中科院博士黄国平：把书念下去然后走出去（附专业研究演讲）

黄国平博士毕业于中国科学院自动化研究所，现为腾讯 AI Lab 高级研究员，研究方向为机器翻译和自然语言处理，研究兴趣为人机交互式机器翻译。

近日，一则#博士生毕业论文致谢#图片博文刷爆各大社交网络平台。图片是一篇博士论文的致谢部分。

内容是讲述了自己20多年的求学经历：小时候煤油灯下读书，进入大学将计算机作为其一生的事业与希望，中间穿插多位亲人离世，最后到中科院自动化研究所读博。寥寥几句道不尽一路的艰辛与坎坷。

作者说，读书二十二载，信念很简单，把书念下去，然后走出去，不枉活一世。

4月18日，中国科学院官方微博发布消息，披露了这篇论文为《人机交互式机器翻译方法研究与实现》，作者是2017年毕业于中国科学院大学的工学博士黄国平。

公开资料显示，黄国平2014年进入中国科学院自动化研究所攻读博士研究生，成为该研究所研究员宗成庆的指导学生，其研究方向为模式识别与智能系统。2017年，黄国平从中国科学院大学毕业后赴腾讯就职，在该公司人工智能实验室“腾讯AI Lab”担任高级研究员。

4月19日，黄国平通过深圳商报/读创独家发文，讲述自己成长经历，并向网友留言和朋友关心表示歉意和谢意。他在文中称，网络流传的致谢是被人节选后发布到网上的，现将完整版本附后（隐私相关的敏感信息已被隐藏）。在黄国平附上的致谢完整版本中，已将相关人员姓名隐去。

各位网友好：

我是黄国平，因博士学位论文致谢意外受到大家的关注。网络流传的致谢是被人节选后发布到网上的，现将完整版本附后（隐私相关的敏感信息已被隐藏）。

在九年义务教育阶段，我先后就读于炬光小学和大寅镇中学；2004年升入仪陇中学，2007年在绵阳南山中学复读；2008年进入西南大学，2012年本科毕业后进入中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室硕博连读，导师为宗成庆研究员，并在2017年7月毕业。现就职于腾讯人工智能实验室（腾讯AI Lab），继续博士期间确定的研究课题，持续向目标靠近。

作为众多从大山走出来的学生之一，受益于国家、政府、学校、社会以及老师和爱心人士的帮助，包括但不限于炬光乡小学、大寅镇中学、仪陇中学、绵阳南山中学、西南大学、中科院自动化所，尤其是博士导师宗成庆老师的悉心培养，我才能走到今天。还有许许多多我没办法列举的好心人，在此一并感谢！

