为什么 Google 翻译只重算法不重语言学的语法结构和规则？
这个问题提得很有意思，也触及到了当前机器翻译领域的一个核心议题。很多人会觉得，既然语言有那么多精妙的语法结构和规则，为什么机器翻译不像人类那样去理解和应用它们呢？Google 翻译（以及大多数现代机器翻译系统）在很大程度上依赖于“算法”而不是显式地编码语言学的语法结构和规则，这背后有几个关键的原因，我来为你详细解读一下。
首先，我们要理解“算法”在这里指的是什么。它不是指一个简单的、线性的 ifthen 语句集合。现代机器翻译，尤其是 Google 翻译，其核心是神经网络模型，更具体地说，是大规模的深度学习模型。这些模型通过训练海量多语种的平行语料库（即同一文本在不同语言中的翻译对照）来“学习”语言的模式。
为什么“数据”和“学习”比“显式规则”更有优势？
1. 语言的复杂性和例外性：
人类语言的语法规则是极其复杂且充满例外的。例如，“主谓宾”的顺序在很多语言中是基本规则，但即使是同一语言内部，也有大量的语序变化，取决于强调、修饰语的位置、否定词等等。如果我们要用显式规则来覆盖所有这些情况，需要的规则数量将是天文数字，并且难以维护和扩展。而神经网络模型，通过海量的例子，能够隐式地捕捉到这些细微的模式和例外，而不需要我们一一列举。它不是在“理解”规则，而是在“模仿”数据中展现出的规律。
2. 语料库的丰富性与模型的泛化能力：
互联网时代带来了前所未有的多语种文本数据。Google 翻译能够访问并分析的语料库是人类语言学家穷尽一生也无法触及的。这些数据包含着各种风格、各种语境下的语言使用。深度学习模型，尤其是具有注意力机制（Attention Mechanism）的 Transformer 模型（Google 翻译现在主要使用的架构），非常擅长从这些海量数据中提取关联性。它们能“看到”一个词在特定语境下与哪些词经常一起出现，在句子中的哪个位置更可能出现，以及如何与其他词语组合才能形成正确的意义。这种能力远超显式规则所能达到的广度和深度。
3. “端到端”的优势：
早期的机器翻译系统常常采用流水线式的结构，比如先进行词性标注、句法分析、再进行翻译。每个环节都依赖于手工编写的规则和词典。一旦其中一个环节出错，后续环节的翻译质量就会大打折扣。而现代神经网络模型采用的是“端到端”（EndtoEnd）的学习方式。它接收原文作为输入，直接输出目标语翻译，中间过程不再有清晰、可解析的语言学结构。这使得模型能够直接从输入语言的整体信息（包括词语、语序、上下文等）预测输出语言最有可能的表达方式，减少了信息在各环节丢失的风险。
4. 适应新语言和领域的速度：
如果机器翻译系统是基于显式规则的，那么要支持一种新语言，就需要语言学家花费大量时间和精力去分析该语言的语法、词汇，并编写大量的规则。这效率非常低下。而基于数据驱动的神经网络模型，只要有足够的平行语料，就可以通过重新训练来快速适应新语言或特定领域的翻译需求（例如，医学、法律等）。
5. 对“意义”的间接捕捉：
虽然模型没有像人类那样“理解”语法规则，但它们通过学习大量语料，能够捕捉到语法结构如何影响词语的意义和关系。例如，一个句子的主语和谓语之间存在什么样的关系，通过词语的搭配和在句子中的位置，模型能够学习到这种关联。当模型看到一个中文句子“我爱你”时，它不是在分析“我”是第一人称代词，“爱”是动词，“你”是第二人称代词，然后根据“主谓宾”规则生成英文“I love you”。它是在大量的英文“I love you”与中文“我爱你”的平行语料中，学习到当输入是中文“我爱你”时，输出最可能的是英文“I love you”。这种“学习到什么程度算足够”，是由模型的能力和训练数据的质量决定的。
为什么看起来“不重语法”，但实际上“内化了语法”？
严格来说，现代机器翻译系统并非完全“抛弃”语言学。相反，它们是通过一种更强大的方式“内化”了语言学知识。
词向量和上下文嵌入： 模型将词语转化为高维向量（词嵌入），这些向量能够捕捉词语之间的语义和语法关系。相似的词语在向量空间中会比较接近。而长短期记忆网络（LSTM）或 Transformer 的自注意力机制，更是能够根据上下文动态地生成词语的表示（上下文嵌入），这使得模型能够区分一词多义，并理解词语在特定句子中的作用。
注意力机制： 这个机制是 Transformer 的核心。它允许模型在翻译一个词时，能够“关注”源句子中的多个词语，并判断它们对当前翻译词的重要性。例如，在翻译一个包含代词指代的句子时，注意力机制可以帮助模型“回顾”前面的词语，确定代词应该指代谁。这间接模拟了人类理解指代关系的过程。
