趙應(yīng)吉 劉寅齊 陳思瑩

(重慶科技學(xué)院 外國語學(xué)院，重慶 401331)

0 引言

世界全球化、國際化進(jìn)程的加速，尤其是隨著我國“一帶一路”倡議和“中國企業(yè)和文化走出去”戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，加深了世界各國之間政治、經(jīng)濟(jì)、文化交往，進(jìn)而加劇了世界各國對語言和翻譯服務(wù)的需求。DePalma等人在《語言服務(wù)市場大數(shù)據(jù)報告(2016)》中指出“2016年全球語言服務(wù)與技術(shù)外包市場的預(yù)計收入為402.7億美元，年增速為5.52%”(DePalma, et al., 2016)，2017年10月國家信息中心發(fā)布了由15個子報告組成的《“一帶一路”大數(shù)據(jù)報告(2017)》。其中，《“一帶一路”人才建設(shè)進(jìn)展及互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注情況》《“一帶一路”語言能力建設(shè)調(diào)研報告》結(jié)果顯示：“一帶一路”沿線國家官方語言種類豐富，語言人才特別是小語種人才十分短缺，“一帶一路”人才建設(shè)、語言服務(wù)能力明顯不足(國家信息中心“一帶一路”大數(shù)據(jù)中心,2017：201-202)，為語言服務(wù)市場和翻譯的職業(yè)化提供了巨大的生存空間。作為計算語言學(xué)的一個分支，機(jī)器翻譯(Machine Translation，簡稱MT)是“利用計算機(jī)系統(tǒng)把一種自然語言轉(zhuǎn)換成另一種自然語言”(Hutchins,1986:1)，涉及計算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)(普通語言學(xué)、應(yīng)用語言學(xué)、神經(jīng)語言學(xué)等)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域。機(jī)器翻譯早已成為人類消除語言障礙的重要手段之一，更是現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)時代語言應(yīng)用和語言服務(wù)的一個重要領(lǐng)域和手段。隨著全球化、國際化浪潮的推進(jìn)以及計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷進(jìn)步，操不同語言的人通過網(wǎng)絡(luò)之間的交流愈發(fā)頻繁，由此也產(chǎn)生了越來越嚴(yán)重的語言障礙(馮志偉，1999:37)。機(jī)器翻譯可以幫助人們克服甚至解決各種各樣的語言障礙，所以人們都在不同程度地使用機(jī)器翻譯。鑒于此，本文擬探討現(xiàn)代計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)革新背景下機(jī)器翻譯研究對翻譯職業(yè)化產(chǎn)生的影響。

1 機(jī)器翻譯研究進(jìn)展

機(jī)器翻譯是伴隨著人類對計算機(jī)和計算語言學(xué)的認(rèn)知發(fā)展過程中產(chǎn)生的諸多術(shù)語之一。根據(jù)自動化的翻譯程度，機(jī)器翻譯可以分為全自動機(jī)器翻譯(Fully Automated Machine Translation)、機(jī)助人譯(Machine Aided Human Translation)或計算機(jī)輔助翻譯(Computer Aided Translation)和人助機(jī)譯(Human Aided Machine Translation)三類(Kastberg 2012:34)。機(jī)器翻譯具有重要的理論研究和實用價值。隨著世界全球化、國際化進(jìn)程的加速和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日新月異，機(jī)器翻譯在促進(jìn)世界各國政治、經(jīng)濟(jì)、文化交流等方面扮演著非常重要的角色。機(jī)器翻譯歷經(jīng)2000多年的認(rèn)知發(fā)展，自誕生之日起，每一個階段的發(fā)展都是現(xiàn)代翻譯領(lǐng)域中引人矚目的大事件(謝天振 等 2009:314)。機(jī)器翻譯研究經(jīng)歷了萌芽期、創(chuàng)立期、冷凍期、復(fù)興期和興盛期五個階段。

1.1 萌芽期(1947年前)

