今天标志着Facebook过渡时期的结束，这是他们以前的基于短语的翻译系统和他们新的以AI驱动的神经网络机器翻译（NMT）系统的过渡时期。
虽然Facebook在这一举措背后有点落后（像谷歌和微软等科技公司自去年以来一直在使用NMT），但这项技术应该会给这家社交媒体巨头带来巨大的翻译准确性。
Facebook之前的基于短语的翻译系统的问题是，它不能被看作是一个完整的句子。相反，系统会将句子分解为单个短语和关键字，然后使用概率计算和搜索算法来尝试创建准确的翻译。
这在理论上听起来很好，但当面对翻译成汉语和英语等不同句子结构的语言时，这种技术很快就会崩溃。另一方面，神经机器翻译试图根据上下文，而不是单个单词或短语来查找完整的句子并生成翻译。
如果你把几年前的谷歌翻译和今天的谷歌进行比较，你就能清楚地看到这种技术的不同之处。
然而，人工智能翻译技术还远远不够完善，在翻译网站内容方面，Facebook还面临着一套独特的问题。
