昨天從 Digg 得知 Google Talk 剛增加一個翻譯功能，用法很有創意（大概又是哪位 Google 員工利用每週 20% 的自由時間想出來的），設定方式是必須先將恰當的語言，以聯絡人的方式加入，格式為 xx2yy@bot.talk.google.com，其中 xx 和 yy 是根據 IANA 制定的雙字母語言碼，中間加 2，例如英翻中為：en2zh@bot.talk.google.com，其他語言可如法炮製（Google 目前支援二十多種語言間的互轉），@後一律相同。如果要利用這個 bot 充當語言不通的 IM 用戶間的即時翻譯的話，可以用 group chat 的方式，把翻譯 bot 同時加入。
用幾個口語的句子測了一下它的中英文翻譯能力，和對簡繁體字的處理，發現它和 Google 的搜尋引擎一樣，繁體和簡體中文同時支援，Google 會自動判別，這點做得不錯，至於翻譯的準確性，就有點爆笑了 — 相同意思的三句話，分別用英文和中文版本測了一下（如下圖），翻譯出來的結果，其中甚至連語法都有問題（不過最搞笑的，還是將中文的語助詞 「啊」 硬生生地翻成 “ah”，讓我想起在和香港的朋友 chat，英文句尾夾帶 “ma”、”la” 的感覺）。（BTW, “You never cease to amaze me” 是英文常用的說法，有時候用來諷刺，但這裡我們看到 GTalk 的 bot 把意思完全搞反了）。
不過我主要想談的，不是它的翻譯水準，而是其背後的運作機制。這個翻譯機器人 (bot) 的運作方式，仰賴的正是 Cloud Computing（雲運算） — 無獨有偶地，恰好是前幾天紐約時報和美國商業週刊封面故事分別報道的主題（儘管二者的側重點不同）。更巧的是，最早觸發商業週刊對 Google 雲運算做報道的，正是這個翻譯 bot 。在商業週刊幕後故事 podcast中，記者談到他在兩年前，從卡內基美隆大學那兒聽到，曾經有一場自然語言電腦翻譯大賽。參賽者中，IBM 自然不能缺席，此外還有來自亞洲、歐洲的團隊，當然還有 Google。Google 團隊的玩法與眾不同，他們不用傳統 AI 那套，從分析語句結構、語義模型等入手，而是利用一組超強的分散式運算 cluster（也就是那朵「雲」），然後餵給它大量的聯合國翻譯稿件，讓它根據字的關聯性，做出統計分析，作為翻譯的基礎。結果 Google 隊贏了。自此之後，美國許多大學的研究機構，都渴望能有一套像 Google 一樣的運算怪獸，用來加速對大量資訊的科學分析。兩年後，他們終於如願以償。這篇報道講的正是背後的故事 — 一名 Google 員工如何將公司核心競爭力平台的縮小版，帶入校園，教導大學生如何善用平行運算資源。這項利用 20% 自由時間的專案，稍後還帶動了和 IBM 的研發合作。同樣巧合的是，紐約時報這周也對平行運算和它對程式設計帶來的新挑戰，做了一個報道（中譯）。
紐約時報對 Cloud Computing 的報道，則著重於和微軟的競爭，和潮流的變遷。簡單的講，Google 玩的是改變遊戲規則的玩法，順著時勢潮流，用雲來遮蔽桌面。
這幾篇報道的相關鏈結：
- 紐約時報 12/16 對 Cloud Computing 的報道（中譯）
- 商業週刊 12/24 封面故事: Google and the Wisdom of Clouds（Goo 不到中文翻譯，不過找到一篇相關報道）, BTW, 很明顯地，標題玩了一個諧音遊戲 — “Wisdom of Crowds“（群體智慧）。這個故事同時凸顯了 Google 的企業文化。
回到 Google Talk 翻譯機器人的翻譯水準問題，由於聽了上述翻譯大賽的故事，還有之前對 Google 超級電腦的粗淺瞭解，我的猜測是 1) Google 的翻譯引擎的翻譯能力是可以調整的，而他們大概沒有分給 Gtalk 翻譯 bot 太多的腦細胞/運算能力（使用比較簡化的運算過程），目前的目的只在實驗這個新的應用模式，以致翻譯品質仍處在搞笑階段；2) 我用來考它的生活口語太難了，它比較擅長的，應該還是正經八百的官樣文章，這或許是為什麼餵食大量聯集國資料和網頁的 Google 雲能夠贏得冠軍的原因吧！