1933年以前是機(jī)器翻譯理論的萌芽期(錢多秀，2011:11)。機(jī)器翻譯的緣起可追溯到“17世紀(jì)的通用語言(universal language)和哲學(xué)語言(philosophical language)以及機(jī)器詞典的設(shè)想”(Hutchins，2001:8)。17世紀(jì)，笛卡爾(Descartes)、萊布尼茲(Leibniz)、貝克(Cave Beck)、基爾施(Athanasius Kircher)和貝希爾(Johann Becher)等人都嘗試過利用機(jī)器詞典來克服語言障礙(Hutchins et al.,1992:5)，但真正具有操作性的成果直到20世紀(jì)才變?yōu)楝F(xiàn)實：1933年法國人喬治·阿茲羅尼(Goerges Artsrouni)和俄國人彼得·特洛伊昂斯基(Petr Trojanskij)分別取得了多語機(jī)器詞典和通用機(jī)器詞典的專利(Hutchins，1993:14-15；Hutchins et al., 2000:187)。雖然“機(jī)器翻譯”這一術(shù)語是由德國學(xué)者里格(W. Rieger)首次提出并在語言翻譯實踐中使用，但現(xiàn)代意義上的機(jī)器翻譯的想法肇始于1946年和1947年美國數(shù)學(xué)家、科學(xué)家韋弗(W. Weaver)和英國工程師布斯(A.D. Booth)提出運用新發(fā)明的計算機(jī)進(jìn)行自然語言翻譯的設(shè)想(Hutchins,1997:14-15; Chan,2004: 290-291)，韋弗被譽為“機(jī)器翻譯研究之父”(Somers,1998:140)。

1.2 創(chuàng)立期(1947—1954)

自世界上第一臺現(xiàn)代電子計算機(jī)ENIAC于1946年研發(fā)成功以來，機(jī)器翻譯在許多國家取得了相當(dāng)大的進(jìn)步。1947年，韋弗提出了利用計算機(jī)進(jìn)行語言自動翻譯的設(shè)想，并于1949年發(fā)表題為“Translation”的備忘錄(又稱“韋弗備忘錄”)中正式提出了機(jī)器翻譯的思想和機(jī)器翻譯的前景(Hutchins,1998:22-23；Chan,2015:3)，標(biāo)志著基于現(xiàn)代電子計算機(jī)的機(jī)器翻譯問世，為機(jī)器翻譯理論的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。1954年，IBM和美國喬治敦大學(xué)合作成功研制了第一臺機(jī)器翻譯系統(tǒng)(Hutchins,2004:102-114；Hutchins,2015:120)，并利用IBM701型計算機(jī)，首次完成了俄英機(jī)器翻譯試驗，使機(jī)器翻譯成為可能，標(biāo)志著機(jī)器翻譯系統(tǒng)的真正誕生(Hutchins,1999:19-20；Chan,2004:125-226)，從此開啟了機(jī)器翻譯研究的大門。之后的10年，機(jī)器翻譯研究持續(xù)升溫。美國、蘇聯(lián)、英國、日本、意大利、德國、比利時等國家一直高度重視機(jī)器翻譯的研究和創(chuàng)新，在全世界內(nèi)掀起了一股機(jī)器翻譯研究的熱潮。

1.3 冷凍期(1954—1975)

機(jī)器翻譯研究的進(jìn)展并不是一帆風(fēng)順的。1964年，美國政府成立由七名專家組成的語言自動處理咨詢委員會(Automatic Language Processing Advisory Committee)，開展機(jī)器翻譯研究前景的調(diào)查(ALPAC，1966; Warwick，1987: 22-37)。兩年后，他們發(fā)布了著名的《ALPAC調(diào)查報告1966》，對機(jī)器翻譯的可行性進(jìn)行了全盤否定，認(rèn)為“機(jī)器翻譯速度慢，準(zhǔn)確率不高，成本是人工翻譯的兩倍；因為機(jī)器翻譯研究遇到了難以克服的‘語義障礙(semantic barrier)’(Hutchins,2010:4)，機(jī)器翻譯前景不可預(yù)測；目前在美國沒有必要繼續(xù)資助機(jī)器翻譯”(Hutchins et al.,1992:7；Chan,2015:4)。受《ALPAC調(diào)查報告1966》的影響，全世界的機(jī)器翻譯研究進(jìn)入了冷凍期，世界各國的機(jī)器翻譯研究也受到了巨大的負(fù)面影響。

1.4 復(fù)興期(1975—1989)

