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之后莫妮卡又分析了一些二十一世纪初的机器翻译软件。
有些软件使用了大量的统计学方法，通过隐变量和对数线性模型来实现翻译（这些术语都是莫妮卡告诉我的，我也不确定自己的表述是否准确）。
这部分的工作我几乎没有参与。
她试图教会我线性代数的基本知识，我也努力了一番，不过最后还是放弃了。
有一天，她把伦敦大学的一位讲师请到了会议室，向她请教了一些高维空间中的线性不可分问题。
而我能做的，只是站在一边泡红茶罢了。
我们在一个学期之内测试了2013年以前所有重要的翻译软件。
因为莫妮卡也懂一点法语，所以着重测试的是英法互译的部分。
她总能很清晰地解释为什么这些软件在面对一些句子时，能或不能派上用场。
然而，真正棘手的是在那以后被开发的软件，它们几乎都采用了深度学习的技术。
和以往一样，我们做了一些英法互译的测试，记录并分析翻译的结果。
然而，莫妮卡却发现我们唯一能做的就是分析结果，所有的过程都是在隐藏层完成的。
解释具体的翻译机制，显然已经超出了她的知识范围。
“我现在能确定，某类神经网络结构比另外一些更有效，能提高翻译的精准度。
引入了注意力机制之后，能降低梯度消失的风险。
但是，我无法解释翻译工作是怎样在隐藏层里完成的。
这些翻译软件对于我们来说，只是一个个‘黑箱’。”
“抱歉，我不太明白。”
“没关系，我也不明白。”
坐在我对面的莫妮卡摇了摇头，“而且这还只是二三十年前流行的深度学习。
后来苏黎世联邦理工学院的一个团队，设计了一套马里亚纳大学学习的算法，能让人工智能根据需要实时修改自己的神经网络，以往能实现可视化的神经网络模型，现在也都变成了隐藏层，而很多具体的运算更是在隐藏层中的隐藏层里完成的。
最新的机器翻译软件都采用了这套机制。
据说能极大地提高精准度，还能彻底解决梯度消失的难题，而代价也不过是完全牺牲了可解释性。
我没有办法分析它，任何人都没有办法。”
“这也就意味着……”
“我们可能要换个课题了。”
她说，“对不起，朱迪，都怪我低估了这个课题的难度，害得你和我一起浪费了这么多时间。”
“我也学到了很多东西。
比如说简单的句法理论和语义学的初级知识，当然，还知道了这个世界上有种名叫线性代数的学科，而Matrix（6）一词在子宫之外还有别的意思。
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