在不远的过去，云是很容易理解的，指停留大气层上的水滴或冰晶胶体的集合体。但现在问什么是“云”，十有八九会把人问倒。不信你可以用“云”作为关键词在谷歌中查查，你会发现绝大多数词条与你曾经理解的云没有什么关系。是呀，云时代了，什么都云了，我们都只好人云吾云了。由于云是新生事物，不同的人从不同的角度，也许对云的解释会略微有些不同，甚至有较大的差异，这应该属正常情况。除了一些有明确定义的关键术语，该文的主要内容完全是从我的非技术角度来谈论的。如有不妥，请指正！

百度百科说“云是网络、互联网的一种比喻说法”。按照我的理解，更明确地说，云应该是通过网络连接的计算机群，每一个群包括了数以万计或者更多的计算机。云有许多好处，云中的计算机可随时更新，保证云长盛不衰。许多IT巨头，如谷歌、微软、雅虎等就有这样的云。对于用户来说，我们只需要一台能上网的电脑，不用关心存储或计算发生在哪朵云上。一旦需要，可以在任何地点用任何设备，如电脑、手机等快速地找到这些资料而不用担心资料会丢失。到目前为止，谷歌可以说是将云最物尽其用的公司了，其真正的竞争力也体现在这些云上，这使得谷歌有了无与伦比的存储和计算全球互联网数据的能力。

与云相关的应用中，云计算是最常出现的词语了。按照Wiki的定义，云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化资源的计算模式。其他的应用显然就是在云计算的基础上而建立的。下面举几个例子来说明，比如：

云安全——使用者越多，则大家就越安全。这方面相信使用智能手机的用户应该已经开始亲身体会到了。比如，我正在使用的360卫士，每天就为我拦住了许多不胜其烦的广告短信和电话，这些电话号码只要一个人上报了，所有使用这个服务的手机用户都知道了，很快就被截获。人人为我，我为人人嘛。

云游戏——有人说，电脑硬件的发展，游戏玩家的需求也帮了不少忙，从某种程度来说，这是不无道理的。为了达到最佳的体验和显示效果，需要配最高端的CPU和显卡。不过以后，就不需要这样了，因为所有游戏都在服务器端运行，仅将渲染后的游戏画面压缩传递给玩家，而客户端用户则不需要任何高端处理器和显卡，只需要基本的视频解压能力就可以了。

云存储——以数据存储和管理为核心的云计算系统。提供这个服务的公司已经很多了，我自己的电脑上就安装了管理360云盘和百度云盘的应用程序，查查你的电脑中有几个？

云物联——这涉及到物联网和云计算的概念，此时，云计算可看成互联网中的神经系统的雏形，而物联网则是互联网正在出现的末梢神经系统的萌芽。当世界上所有的物体都通过网络连接的时候，那是怎样一个智能的世界呀！

其他一些应用，比如，云教育、云会议和云社交等本质上是类似的东西，只是针对不同的群体和目的而出现的略有差异的应用而已。这比较容易理解，就不再赘述了，因为我还想谈一些更有意思的应用。

对于云的应用，如有可能，我想写成一个系列博文。前面是一个引子，后面的内容作为开篇，先来聊聊云翻译。

利用电脑来辅助翻译，即所谓的机器翻译，是许多人都梦寐以求的。机器翻译的研究历史可追溯到还没有个人电脑的时代，但研究很快受挫，后来在个人电脑的普及下，又重拾信心，开始了新的发展历程，特别是互联网的出现，更是为机器翻译的发展提供了飞奔的翅膀。从我所经历的使用个人电脑和网络的发展来看，大体上可分为如下几个阶段。

最开始的电脑翻译，其实就是一套软件，可安装在个人电脑中使用，功能不多，基本上是词-词对应翻译，倒也省去了翻阅词典的麻烦，但翻译的句子搞笑的成分居多。上世纪90年代末，有一个朋友的公司所开发的翻译软件，让我帮忙测试一下（软件名字就不说了）。我拿到软件，就想先用简单的句子测试一下，从简单问候语开始吧。“How are you”，软件居然翻译为“怎么是你”；句子长一点试试，“How are you doing”，软件翻译为“怎么是你在做”；算了，还是换一个话题吧，问问年龄，“How old are you”，翻译为“怎么老是你”。本来我还想测试一下“How do you do”的，如此看来，也不用它翻译了，我估计会翻译为“你搞什么搞”。这种只能按照对应词翻译，而不能翻译句子的软件，也只能做简单的辅助翻译了。