盡管《ALPAC調(diào)查報告1966》對世界許多國家的機(jī)器翻譯研究產(chǎn)生了巨大的負(fù)面影響，但是在加拿大、法國、德國等國家，機(jī)器翻譯研究仍然在繼續(xù)開展。自20世紀(jì)70年代中期開始，隨著計算機(jī)技術(shù)、語言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域研究的進(jìn)展，機(jī)器翻譯的研究逐步復(fù)蘇，傳統(tǒng)的人工翻譯服務(wù)已不能滿足國際貿(mào)易、商業(yè)、和管理方面日益增長的多語種翻譯需求。為此，業(yè)界成功研發(fā)了以SYSTRAN、LOGOS、METAL、WEINDER、EUROTRA、METEO等為代表的多種翻譯系統(tǒng)(Kay，1982:74-78; Somers，1998:141-142; Hutchins，2001:13-20)。其中1976年由加拿大蒙特利爾大學(xué)與加拿大聯(lián)邦政府翻譯局聯(lián)合開發(fā)的METEO系統(tǒng)，是機(jī)器翻譯認(rèn)知發(fā)展史上的一個重要里程碑，標(biāo)志著機(jī)器翻譯開始復(fù)蘇并進(jìn)入繁榮期。在這個時期，由于受Chomsky生成語言學(xué)理論和人工智能研究進(jìn)展的影響，基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法(rule-based machine translation)一直是機(jī)器翻譯研究的主流，包括指代消解(anaphora resolution)和人工國際語言化(interlingual-based)機(jī)器翻譯(Somers，2005:518-521)。

1.5 興盛期(1990至今)

到20世紀(jì)90年代，基于語料庫的機(jī)器翻譯(corpus-based machine translation)方法開始出現(xiàn)，并打破了基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法的壟斷(Hutchins，2010:11)。基于語料庫的機(jī)器翻譯主要有基于實例的(example-based machine translation)和基于統(tǒng)計的(statistical machine translation)兩種方法。20世紀(jì)90年代，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法已經(jīng)成為多數(shù)機(jī)器翻譯研究團(tuán)隊關(guān)注的主要焦點(Hutchins，2015:128)，該方法的興起并成功運用于IBM坎第德項目(Candide project)被看作是20世紀(jì)90年代機(jī)器翻譯研究的最大進(jìn)展和經(jīng)驗主義方法的回歸(Hutchins，2010:11)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的問世，尤其是大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的蓬勃發(fā)展，經(jīng)驗主義方法的運用開始成為機(jī)器翻譯的主流。1993年Brown和Della Pietra等人提出了基于詞對齊的翻譯模型，標(biāo)志著現(xiàn)代統(tǒng)計機(jī)器翻譯方法的誕生。從1999年至2010年，統(tǒng)計機(jī)器翻譯方法在短語翻譯模型、層次短語模型、基于句法的翻譯模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動翻譯方法等方面取得了突破性的進(jìn)展。尤其是2006年，Google Translate在線翻譯服務(wù)的推出，標(biāo)志著數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計機(jī)器翻譯方法成為商業(yè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的主流(劉洋，2017:1145)。同時，這個時期開始出現(xiàn)以Trados、SDL、Atril、Champollion等為引領(lǐng)的翻譯工具和軟件系統(tǒng)。

經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程推進(jìn)了語音識別和機(jī)器翻譯技術(shù)的快速發(fā)展。自2011年起，信息處理領(lǐng)域已經(jīng)開始聚焦口語自動翻譯的研究，新一代智能語音翻譯產(chǎn)品成為烜赫一時的研究對象。自2014年以來，尤其是在2016年，端到端神經(jīng)機(jī)器翻譯(end-to-end neural machine translation)(Sutskever et al., 2014；Bahdanau et al.,2016)的研究突飛猛進(jìn)，其翻譯性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過統(tǒng)計機(jī)器翻譯，“已經(jīng)取代統(tǒng)計機(jī)器翻譯成為Google、微軟、百度、搜狗等商用在線機(jī)器翻譯系統(tǒng)的核心技術(shù)”(劉洋,2017:1145)。Google在總結(jié)前人的經(jīng)驗后也推出了Google神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)。較之以前基于短語的機(jī)器翻譯，Google神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)已將整個輸入句子視作翻譯的基本單元，大大提高了翻譯的準(zhǔn)確性。2018年3月14日，由微軟亞洲研究院與雷德蒙研究院的研究人員組成的團(tuán)隊宣布：“其研發(fā)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)在通用新聞報道測試集newstest2017的中譯英測試集上達(dá)到了可與人工翻譯媲美的水準(zhǔn)。這是第一個在新聞報道的翻譯品質(zhì)和準(zhǔn)確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統(tǒng)。”[注]參見黃慧雯. 2018-03-16. AI里程碑：微軟中翻英機(jī)器水準(zhǔn)“媲美人類”[N/OL]. 中時電子報, [2018-10-23]. https:∥www.chinatimes.com/cn/realtimenews/20180316001580-260412.

