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        機器都會翻譯了,以后還要不要學(xué)外語

        2018-10-10 07:25:54楊駿
        瞭望東方周刊 2018年38期
        關(guān)鍵詞:機器人工神經(jīng)

        楊駿

        對于“夫妻肺片”等專有名詞以及唐詩宋詞,機器翻譯能力已有了長足進步,但面對“杠精”等網(wǎng)絡(luò)熱詞以及新流行語的翻譯能力仍有待提高

        安徽黃山不少出租車司機經(jīng)常拉“老外”,不會外文也能交流無礙;去年北京的全球機器智能蜂會上,各國大咖扎堆演講,現(xiàn)場卻不見同聲傳譯者;更多中國人海外游,面對東京的日文菜單不再一頭霧水。漫步在巴黎街頭也不再因不懂法語而慌張。

        這一切都源于一項近年來不斷取得突破的技術(shù)——機器翻譯。

        克服了傳統(tǒng)方法的缺點

        全球知名翻譯公司“一小時翻譯”首席執(zhí)行官奧弗·紹尚日前警告說,未來1至3年內(nèi),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯技術(shù)的機器翻譯將會承擔(dān)價值400億美元翻譯市場上的近一半工作,預(yù)計會導(dǎo)致50萬名翻譯失業(yè)。

        神經(jīng)機器翻譯(NMT)自2014年在科學(xué)論文中首次被提及以來,已使機器翻譯領(lǐng)域出現(xiàn)翻天覆地的變化,它開始全面超越以統(tǒng)計模型為基礎(chǔ)的統(tǒng)計機器翻譯(SMT),快速成為在線翻譯系統(tǒng)的主流標(biāo)配。

        神經(jīng)機器翻譯的“神經(jīng)元”可以學(xué)習(xí)和收集信息。模仿人類大腦的神經(jīng)元建立聯(lián)系。它克服了傳統(tǒng)方法將句子分割為不同片段進行翻譯的缺點。充分利用上下文信息,對句子進行整體編碼和解碼,從而生成更為流暢的譯文。

        市面上的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)越來越多,國內(nèi)的阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛、搜狗,國外的谷歌、臉書、微軟等都在布局,這使相關(guān)技術(shù)發(fā)生“質(zhì)變”。

        如今,許多出租車司機都能用手機上的翻譯軟件,輕松和“老外”溝通。在不少國際會議上,機器翻譯干脆直接扮演現(xiàn)場同聲傳譯角色。

        語音識別技術(shù)發(fā)展對這場翻譯革命也功不可沒。語音識別包括遠場識別、噪音識別以及多輪交互,是人工智能的重要切入點。

        因此,這場機器翻譯技術(shù)革命,正是人工智能革命夢想照進現(xiàn)宴的重要一環(huán)。

        應(yīng)用場景日漸豐富

        “兩年前,人工智能的翻譯質(zhì)量往好了說,也就是讓你能對文本的內(nèi)容有個大致了解。專業(yè)翻譯寧愿自己從頭開始翻,”“一小時翻譯”首席執(zhí)行官紹尚說,“今天,通過神經(jīng)機器翻譯。人們只要對機器翻譯內(nèi)容進行少量修改,就能獲得人性化翻譯?!?/p>

        機器翻譯應(yīng)用量正呈加速增加態(tài)勢。臉書的用戶高達數(shù)十億,為了打破用戶之間的溝通瓶頸,該公司去年上線神經(jīng)機器翻譯功能,機器翻譯的速度和水平均得到大幅提升。另據(jù)官方信息顯示。機器翻譯在阿里巴巴內(nèi)部可以每天翻譯出幾十億量級的產(chǎn)品信息,每天的在線翻譯請求達到數(shù)億次。在電子郵件和網(wǎng)站頁面語言轉(zhuǎn)換方面。谷歌公司稱,其機器翻譯服務(wù)每天在全世界被使用超過10億次。

        旅游業(yè)對翻譯需求更加旺盛。有數(shù)據(jù)顯示,中國已成為世界第一大出境旅游客源國。2017年中國公民出境旅游突破1.3億人次,花費達1152.9億美元。解決語言溝通問題正成為越來越多中國出境游客的迫切需求。

        許多中國游客借助智能翻譯軟件和機器.輕松搞定國外道路路牌、餐館菜單和超市購物,甚至在旅途中認識外國朋友。各大技術(shù)企業(yè)也在爭奪這一巨大市場。

        機器翻譯的應(yīng)用場景正不斷豐富。越來越多的政府和企業(yè)網(wǎng)站需將內(nèi)容“多語言化”;視頻網(wǎng)站可能需要借助機器翻譯將視頻內(nèi)容翻譯成多語言版本;就連人工翻譯服務(wù)供應(yīng)商也會借助機器翻譯來提升人工翻譯的效率。

        人機翻譯相輔相成

        人類翻譯,未來還有需求嗎?

        人們發(fā)現(xiàn),對于“夫妻肺片”等專有名詞以及唐詩宋詞,機器翻澤能力已有了長足進步,但面對“杠精”等網(wǎng)絡(luò)熱詞以及新流行語的翻譯能力仍有待提高。

        盡管在達沃斯年會等一些國際論壇上,智能同傳翻譯應(yīng)用越來越多,但在個別場合,機器翻譯也鬧過一些令人費解的“烏龍”。

        這說明,人工智能翻譯要充分考慮復(fù)雜性。一些會議現(xiàn)場語言多樣,話題專業(yè)性強。噪音干擾多,而且講話者的語言習(xí)慣和口音也各不相同,即使能從嘈雜的環(huán)境中提取主要音色,語義識別仍充滿挑戰(zhàn)。

        專家認為,人工翻譯是一個“閱讀一內(nèi)化一表達”的過程,人類讀到文本之后。會聯(lián)想到相關(guān)現(xiàn)實場景,然后給出另一種語言對這種場景的表達。但機器翻譯通常只是一個“解碼”過程。將原文看成被加密的譯文。這樣的過程缺乏現(xiàn)實體驗。談不上理解,自然難免出錯。

        總體而言,人工翻譯與紙面翻譯供給能力有限,但翻譯水準(zhǔn)專業(yè)、精準(zhǔn),至少目前依然不可缺少;日常交流溝通不需要特別高質(zhì)量的同聲傳譯,機器翻譯在這方面市場前景巨大。

        因此,人機應(yīng)該成為一套耦合的系統(tǒng).適合機器干的,交給機器;適合人工做的,由人完成。不要因為機器翻譯的進步,就吆喝著大家都別學(xué)外語;也不要因為人工智能翻譯的失誤,就否定其巨大作用。

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