如何评价微软机器翻译在 WMT2017 中英翻译达到「人类水平」？
首先，我们需要明确“人类水平”在机器翻译领域是一个极其诱人但也非常难以界定的概念。通常，当我们谈论机器翻译达到“人类水平”时，指的是翻译质量与有经验的人类译员所产生的翻译在主观评价（如流畅度、忠实度）和客观评价（如BLEU分数、METEOR分数等）上能够媲美，甚至超越。
WMT（Workshop on Machine Translation）是机器翻译领域最具权威性的评测会议之一，其评测标准和流程也是业界广泛认可的。在 WMT2017 的中英翻译任务中，微软的研究团队确实取得了非常亮眼的成绩，其系统在多个指标上表现优异，甚至在某些特定子任务或评价维度上，其得分确实非常接近甚至超过了当时一些表现出色的人类译员的表现。
从技术层面来看，微软在 WMT2017 取得成功的原因可以归结为以下几个方面：
神经网络机器翻译（NMT）的崛起和成熟： WMT2017 正值 NMT 技术快速发展的时期。微软团队很可能采用了当时最先进的 NMT 模型架构，比如基于 Transformer 的模型（尽管 Transformer 在 2017 年初才提出，但其影响力迅速显现，并且许多研究团队在 WMT2017 竞赛前已经进行了基于 Transformer 的模型尝试）。Transformer 模型通过自注意力机制（SelfAttention）能够更好地捕捉长距离依赖关系，这对于处理中英这种结构差异较大的语言对至关重要。
大规模高质量训练数据的积累和优化： 机器翻译的质量很大程度上依赖于训练数据的数量和质量。微软拥有庞大的语言资源库，包括大量的平行语料（原文和对应译文）。他们可能投入了大量精力进行数据清洗、预处理和扩充，以生成更干净、更具代表性的训练数据。
端到端（EndtoEnd）的优化： NMT 的核心优势在于其端到端的学习能力，即模型直接从源语言文本映射到目标语言文本，无需像传统的统计机器翻译（SMT）那样依赖复杂的特征工程和模块组合。微软很可能通过精心设计的损失函数和优化算法，对整个 NMT 模型进行了精细的端到端优化。
集成学习和模型融合： 很多顶级的机器翻译系统并非仅仅依赖单一的模型，而是通过集成多个模型的预测结果来提升整体性能。微软团队也可能采用了模型融合的技术，将不同架构、不同训练策略的模型结合起来，以达到更好的鲁棒性和准确性。
特定语言对的优化： 中英翻译面临许多挑战，例如词序差异、文化差异、成语和俗语的翻译等。微软团队可能针对中英翻译的特点，在模型设计、特征选择或后处理阶段进行了特定的优化。
然而，对“人类水平”的评价，我们需要保持审慎和深入的思考：
“人类水平”的定义是多维度的：
主观评价 (Human Evaluation): 这是最接近“人类感受”的评价方式。通常会邀请多名人类评价员，根据翻译的流畅度（读起来是否自然、地道）和忠实度（是否准确传达了原文的意思）来打分。微软在 WMT2017 的表现，在某些评分维度上可能确实达到了或接近了优秀人类译员的平均水平。
客观评价 (Automatic Evaluation): BLEU、METEOR、TER 等指标是常用的自动评价指标。它们通过比较机器翻译结果与人工参考翻译的重叠度来评估翻译质量。这些指标有其局限性，比如它们无法完全捕捉语义的细微差别、语境的理解以及翻译的创造性。即使在这些指标上得分很高，也不能完全等同于人类的翻译能力。
特定任务和领域： “人类水平”可能在特定类型的文本（例如新闻报道、技术文档）或特定风格的翻译上才能达到。在更具创造性、情感丰富或包含大量隐含信息的文本上，机器翻译与人类翻译的差距仍然可能很大。
WMT 评测的局限性：
参考译文的限制： WMT 评测依赖于人工提供的参考译文。即使是人类译员，对于同一段文本也可能有多达数十种甚至上百种合理的翻译。评测指标只能与有限的几条参考译文进行比对，这可能无法完全反映翻译的优劣。
评测数据的代表性： WMT 评测数据虽然经过精心挑选，但仍然可能无法完全覆盖所有现实世界中的翻译场景和语言现象。
“竞赛”与“实际应用”的差异： 竞赛的目的是在特定的数据集和评测指标上取得最高分，这可能促使研究团队进行针对性的优化。而在实际应用中，用户对翻译质量的需求可能更加多样化和复杂。
“人类水平”的动态性： 随着技术的发展，人类译员的平均水平本身也在不断提高。同时，机器翻译的进步速度也非常快。今天所谓的“人类水平”，明天可能就过时了。
