圍棋之後，很多人說，ai 的下乙個目標是翻譯，大殺器自然是 dl。然而，事情沒那麼簡單。語言的幾個特性，決定了翻譯這個任務跟 alphago 不一樣：
多樣性，沒有非此即彼的勝負標準，也就很難建立起評估網路。
開放性，不是只需關心棋盤上的事，而要關聯世界和社會的知識。
組合性，搜尋空間無限，與19x19的格仔世界不可同日而語。
演化性，而且是與整個人類社會互動演化，而不是一成不變的規則。
歧義性，需要上下文、人、環境共同作用才可能解決。
所以，作者認為，要解決機器翻譯的問題，現有的dl模型至少還缺兩樣東西：知識、反饋。而帶來這兩樣的是人。基於人機結合的智慧型翻譯近七年的經驗創業，本場 chat 我將談談：
為什麼要人機結合？
人機結合的智慧型翻譯怎麼做？
這個方向的創業有哪些坑？
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