目前科研工作繁忙、精力有限，网上的留言与讨论，朋友的问候与关心，很多无法回复。在此向各位致以诚挚的歉意和谢意！也祝愿大家努力终有所成！

黄国平敬上

2021年4月19日

演讲摘录

这个题目看起来比较小众，希望大家听我的讲座没有白听，可以学到一些东西，就是AI技术落地过程中的一些问题，以及解决策略和方法，技术、产品、行业问题的大杂烩。

我的分享主要包括以下几个方面：

1. 机器翻译现状简介；

2. 翻译需求与人工翻译行业；

3. 人机交互式机器翻译技术；

4. 人机交互式机器翻译应用；

5. 人工智能落地的一些思考。

首先会过一下机器翻译的现状，看一下翻译需求是怎么回事，然后就是我本身做的事情，还有做这个事情过程中遇到的哪些问题，以及这些问题带来的思考。

机器翻译现状简介：

机器翻译在2018年不想听到这几个字也很难，有的公司说起人工智能好像也不知道做什么，那就做一个翻译机或者同传吧，如果没有技术怎么办，没有技术的话，你也可以做机器翻译，怎么做呢？做人机耦合吧，把人关到同传箱里面，然后翻译内容不由机器来生成，由人进行生成，把人工翻译结果打印到屏幕上。翻译其实是比较低频的需求，但是在2018年很多公司希望在翻译上展示出自己不一样的能力，表现出很饥渴的样子，大家很多时候或多或少有这样的疑问，当大家真的需要用机器翻译的时候，往往错误百出，在同传的时候，在博鳌论坛上，翻译连续翻译出10几个神奇的句子，这种神奇诡秘的地方，对于机器翻译来说，这不是伪需求吗？谁会花几千块，大几百块买那么一个破玩意儿，但是各家说自己出货又很高，我一直没有想明白，为什么那些翻译机的销量能有几百万，几千万台，然后各家的数据一综合的话会超过亿，可是在我身边却看不到呢，我们AI行业各家的数据都是谜一样的存在。每家都在宣传自己掌握核心技术，通过开源软件知道了机器翻译的原理，出来的东西也都差不多，一句诗来形容就是“藕花深处田田叶，叶上初生并蒂莲”。

国内最近20年，长期投入的机器翻译的单位大概有这么几家，有的资深一些，有的比较新一些，比如说腾讯在机器翻译上的投入没有超过3年，超过10年快20年的是前面几个单位，比如说中国科学院自动化研究所（也是我读博的地方），还有中国科学院计算机技术研究所，除此之外，清华，哈工大，这些时间也比较长，苏州大学比较年轻的，最近几年在人工智能上的成绩是有目共睹的，公司的话应该是百度和网易有道，其他的相对晚一些。机器翻译的从业人员，应该都是从这些机构走出来的，毕业的或者跳槽的，思维趋同，做出来的产品大差不差。

机器翻译用的框架还是雷同的，主要是细节处理或者是针对一些问题本身的改进。通行的结构就是编码器解码器结构，做深度学习的对这套框架应该是很熟悉的，最难用的就是先把原文句子经过每个字词通过RNN之类的手段对它进行编码，最后形成一个句子向量，在解码端，从句子开始根据句子向量，生成空格段的词，最难用的框架，问题可能是比较多的：比如它的基本原则很简单，在解码器一端从句子开始到句子结尾处，它才停止翻译的过程，如果没有遇到句子开始和句子结尾的话就一直进行翻译过程。大家很容易想到有些问题：比如在这种框架中，有些片段没有翻译到，形成丢失，或者是生成的译文和原文没有什么关系。大家实际中在使用线上翻译产品中会有这样的感知，虽然现在的机器翻译和三四年前相比已经有了质的飞跃，但还是不合格的，仍然有很多问题，这时如果需要弥补这些问题，一般都是加模型。

最简单的就是注意力模型，加注意力模型的本质需求是希望我生成的下一个目标词的时候能与原文的某些词或者某一个词建立比较强的联系，并通过注意力模型，来生成随翻译过程不断变化的上下文向量。它根据原文编码，加注意力模型之后呢，它会随着前面已经生成的词，进行变化，这个时候翻译效果会上升一大截。

如果用固化的方法来讲，注意力模型怎么去解释它的物理作用呢？在翻译这个问题下，它看起来有点像翻译的概念，就是词到词之间的翻译，但是好多词又不一定，在使用线上翻译的时候，输入原文句子里面多一个标点，少一个标点可能引起译文端的剧烈变化，这个时候，这个时候注意力就是学偏了，它把好多东西都压到了原文最后那个标点上面。所以我们人工单相思式的去解释翻译概念是不对的，既然注意力机制与翻译概念不是那么有关系的话，那就换一下，比如谷歌发表了transformer的架构。

大家如果做这个方向应该是比较熟悉的，不做这个方向的，要理解的东西也比较多，相比RNN结构，transformer这个结构相比RNN，对原文信息的编码是更充分的，比如说是在RNN的时候，对原文的编码都是从左至右或者从右至左，但是在transformer这一套框架中，它对原文中每个词的编码都会参考整个句子的词，而且编码还不止一层，有个self-attention机制，一般我们用attention都是原文和目标端文字之间的关系，但是在transformer关系中它会计算原文和原文之间的关系，然后译文与译文之间的关系，这样就会更充分了，但是参数规模会爆炸，所以也出现了比较尴尬的事实，transformer在比赛中，如果GPU状态比较差的话，是跑不了实验的，比如我们实际场景上线，就是训练语料是以亿句为规模的，想通过1080，或者2080那是肯定跑不出来的，因为要跑好几个月，就算是P40，一块P40也没什么用，就是它的单个显存比较大一些，比如说24G左右，因为在面对海量数据的时候，我们一个模型，跑一个模型48块盘，48块P40，如果大家是玩一玩或者创业公司来做这个事情的时候，会有很多的困难，也许以后会随着云计算业务的普及，大家会受惠，但是短期而言的话，在做AI技术落地的时候，硬件对于创业团队容易造成很大的经济压力。