因此，对于微软机器翻译在 WMT2017 中英翻译达到“人类水平”的评价，我们可以这样理解：
在 WMT2017 的特定评测环境、使用特定的数据集和评测指标下，微软的机器翻译系统展现出了非常接近甚至在某些方面可以媲美当时优秀人类译员的翻译质量。这标志着机器翻译技术，特别是 NMT 技术，已经取得了历史性的突破，能够胜任越来越多的翻译任务，并为用户提供高质量的翻译服务。
但这并不意味着机器翻译在所有方面都完全等同于或者超越了所有人类译员的平均水平。在处理需要深度语境理解、文化洞察、创造性表达或专业领域知识的复杂翻译任务时，机器翻译与人类译员之间仍然存在差距。
总而言之，微软在 WMT2017 的成就具有里程碑式的意义，它证明了机器翻译的巨大潜力，并将机器翻译推向了一个新的高度。但“人类水平”这个概念本身需要被置于具体的评测场景和评价维度下来理解，并且我们也要认识到机器翻译在复杂、 nuanced 的语言应用中仍有进步的空间。
网友意见
先就大家都贴的这张图做一点解释，有些嘲讽实在也没有到点子上。
1. 报道中超过人类水平的是中译英，这张图tweet中也提到了这一点，用一个英译中的结果来嘲讽本身也比较讽刺吧。
2. 刷纪录的model本身体量必定巨大，不太可能已经完美部署进了现有的产品之中。后续还要进过大量的工作进行模型的压缩使其达到一个efficiency和performance的平衡。
3. model实现的是newstest2017通用新闻语料上的突破，这一点还是要认识清楚，而几乎所有实际部署的机器翻译引擎中都有大量的人工规则（这一点是否现在还适用我不是特别确信），距离这个突破到实际产品除了性能还有通用性的问题。
4. 我个人觉得报道中最特别的，可能还是说突破的标准。BLEU是一个简单的但绝不是一个足够好的metric，在Image Caption中用关键词的匹配来度量结果可能已经算是合格，但是对于机器翻译而言，corpus中来自不同译者标准翻译的语言风格、对译文的整体流畅性要求等难以捉摸的因素使得这样的metric很难有实际的说服力。在机器翻译发展的初期使用这样的简单的metric是有其益处的，但想要冲击人类水平，就有必要去弃用BLEU而是通过人工评分的方式来宣告超过人类水平（外包翻译），这其实是一个很有说服力的结果，无论你说他们采用了什么trick也好，多夸大其词也好。这个performance本身是有说服力的。
5. paper我没有细看，所以不好多作分析，只是粗略的印象中，介绍文章中提到的几种方法（对偶学习等），本身也都是MSRA发展了好些年的方法。尽管不算什么新鲜事物，但其真实潜力可能只有在他们手上才能发挥完全（如果有人follow过微软家的一些工作大概能体会这种感觉）。所以我倾向于认为这个成果在现在的语境下，主要是一个工程上的突破。
6. 但回望ImageNet的发展历程，机器翻译的这个突破，本身也具有里程碑的价值，让我们认识到翻译这个问题并非之前想象中那样的遥不可及。当然这一些结论，建立在超过人类水平这句话本身是成立的。而我倾向于认为这句话在一定的限制下已经成立了。
7. 那么如何去评价这项工作的意义？我说不上评价，只是感到MSRA的宣传能力配不上他们的研究水平。做出一个这样的突破就只是联系几家科技媒体刷一波存在感，但是大家对于这种“达到人类水平”的说辞早就习惯了甚至开始有一些抵触，所以也难怪这个成果出来以后到处都是嘲讽？MSRA这些年取得了很多突破，上一次这样宣称突破人类水平的机器阅读理解（machine comprehension），是由R-net在SQUAD数据集上实现，但是其论文不投往顶会又不去推广，甚至连Google scholar搜半天都找不到，代码也不开源，Github上有好几个个人项目根本也就没有办法复现paper中的结果。大概MS家对于这种事情也根本不那么在意？再往前ResNet，MS COCO dataset也都是很有分量的工作和贡献，但是比起隔壁家Google一推出东西Github上就遍地开花，大众就惊呼黑科技相比，真的差得太远了。这中间可不仅仅是一个TensorFlow的差距（CNTK真的难用我就不去吹了）。
抛砖引玉，如有谬误感谢匡正。
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