大规模数据隐含的语法： 当模型被训练在数十亿句子的平行语料上时，它不可避免地会学习到语言的统计规律，而这些统计规律本身就是语法规则和常见表达方式的体现。例如，它会“知道”在英语中，“动词 + ing”的结构后面经常跟着一个名词，而不会是形容词。这种“知道”是数据统计的结果，而非硬编码的规则。
局限性依然存在：
尽管如此，完全依赖数据驱动的机器翻译仍然存在一些局限性，尤其是在处理：
高度专业化、低资源语言或领域： 当可用语料不足时，模型的泛化能力会受限。
需要深刻理解的复杂推理： 模型可能难以处理需要深层语义理解、常识推理或复杂逻辑关系的句子。
特定文化背景或非常规表达： 细微的文化差异或新创造的语言表达，模型可能难以准确翻译。
对精确语法要求极高的场景： 在法律合同、科学论文等对语法和术语准确性要求极高的领域，人工校对仍然是不可或缺的。
总结来说， Google 翻译之所以“不重”显式语法规则而“重”算法（即深度学习模型和海量数据），是因为这种方法在处理海量、多样化的语言数据时，展现出更强的泛化能力、适应性和效率。它通过数据驱动的方式，让模型隐式地学习和内化了语言的模式，包括词语的含义、句法结构和语境关联。这使得它能够以比传统规则系统强大得多的方式来生成自然流畅的翻译。虽然这种方法依然有其局限性，但它已经极大地推动了机器翻译的进步，使其在许多场景下都表现出色。
首先，我们要理解“算法”在这里指的是什么。它不是指一个简单的、线性的 ifthen 语句集合。现代机器翻译，尤其是 Google 翻译，其核心是神经网络模型，更具体地说，是大规模的深度学习模型。这些模型通过训练海量多语种的平行语料库（即同一文本在不同语言中的翻译对照）来“学习”语言的模式。
为什么“数据”和“学习”比“显式规则”更有优势？
1. 语言的复杂性和例外性：
人类语言的语法规则是极其复杂且充满例外的。例如，“主谓宾”的顺序在很多语言中是基本规则，但即使是同一语言内部，也有大量的语序变化，取决于强调、修饰语的位置、否定词等等。如果我们要用显式规则来覆盖所有这些情况，需要的规则数量将是天文数字，并且难以维护和扩展。而神经网络模型，通过海量的例子，能够隐式地捕捉到这些细微的模式和例外，而不需要我们一一列举。它不是在“理解”规则，而是在“模仿”数据中展现出的规律。
2. 语料库的丰富性与模型的泛化能力：
互联网时代带来了前所未有的多语种文本数据。Google 翻译能够访问并分析的语料库是人类语言学家穷尽一生也无法触及的。这些数据包含着各种风格、各种语境下的语言使用。深度学习模型，尤其是具有注意力机制（Attention Mechanism）的 Transformer 模型（Google 翻译现在主要使用的架构），非常擅长从这些海量数据中提取关联性。它们能“看到”一个词在特定语境下与哪些词经常一起出现，在句子中的哪个位置更可能出现，以及如何与其他词语组合才能形成正确的意义。这种能力远超显式规则所能达到的广度和深度。
3. “端到端”的优势：
早期的机器翻译系统常常采用流水线式的结构，比如先进行词性标注、句法分析、再进行翻译。每个环节都依赖于手工编写的规则和词典。一旦其中一个环节出错，后续环节的翻译质量就会大打折扣。而现代神经网络模型采用的是“端到端”（EndtoEnd）的学习方式。它接收原文作为输入，直接输出目标语翻译，中间过程不再有清晰、可解析的语言学结构。这使得模型能够直接从输入语言的整体信息（包括词语、语序、上下文等）预测输出语言最有可能的表达方式，减少了信息在各环节丢失的风险。
4. 适应新语言和领域的速度：
如果机器翻译系统是基于显式规则的，那么要支持一种新语言，就需要语言学家花费大量时间和精力去分析该语言的语法、词汇，并编写大量的规则。这效率非常低下。而基于数据驱动的神经网络模型，只要有足够的平行语料，就可以通过重新训练来快速适应新语言或特定领域的翻译需求（例如，医学、法律等）。
5. 对“意义”的间接捕捉：
虽然模型没有像人类那样“理解”语法规则，但它们通过学习大量语料，能够捕捉到语法结构如何影响词语的意义和关系。例如，一个句子的主语和谓语之间存在什么样的关系，通过词语的搭配和在句子中的位置，模型能够学习到这种关联。当模型看到一个中文句子“我爱你”时，它不是在分析“我”是第一人称代词，“爱”是动词，“你”是第二人称代词，然后根据“主谓宾”规则生成英文“I love you”。它是在大量的英文“I love you”与中文“我爱你”的平行语料中，学习到当输入是中文“我爱你”时，输出最可能的是英文“I love you”。这种“学习到什么程度算足够”，是由模型的能力和训练数据的质量决定的。
