谷歌的多语言知识库向我们展示了如何打造真正的多语言人工智能，这标志着本地化行业技术正朝着更成熟的方向发展。另外，脸书人工智能研究所的一项新研究报告表明，自然语言处理(NLP)领域的发展比能交叉引用世界习语的系统更加引人注目，打破了有人人工智能对自然语言处理往往是模仿人类说话的限制质疑，研究人员通过在电脑游戏中插入聊天机器人，让它可以与其他角色互动，从而教会机器人使用语言，不仅可以按照自己的意愿行事，还可以让其他人为它做事。
如果我们可以找到一套兼容世界上几乎所有语言规则的算法系统，就可以将这套算法应用在一个单一的人工系统中，机器学习因此就可以根据人们的需求需要针对不同国际和地区需要循序渐进地进行学习。这种洞察力在跨境商业和跨文化交流中可能成为是一个强有力的工具，无论参与的各方选择使用一种商定的共同语言，还是使用口译。在语言翻译的工作中，即使是母语或专业的译员也可能无法很难每次把握住不同语言之间直接的细微差别，而正是这些细微差别可能决定了交流的成败，也可能会影响商业活动的结果。语言人工智能可以为商业专业人员的新培训和辅导项目、译员的评估指标，以及在规划重要会议时可以使用的软件工具提供基础。即使在单语环境中，这种系统也可以提供衡量标准，以评估工作场所的沟通和沟通者。
在看到人工智能的潜力的同时也需要考虑它可能带来的威胁。一个非常了解如何从人们那里得到它想要的东西的软件听起来很可怕，而且令人不安的是，人们甚至没有考虑它自己可能会管理什么，就派出这样一个工具去执行他们的命令。有评论称，人工智能不仅需要监管，还需要认证——例如，随着人工智能应用的扩展，我们需要设立一名能够帮助解决沟通挑战的多语言人工智能的业务顾问，对人工智能服务的行业进行专业性评估。
相比人工智能是否会取代人类的顾虑，目前人工智能的发展趋势更偏向于为人类的工作提供辅助。比如职业运动员会使用技术来分析他们自己和对手的表现；职业棋手在双方都对棋局陷入焦灼，可能会暂停比赛，与计算机演练可能的线路；随着人工智能对特定单词、短语和模式的修辞能力掌握得愈加熟练越来越好的同时时候，企业可能会在全球市场竞争中越来越多的让人工智能参与谈判、沟通合作等事宜。
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