慧有超大突破，然後再超大放鳥的新聞，我們也不是第一次遇到了。過去特斯拉的馬斯克多次說今年是全自動駕駛元年，但2014年到現在，那個全自動駕駛元年一直還沒發生，連他自己都在訪問中自嘲此事。因為全人工智慧最後1哩路，永遠有很多我們還不清楚的事情，所以看似沒問題，結果一下又遇到天花板了。

講台語嘛也通　臉書英文翻譯大突破

語音人工智慧的難度有多大呢？從無所不能的亞馬遜看起。亞馬遜擁有的數據量絕對是數一數二，但當初亞馬遜開發Alexa的時候，發現一個令人震驚的事實，就是他們的語音數據太少了。亞馬遜缺數據大概跟美國缺玉米一樣荒誕，但沒有就是沒有，他們手上的數據都是交易數據，畢竟沒有人一邊看電子書一邊逛電商一邊講話啊。

另外，亞馬遜老闆貝佐斯想要的是他們的喇叭Echo，可以在你家真正的環境使用，這跟谷歌、蘋果的開發環境不一樣，我們用Siri會直接對著手機麥克風講話。一般人家裡的聲音又吵又遠，要正確喚醒語音助手，用2014年的技術是非常黑科技的。智慧喇叭的要求很高，喚醒詞不準確的話，根本沒辦法啟動，如果10句話有兩句話聽不懂，使用體驗就差到不能用。

接下來殘酷的開發過程就是不斷把預算砸進去，Alexa相關開發團隊最後高達兩千人，而且亞馬遜為了不驚動谷歌、蘋果，做了非常嚴密的保密措施，多花了很多錢。前期開發非常不順利，貝佐斯看到開發團隊規畫的開發時程計算後發現，可能要高達20年才能完成，震驚不已，痛罵開發團隊。

開發智慧喇叭　亞馬遜砸大錢做苦工

但結果還是亞馬遜的砸大錢做大事邏輯解決了問題，他們買了一些小公司，如波蘭的Ivona就花了3000萬美元。全世界花大錢購買語音資料，這還不夠，他們最後租了一些房子，在裡面放滿麥克風跟你家會有的嘈雜設備，請公司雇用的人員進去模擬日常生活，念台詞給機器聽！根本是語音錄製實境秀的概念。因為要不同口音跟年齡層的隨機人群，所以房子來往的人流太多還被以為是在社區賣毒品，鄰居還緊急報警，在嚴格的保密措施下，亞馬遜員工也不能跟警察說清楚他們正在做什麼⋯

這樣的努力結果就是Alexa非常成功，到了2018年，用戶跟Alexa的通話次數增加了幾百億次，講得愈多，訓練得愈準，機器的理解力提升了20%。今天Alexa在智慧家電算是非常一般的東西，也不太有人特別錄跟Alexa聊天的影片了，因為這一切已經變成常態。現在智慧喇叭已經是我們生活中的一部分。九牛二虎之力就是為了做到喇叭聽你講話。

回到開頭，我們何時才開始不用學英文呢？目前臉書台語英文翻譯的展示情境，已經到了堪用的臨界值。如果你會一些簡單英文，大概一兩年內，所有會議系統應該都有主要語言互譯即時字幕，不夠精確但堪用，但也僅僅是堪用。要完全即時對話可能要到7、8年後，但對於吹毛求疵的人來說，還要更久時間。

從自動駕駛的事情來看，人工智慧最後1哩路永遠有問題要排除。所以我們馬馬虎虎運用在日常生活上應該很快可以達成，完全不用學外語應該對現在的嬰兒是很可能的，但對於你我已經是成年人的人，5年內完全不用學英文應該不現實。所以暫時來說還是要學英文啊！阿滴跟徐薇老師，你們可以放心了！