科技前哨

人类一直试图利用最新技术打破语言的国界。微软亚洲研究院常务副院长周明说，自然语言处理技术近年来取得很多突破，机器翻译将在未来五到十年实现全面普及。

　　周明在5月22日于北京举办的2017全球人工智能技术大会自然语言理解分论坛上发表主题演讲说，在未来五到十年，机器翻译问题不仅会得到解决，更会实现普及，“我们拿起电话讲话，就可直接体验从中文翻译成英文，或从英文翻译成中文”。

　　不过，周明指出，目前机器翻译在同声传译方面仍没有得到解决，专业级翻译水平的突破还需要时间。

　　据了解，目前微软的机器翻译已支持60多种语言，可以利用手机应用实现多人多种语言的实时翻译。在刚刚结束的微软年度开发者盛会上，微软展示了最新的演示文稿翻译插件，可在播放演示文稿的过程中，实时将其翻译成多种语言。

　　由于应用前景广阔，全球各大科技公司都将机器翻译作为主攻方向，以竞赛式的速度实现了一个又一个技术突破。去年九月，谷歌宣布发布神经机器翻译系统，称利用了循环神经网络，“能够实现到目前为止机器翻译质量的最大提升”。而脸书公司人工智能团队本月则宣布使用了一种全新的卷积神经网络进行语言翻译，实现了目前世界上的最高准确率，且速度是谷歌所用循环神经网络的9倍。

　　近年来，相关研究者一直致力于让“机器更懂人话，更会说人话”，机器在理解人的自然语言方面取得了很大进展。周明预测，未来五到十年，除了机器翻译之外，聊天、问答等自然语言会话技术也会全面实现突破，并广泛应用在智能家居、语音助手等重要领域；智能客服系统会替代很大一部分重复的工作，而与人工客服完美结合，使客服效率大幅提高；人工智能写诗、写歌也会在未来五到十年发展得比较成熟。

　　“自然语言技术与感知智能等其他人工智能技术的叠加，会在教育、医疗、银行、法律、无人驾驶等很多垂直领域得到广泛应用，”他说。

　　周明说，自然语言处理也存在一些尚待解决的挑战，比如，目前所说的自然语言处理都是“黑箱式”的，希望能探索出对推理过程的解释；还有在迁移学习方面，通用领域的学习如何自适用于其他的垂直领域；以及如何实现“用户画像”，即个性化的对话定制等。

　　华人科学家研制出多孔石墨烯电极

　　从手机、电脑到电动汽车，我们日常生活中的许多产品都离不开电池，但电池的充电速度和使用时间始终遭人诟病。现在，美国加州大学洛杉矶分校华人科学家段镶锋和黄昱团队研制出一种多孔石墨烯复合电极，让我们朝着既充电速度快又续航能力强的电池“圣杯”迈近了一步。

　　段镶锋教授对记者说，充电快慢由功率密度决定，使用时间长短由能量密度决定，但对于现在的大部分电池来说，提高功率密度与提高能量密度通常相互冲突。而以多孔石墨烯为三维框架结构、表面均匀生长纳米颗粒五氧化二铌制成的复合电极，提供了一个能同时实现两个目标的方案。

　　“对于一个需要充一小时电的手机电池，利用这个电极有可能把充电时间降到10分钟内，而电池容量没有多少减少，”段镶锋说。

　　锂离子电池是目前最主流的电池类型，但其能量密度等性能被认为已接近极限。过去十多年，学术界的很多研究集中在新的电极材料上，尤其是纳米结构电极材料。这些材料在实验中可输出很高的能量或实现快充，但在商用器件中却一直没办法达到其理想性能。

　　段镶锋解释说，电池是正、负极被隔膜分开，并灌入电解液的结构，充放电就是离子与电子在两个电极中转移。正、负极有金属薄膜，薄膜上涂有(负载)活性储能材料。处于研究阶段的新型储能材料一般只有极低负载的超薄电极中才能实现其优异性能，随着材料厚度的增加，离子扩散的电阻也显著增加，导致材料性能急剧下降，所以在商用器件上它们的性能很少能较大程度地超过现有的锂离子电池。

　　石墨烯是从石墨材料中剥离出来、由碳原子组成的二维晶体，具有单原子厚度和优异的导电性能。这项研究使用三维多孔石墨烯结构，不仅保持良好的电子传输性能，其上大大小小的纳米孔也促进了离子的快速传输，从而成功解决了电极性能随着负载量增加而急剧下降的关键难题。

　　研究人员以五氧化二铌电极材料为实验对象，通过对三维多孔石墨烯框架的调控，在高负载电极中首次成功实现了较高的容量和超快速充放电的组合。

　　段镶锋说：“利用类似原理，我们正在把三维多孔石墨烯与高容量纳米材料，如纳米硅、硫等复合，若成功实施有望在电池容量上实现3-5倍以上的改善，从而进一步增加手机待机时间或者电动汽车的行驶距离。”