后来，网络开始发展了（确切地说，应该是谷歌搜索发展了），就可以更多地利用网络资源。翻译文章的时候，有把握不准的地方，可以将双语资料同时输入搜索引擎查一查，参考网上有对应翻译的资源，这样可大大提高翻译的准确性。此外，还可以通过搭配查询，以确定在一个句子中用什么词最合适，但这是一个需要人自己操作的过程，并不能实现机器的自动翻译。当然，采用类似想法已经开发出多个软件，其中我最熟悉的就是有道词典，它通过收集双语语料作为“例句”，可帮助我们进行更准确的翻译，这如果用于训练机器，当然也可加强机器翻译的效果。有道词典的那个全文翻译应该就是这样设计的。

不过，这些类似软件的共同瓶颈是，大多语料库还相对比较缺乏，还不足以训练出足够“聪明”的语言模型和翻译模型。虽然现在已有一些技术可实现从网上抓取各种语料资源，但网络资源本身的质量是难于保障的，比如，网上的东西也许本来就是错误的，可见语料库的创建本身还是要人的参与，因此这些软件开始采用众包的模式——用户可以为机器翻译的结果添加改进建议。要完成这样的功能，这就需要慢慢进入到了下一代翻译软件，在云平台的基础发展出的“云翻译”。从我了解的情况来看，谷歌翻译在这方面有很大的领先性，因此下面就谷歌翻译目前的产品Google Translate Toolkit来看看云翻译的发展趋势。

2006年，谷歌公司开始涉足机器翻译。谷歌的目标是“收集全世界的数据资源，并让人人都可享受这些资源”。为了训练计算机，谷歌吸收它能找到的所有翻译，从各种各样语言的公司网站上寻找对译文档，因此汇集了大量的语料库。如果不考虑翻译质量的话，谷歌目前收集的上万亿的语料库相当于950亿句英语，这大体上完成了语料库的收集工作。通过这些语料库作为“训练集”，可以正确地推算出英语词汇搭配在一起的可能性，因为我们相信正确的句子和搭配有更多的出现概率。

利用云平台进行进行人机交互。如果用户对在线翻译的结果交互进行校对和精确的专业翻译，这种信息也会传递到云，她就会记住用户的修改，可在之后服务用户自己（个性化定制），也可分享给其他用户。谷歌本身自带大量的普通词汇和专业词汇，但也许仍然不能满足一些用户的需求，因此也允许用户导入自己的专用词汇表，这样，机器翻译会优先采用用户的词汇表来调整翻译。当然词汇表也可以共享，这对于多人协作翻译很有用，可保证多个译者对同一个专用名词在整本书内的一致性。另外，你放心，谷歌一定会自作主张地记住你所有的译文，这些译文可以作为你日后翻译的参考，如果你愿意，也可以共享你的记忆库，让协作者利用你的成果；如果你许可放到公共翻译记忆库，你的翻译知识就可以被所有人所用，当然同时你也可以享用他人的翻译成果（需要提醒注意的是，如果你不指定自己的翻译记忆库，谷歌会默认将你的译文放入公共翻译记忆库，这是谷歌一直以来的习惯了）。

这些功能的确将人类翻译的智慧集中起来，大大提高了参考翻译的可用性。这就是云，在云里，我们与对方协作，不需要知道对方是谁。计算机翻译技术正在从“人-机-人”模式进入到“机-人-机”模式，这一转变似乎是从人需要机器的帮助，到机器需要人的帮助，但主角却发生了变化。虽然机器翻译在云时代取得了这么大进步，但我们还应该知道，在全文翻译中，词的搭配、同义词和反义词等相关词组的选用、感情色彩等信息是流畅翻译的重要方面，这一点机器翻译是否能胜任，我们将拭目以待。从对谷歌翻译的实际体验来看，是做得越来越好，所翻译句子的可读性也越来越高，但离真正理想的机器翻译还任重而道远。

如果觉得这个有趣，可再看我的下一篇：云时代，人云亦云（2）：趣谈云教学