transformer对语言的编码不是单向的，每个词每一轮的编码都会参考上一轮的结果，这是transformer显著区别于RNN的区别，编码器如之前所言考虑句子中所有词，解码器默认是从左到右，从句子开始生成下一个词，在生成下一个词之前，对之前解码的内容进行多轮解码。

机器翻译的训练和大家做其他的训练也没有什么两样，都是随机初始化，或者按照某种预设方式初始化参数，然后把它加载到模型中，对训练语句进行batch数据，计算损失，调参数，重复这个过程，直到最后收敛，把参数保留下来，没有什么不一样的地方，只是需要注意计算损失这一步。因为一般而言在翻译领域，如何去评价一个自动译文好不好呢，我们的评价指标叫blue，它是和参考译文去比对，一元的串匹配的有多少，二元的串匹配的有多少，三元四元有多少。但是在神经网络翻译训练当中，我们是没有办法用blue这种方式的，这时候就用PPL，用的比较广泛，虽然在统计规律中讲PPL越低，blue值会增的，但是好多时候，在一些比较狭小的空间，它会有个反馈，所以这个时候会有个模型选择。这个模型选择一般是构建一批比较大一点的人工测试集，就是面向开放领域，或者把大家的高频query抓下来，埋点，然后中间会生成一堆checkpoint，然后看哪个更能体现线上实际要求，这个过程和做其他产品没有特别大的区别，只是做数据处理充满各种小的技巧。

比如说在做产品的过程中产品还没有发布，买数据的钱花了好多，然后人工评估体系的构建又花了好多钱，最后都不知道这个产品能赚几个钱。（注：当然我是很有自信的，我的产品能把产品的成本赚回来了。）现在各家都在炒作自家产品，其实用的技术没有差太多，如果用相同的语料去训练各大公司的机器翻译引擎的话，大家blue值的差别不会超过3个，区别其实会很小很小，大家为什么又拼命强调其中的差异化呢，其中最主要的原因就是：目前，翻译的问题还没有被彻底解决，大家还可以找出很多差异，但是大趋势是趋同的。机器翻译的困难呢，大家在做的过程中会有一些体会，我这里总结了四个方面：

第一个方面就是歧义和未知现象：歧义的，像南京市长江大桥这种都老掉牙了，未知现象的，比如是在武侠小说里面驾。。。驾。。。（模仿骑马的这种）， 再比如新产生的词不太容易被翻译出来。

第二个方面是翻译不仅仅是字符串的转换：直接翻译不能解决所有问题，比如，青梅竹马，直接翻译成英文是“发青的梅子，竹子做的马”；特定情况下的江湖（比如有人的地方就有江湖），直接翻译过去就是“江和湖”，其实并不能表达中文中的语义；再比如特定场景下的“你妈妈叫你回家吃饭了”，都没法直接逐字进行翻译。

第三个方面就是翻译的解并不唯一：缺乏量化标准，并且始终存在人为标准，这个是精准层面的，把一句话表达清楚，其实有很多方式。

第四个方面就是翻译的高度：有的语句意境很高，上升到文学层次了，比如“最是那一低头的温柔”，翻译的时候涉及到意境的体会和把握，对于人工翻译来说困难，对于机器翻译来说，也困难。

翻译需求与人工翻译行业：

翻译行业全球的产值还是很高的，大约四到五百亿人民币，主战场在欧洲和北美洲，最大增速在非洲，中国占10%左右，国内主要的语种是中英互译，利润主要来自于外单。

原标题：《中科院博士黄国平：把书念下去，然后走出去，不枉活一世（附专业研究演讲）》

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