由于神经网络技术的发展，翻译自动化已经取得了长足的进步。然而传统上，训练这样的神经网络需要大量数据：通过数百万的逐句对照来展示人工如何翻译。
两篇最新论文表明，在不需要平行文本（即同一段文本的不同语言版本）的情况下，神经网络也可以学会翻译。这样的进步可以帮助我们阅读更多不同语言的文档。
西班牙巴斯克大学计算机科学家Mikel Artetxe表示：“请想象一下，你给一个人大量的中文图书和大量的阿拉伯文图书，两者之间没有任何重叠，随后让这个人学习把中文翻译成阿拉伯文。这似乎是不可能的，对吧？但我们已经证明，计算机可以做到这点。”
大部分的机器学习系统是“受监督”的。计算机做出猜测并对比正确答案，随后调整流程。这种方法在训练计算机翻译英文和法文时效果很好，因为许多文档同时有这两种语言的版本。但对于小语种，或是缺乏平行文本的语言，这种方法就不是太好。
这两篇论文已经提交至明年的ICLR大会，但还没有经过同行评审。论文专注于另一种方法：无监督机器学习。
首先，计算机在没有人工帮助的情况下创建双语词典。这是有可能的，因为语言的单词集群方式有很强的相似性。例如，“桌子”和“椅子”这样的单词在所有语言中都会经常同时出现。
因此，如果计算机将这些常常共同出现的单词匹配起来，那么不同语言的图谱彼此之间很相像，仅仅只是叫法不同。计算机可以找到最佳方式，将一种叫法匹配至另一种。这样，你就有了一本双语词典。
新论文提出的方法类似，但可以在句子层面进行翻译。
论文中使用了两种训练策略，分别为反向翻译和去噪声。在反向翻译训练中，一种语言的句子被粗略翻译成另一种，随后再反向翻译回来。如果反向翻译的句子与原始句子不同，那么神经网络就会调整，在下次翻译时力求让结果更接近。去噪声方法与反向翻译类似，但并不是将一个句子来回翻译，而是向句子中插入“噪声”（打乱单词或插入单词），随后再将翻译后的句子再翻译回来。通过两种方法的结合，神经网络就可以了解语言的更深层结构。
两篇论文的技术之间存在些许差异。在训练过程中，巴斯克大学的系统会更频繁地进行反向翻译。由Facebook计算机科学家Guillaume Lample及其同事设计的另一种系统在翻译过程中则加入了额外的步骤。在翻译至其他语言之前，两个系统都可以将原始语言的句子编码为更抽象的表述。不过，Facebook的系统会验证，中间的过渡“语言”是真正抽象化的。Artetxe和Lample均表示，通过应用对方论文中的技术，结果有所改善。
两篇论文提供了唯一的直接可比结果，即3000万句英文和法文之间的双向翻译。两种方法在两个方向上取得的双语评价演习得分（用来衡量翻译的准确性）均约为15分，与谷歌翻译相比要低。谷歌翻译采用了受监督的方法，得分约为40分。而人工翻译的得分通常超过50分。
不过，这要比逐词翻译的结果要好。论文作者表示，通过半监督方法，即在训练中加入数千个平行句子，系统的优化并不难。
Artetxe和Lample表示，除了用于无平行文本的翻译之外，他们的系统还有助于语言的匹配，例如英文和法文之间的匹配。例如，现有材料很可能是一条新闻的不同语言版本，而配对结果可以用于新的领域，例如街头俚语或医学术语。Artetxe论文的合作者Eneko Agirre表示：“这还是在起步阶段，我们刚刚开辟了新的研究方向，因此还不知道未来究竟会通往何处。”
微软亚洲研究院科学家He Di的研究对这两篇论文产生了影响。他表示：“计算机可以在没有人工监督的情况下学会翻译，这令人震惊。”Artetxe表示，他提出的方法与Lample的方法非常类似，这令人惊讶。“但与此同时，这也是件好事。这意味着，这个方法确实是正确的方向。”这两篇论文同一天上传至arXiv。
