谷歌在2016年发布了全新的神经机器翻译系统（GNMT），并表示由于神经网络算法的介入，该系统相比传统机器翻译降低了80%的错误率，已接近人工翻译的水平。
但对于谷歌的这项发布，以及神经网络（或者深度学习）算法是否真的适合自然语言处理，业内存在着不同的看法。
日前美国AI公司exClone创始人，超导材料公司Epoch Wires主席Riza C. Berkan在博客中发布了一篇文章，围绕这一问题表达了自己的看法。他认为谷歌GNMT系统仅仅是一个噱头，而且由于自然语言本身并的特性，根本不适合用现有的神经网络算法来处理。
自然语言并非连续过程
作者认为，神经网络算法本身的技术特点决定了它更适合于处理连续型变量，或者连续型过程，即自变量和因变量之间存在一种连续的变化关系（如气温变化），而非跳跃式的变化（如一个人的银行余额变化）。但自然语言，单纯从字词组成的角度来看，却并非一种连续型的过程，自然语言是由语法规则、逻辑思考和渐进式的决策边界等各种非连续过程产生的一种非连续的变化。
举例来说，“Mary爱她的猫（Mary loves her cats）”这句话，单从字词组成的角度看就是非连续的。因为Mary和猫之间并不是一种逻辑上连续的关系，而是一种随机的偶发性关系（Mary可以爱任何东西，并不一定是猫）。如果直接用这种偶发性的变化关系来训练神经网络系统，那么系统会抓不到训练的重点，也就得不到预期的输出效果。
但如果换一种方式，将上面那句话重新组织：{专有名词-Mary:人类女性}{动词-爱:情感寄托}{名词-猫:宠物}，那么就能得到一种相对更连续的数据。因为从认知上说“人类女性对宠物具有情感寄托”比“Mary爱猫”具有更好的一致性。而如果以这样的数据输入神经网络系统展开训练，那么就能得到一个理想的效果。
需要指出的是，后一种组织方式并非简单的词性解析，而是一种逻辑性的认知识别，要做到这一点需要大量的人力和物力投入，目前还没有可靠的机器替代人工的方法，这也解释了在过去30年中，为什么基于字词组成的角度训练神经网络系统并未取得重大突破的原因。
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