李雪琴
淺析人機翻譯各自的利弊并展望未來翻譯事業(yè)的發(fā)展
李雪琴
當前,科學技術突飛猛進,人工智能(AI)再次成為焦點,機器翻譯發(fā)展勢不可擋。那么,機器翻譯會強大到取代人工翻譯嗎?學術界展開了激烈的討論。如果這是真的,那所有的譯者都將失業(yè)嗎?未來的翻譯路又該怎么走?本文就這些問題展開一些探討,主要分析機器翻譯以及人工翻譯的利弊,并展望未來翻譯事業(yè)的發(fā)展。
機器翻譯 人工翻譯 利弊 未來翻譯的發(fā)展
2016年3月,美國谷歌公司旗下的人工智能軟件阿爾法圍棋”(AlphaGo)接連打敗世界圍棋冠軍——韓國人李世石。這條重磅新聞讓人們?yōu)榭萍嫉陌l(fā)展欽佩不已,同時也憂心忡忡。
2016年9月,谷歌公司發(fā)布谷歌神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng):引入神經(jīng)網(wǎng)絡克服“組合爆炸”和“推理復雜性”及“無窮遞增”等困難 ,實現(xiàn)并行聯(lián)想和自適應推理 ,提高機器翻譯系統(tǒng)的智能水平[1]。但同時,他們也表示,GNMT仍然會做出一些人工翻譯不會有的重大錯誤,例如漏譯或錯譯專業(yè)術語,以及將句子單獨進行翻譯而不考慮其段落或上下文意思。由此看來,機器翻譯還有很大的提升空間。
早在 1999 年,機譯軟件開發(fā)工作者孫懷民教授就說過“過去機譯的可讀率只有 40%,今天已達 80%”。這樣的數(shù)據(jù)當然難以令人信服,不過,讀者可從中領略機譯研究的進展以及其后社會需求的迫切和潛在市場的可觀[2]。當前,我們正處在一個大數(shù)據(jù)時代,信息爆炸的時代,我們對信息的接收、處理能力遠不及機器;所以,機器翻譯能在很大程度上節(jié)省時間、人力以及成本;但是,另一方面,機器翻譯又存在許多不足。筆者將從以下四方面舉例說明。
(一)詞義選擇(一詞多義)
一個英語單詞會有不同的意思,在翻譯時,我們應根據(jù)上下文以及特定語境來選擇合適的意思,但機器翻譯很難做到。例如:“Car wash trade” MT:洗車貿(mào)易(谷歌翻譯)AT: 洗車業(yè)。這里的“trade”有“貿(mào)易”、“行業(yè)”、“買賣”等意思,很顯然這個詞組是在講汽車行業(yè),這里不能譯為常用意思“貿(mào)易”,應該根據(jù)語境來選擇“行業(yè)”這個意思。
(二)術語翻譯
在翻譯術語的過程中,機器難以避免地出現(xiàn)一些錯譯或意義不對應。例如:“Written law” MT:書面的法律(百度翻譯)AT: 成文法。這里的“written law”是法律領域的一個術語,所以如果像平時那樣直譯就會導致術語翻譯不準確。很顯然,機器翻譯沒有考慮到這點。
(三)數(shù)量詞與時間詞的翻譯
數(shù)量詞和時間詞翻譯的正確與否影響著句子的內在邏輯性?!癐t was on the evening of March the sixth that I arrived home.” MT:3月3日晚上我回到家的第六天。(谷歌翻譯)AT:3月6日晚我回到了家。從這個例子中可看出,“the sixth”是個序數(shù)詞,第六日,而機器憑空翻譯出了一個“3月3日”,并且將“第六天”翻譯在句末,導致整個句子時間順序的混亂,讓人疑惑不解。
(四)語序問題
機器翻譯有時候雖然把原句子中的所有單詞或單詞串的意思都翻譯出來了,但是在譯文中出現(xiàn)的位置不對,導致譯文不流暢,因此讓人讀不懂甚至誤解。例如:“I find it difficult to study mathematics.” MI: 我發(fā)現(xiàn)很難學習數(shù)學。(谷歌翻譯)AI: 我發(fā)現(xiàn)學數(shù)學很難。從這個例子就可以清晰地看出,機器翻譯只限于翻譯單詞意思,不能像人工翻譯那樣,正確組織語序。
相對于機器翻譯的不足,人工翻譯就會充分考慮機器翻譯所考慮不到的細節(jié),如說話人語氣、原文風格、詞序問題以及結合上下文,結合語境分析原文等。人工翻譯在這些方面較機器翻譯更好,但亦有不足之處。
(1)知識容量低,需借閱資料。在傳統(tǒng)的翻譯模式下,翻譯者不得不反復地查閱各種詞典和工具書。
(2)翻譯步驟多,過程更復雜。不斷地在稿紙上反復修改、推敲、構思譯文,然后再把譯文逐字逐句寫在紙上或者通過鍵盤輸入計算機并進行排版。顯而易見,這是一項費時費力的高強度機械性創(chuàng)造工作[3]。
在分析了機器翻譯與人工翻譯的利弊后,我們再回到一些學者的大膽猜想——“未來,機器翻譯會完全取代人工翻譯?!?當然,隨著科技的快速發(fā)展,機器翻譯的質量勢必會越來越好,這種發(fā)展趨勢也會在無形中給譯員增加壓力。
在筆者看來,機器翻譯是不可能完全替代人工翻譯的。就以文學這種體裁的翻譯來看,文學翻譯需要譯者能有很高的文學素養(yǎng),能夠理解原文所傳達的深層次含義,切實表達原作者的寫作意圖。這種文學體裁的翻譯需要具有高文化修養(yǎng)以及高語言表達能力的高級譯員才能勝任,普通譯員都難以勝任,更別說缺少人類情感的機器了。
機器翻譯與人工翻譯各有千秋;從當今飛速發(fā)展的科技來看,值得欣喜的是機譯質量越來越好,同時也鞭策著譯者們提升自身翻譯水平。那么針對機器翻譯的這種向好發(fā)展趨勢,筆者認為將機器翻譯與人工翻譯結合起來那是在好不過了。這種結合是以人工翻譯為中心,機器翻譯為輔;兩者優(yōu)劣互補,也就是計算機輔助翻譯(CAT)。這種結合能在較高譯文質量的保證下,省時省力省成本,并將推動翻譯事業(yè)步上更高的臺階。
[1]孫曉,劉寬平.基于神經(jīng)網(wǎng)絡技術的機器翻譯模型[J].株洲工學院學報,2004(01):118~120.
[2]鐘尚離.機器翻譯的可信度與人工干預[J].湘潭師范學院學報(社會科學版),2004(03):101~103.
[3]羅季美.機器翻譯中的術語錯譯分析[J].中國科技術語,2013(01):41~45.
(作者單位:西華師范大學外國語學院)