为什么看起来“不重语法”，但实际上“内化了语法”？
严格来说，现代机器翻译系统并非完全“抛弃”语言学。相反，它们是通过一种更强大的方式“内化”了语言学知识。
词向量和上下文嵌入： 模型将词语转化为高维向量（词嵌入），这些向量能够捕捉词语之间的语义和语法关系。相似的词语在向量空间中会比较接近。而长短期记忆网络（LSTM）或 Transformer 的自注意力机制，更是能够根据上下文动态地生成词语的表示（上下文嵌入），这使得模型能够区分一词多义，并理解词语在特定句子中的作用。
注意力机制： 这个机制是 Transformer 的核心。它允许模型在翻译一个词时，能够“关注”源句子中的多个词语，并判断它们对当前翻译词的重要性。例如，在翻译一个包含代词指代的句子时，注意力机制可以帮助模型“回顾”前面的词语，确定代词应该指代谁。这间接模拟了人类理解指代关系的过程。
大规模数据隐含的语法： 当模型被训练在数十亿句子的平行语料上时，它不可避免地会学习到语言的统计规律，而这些统计规律本身就是语法规则和常见表达方式的体现。例如，它会“知道”在英语中，“动词 + ing”的结构后面经常跟着一个名词，而不会是形容词。这种“知道”是数据统计的结果，而非硬编码的规则。
局限性依然存在：
尽管如此，完全依赖数据驱动的机器翻译仍然存在一些局限性，尤其是在处理：
高度专业化、低资源语言或领域： 当可用语料不足时，模型的泛化能力会受限。
需要深刻理解的复杂推理： 模型可能难以处理需要深层语义理解、常识推理或复杂逻辑关系的句子。
特定文化背景或非常规表达： 细微的文化差异或新创造的语言表达，模型可能难以准确翻译。
对精确语法要求极高的场景： 在法律合同、科学论文等对语法和术语准确性要求极高的领域，人工校对仍然是不可或缺的。
总结来说， Google 翻译之所以“不重”显式语法规则而“重”算法（即深度学习模型和海量数据），是因为这种方法在处理海量、多样化的语言数据时，展现出更强的泛化能力、适应性和效率。它通过数据驱动的方式，让模型隐式地学习和内化了语言的模式，包括词语的含义、句法结构和语境关联。这使得它能够以比传统规则系统强大得多的方式来生成自然流畅的翻译。虽然这种方法依然有其局限性，但它已经极大地推动了机器翻译的进步，使其在许多场景下都表现出色。
网友意见
我在CMU开始学做机器翻译的时候，正是基于规则的机器翻译即将退出历史舞台的时刻。当时我选了两门语言学的课程（都是Lori Levin的课），并且生生用LISP手写了一个基于生成语法的机器翻译系统。然而在课堂上我发现，语言学往往在面对真实世界的语言时只能采用不断定义新的概念来解释原来体系无法解决的现象。在很短的折腾之后，我基本确信完全基于规则的系统是不可能成功的。
我研究生时代的导师是Stephan Vogel，他是Franz Och (注：德语中Ch 发 h音，因此问题中翻译成“奥驰”是不对的，应该是“奥赫”）的师兄，也是问题中所说的几位德国人的师兄。所有这些人都是大神Hermann Ney的学生。因此可以说，这是一个很大的学派。在2008年初，Stephan带我到谷歌参加NSF CluE项目的会议（MGIZA++, PGIZA++ 和 Chaski 都是该项目资助），和Franz聊了大概一小时。为了秀自己的牛逼，我尝试跟Franz吹吹我对中文语法解析的理解——结果自然是拍在了马腿上，Franz对此完全没兴趣，只说“Just get more data”。可见谷歌翻译从一开始就遵循着这种数据为王的思路（我对此有个说法，叫大力出奇迹的德国学派）。
一般当统计方法陷入瓶颈的时候，语言学就会迅速加入进来。在2009年之后我们会看到大量的“基于语法”，“基于语义”的技术在各大会议刷榜，我的研究方向也迅速从词对齐变成了语法，再变到语义，最后悲催的选择了《基于语义角色标注的机器翻译》作为博士课题。工作后我也发现了另一个学派依然存在。在不为人知的角落里，仍然有人从规则出发，加入统计来死磕德国队。在我供职的第一个组里还有语言学家不断进行分析，而我也时常需要直接修改LISP代码，分析各种奇葩的语法现象。离开老东家两年了，不知道在神经网络机器翻译大潮下是否还是如此。
在神经网络机器翻译出现之后，显然极其对谷歌的胃口——当你面对超过一百种语言的时候，任何尝试加入语言学知识的尝试都是极其昂贵的。一种完全语言无关的算法在维护上的方便是无法比拟的。在可以预测的将来，我认为这种大力出奇迹的方法仍然会是类似谷歌这种大规模通用机器翻译系统的最佳选择，而语言学规则可能会在定制系统中找到其应用。
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