2016年5月Facebook曾轉向人工智能領域，計劃推出一款基於人工神經網絡的全新翻譯系統。時隔一年後，說到做到的Facebook沒有食言。美國時間5月10日Facebook的人工智能研究團隊宣佈，已經開發出這項新的語言翻譯技術。而且，出乎意料的是他的翻譯速度是谷歌翻譯的9倍。
作為全球最大的社交網站，此前，Facebook可以自動翻譯超過45國語言的狀態內容，然而，要求完美的扎克伯格稱“仍有進步空間”。
堪比同聲傳譯:Facebook人工智能翻譯新速度
根據Facebook的人工智能程師Michael Auli和David Grangier介紹，他們的翻譯技術突破在於發揮卷積神經網絡(CNN)獨特優勢，使其性能超越基於RNN的翻譯技術。(RNN)作為谷歌機器的老牌翻譯系統，這款曾處於領先地位的系統被後起之秀迅速超越，不過，看看Facebook在翻譯技術上的突破，不得不承認這確實是場革命性的變革。
在CNN系統中，研究團隊使用多跳注意力(multi-hop attention)和門控(gating)來改善翻譯效果。注意力機制類似於人在翻譯時的斷句，系統在翻譯時會回看和多次看整個句子來選擇下一個翻譯的詞語，這樣更接近人類翻譯時的順序。而多跳注意力是其昇華版，利用網絡反覆回看，做出最符合的翻譯。
門控是用來控制神經網絡內的信息流動，決定某一特定信息是否可以通過並傳輸到下一個神經元。在選擇下一個翻譯的單詞時，神經網絡會考慮到目前為止所做的翻譯。門可以任意放大某一部分的翻譯或者整體的大意，以確保接下來選擇符合的語境。整體來說，CNN向著人工智能更邁進了一步。
不過目前這項技術還停留在研究階段，沒有完全開發並在Facebook產品上發佈。但是，Grangier表示：“我們目前正在和產品團隊進行交流，從而希望將其融入到Facebook的環境中。將學術數據遷移到真實環境中還是存在巨大差別的。學術數據是新聞型的數據，而在Facebook上交流是非常口語化的。”由此看來，應該用不了多久我們將可以感受這款堪比同聲傳譯的翻譯系統了。
Facebook稱已經公開這項翻譯資源的源代碼，大家可以利用該資源來滿足個人翻譯需求。除了翻譯，這項技術還可以被廣泛應用到其他語言類項目。