2 機(jī)器翻譯研究進(jìn)展對翻譯職業(yè)化的影響

2.1 翻譯職業(yè)化的現(xiàn)狀

從古至今，無論中西，都有以翻譯為業(yè)、以翻譯為生的職業(yè)譯員，如在我國周朝，對當(dāng)時負(fù)責(zé)接待周邊少數(shù)民族或鄰國使節(jié)并擔(dān)任口譯的官員稱為“象胥”(謝天振 等，2013:1)；但那只是一些個體，在當(dāng)時的整個國家或整個社會上，所占比例也極其有限，對國民經(jīng)濟(jì)的影響也相當(dāng)有限(謝天振，2014:4)。

從翻譯到翻譯職業(yè)化經(jīng)歷了漫長的過程。近年來，國內(nèi)外關(guān)于“翻譯職業(yè)化”的研究如火如荼，但至今尚無“翻譯職業(yè)化”的權(quán)威界定(方夢之，2012:1)。方夢之(2012:2)從ESP(English for Specific Purposes)的視角給出了“翻譯職業(yè)化”(translation professionalization)的定義：“翻譯職業(yè)化是指在市場經(jīng)濟(jì)的條件下，由權(quán)威的機(jī)構(gòu)(國外通常是翻譯協(xié)會)導(dǎo)向并監(jiān)督、以職業(yè)翻譯為主體、有信息技術(shù)支撐的翻譯行為過程。”翻譯職業(yè)化是市場和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。在全球化、國際化和“互聯(lián)網(wǎng)+”大背景下，我國倡導(dǎo)的“一帶一路”和“中國企業(yè)和文化走出去”的進(jìn)一步推進(jìn)給翻譯這一職業(yè)帶來了更多的機(jī)會和更大的挑戰(zhàn)，翻譯重要性也更加突出，翻譯成為許多學(xué)者、高等學(xué)校教師和外語專業(yè)畢業(yè)生的職業(yè)選擇之一。現(xiàn)如今，從事翻譯這一職業(yè)的人數(shù)明顯增多，翻譯工作者已成為一個龐大的群體。他們不僅活躍在國際政治交流中，更是國際經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易、文化交流等領(lǐng)域中不可或缺的環(huán)節(jié)。林林總總的翻譯組織(協(xié)會)、翻譯機(jī)構(gòu)(公司)、資格考試、翻譯教育與培訓(xùn)學(xué)校等相繼應(yīng)運而生，而且一些國家的大使館或領(lǐng)事館出現(xiàn)嚴(yán)重依賴當(dāng)?shù)氐姆g工作者和翻譯機(jī)構(gòu)(Tyulenev et al.,2017:351)。翻譯這一職業(yè)在當(dāng)今社會和國際舞臺上正發(fā)揮著巨大的影響。

我們現(xiàn)在正處于“翻譯的職業(yè)化時代”(謝天振,2014:4)，翻譯這一職業(yè)已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。首先，翻譯語料不僅局限于文學(xué)翻譯，如商務(wù)翻譯、法律翻譯、旅游翻譯等各類實用翻譯擁有更加廣闊的市場；其次，翻譯人才的培養(yǎng)更加趨于多元化，除了在高校接受翻譯的專業(yè)教育學(xué)習(xí)與培訓(xùn)之外，還可以選擇專門的翻譯教育或培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等。同時，隨著計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在的翻譯方式也發(fā)生了革命性的變化，如交替?zhèn)髯g、同聲傳譯、全自動機(jī)器翻譯、機(jī)助人譯或計算機(jī)輔助翻譯和人助機(jī)譯等。這些巨大的變化也正在不斷助推翻譯工作者提升自身的職業(yè)素養(yǎng)和與時俱進(jìn)的職業(yè)技能。

2.2 機(jī)器翻譯研究進(jìn)展對翻譯職業(yè)化的影響

2.2.1 譯者素養(yǎng)

翻譯人才是翻譯職業(yè)化中不可或缺的一環(huán)，但翻譯這一職業(yè)要求從業(yè)者具備一定的職業(yè)化技能，不僅要求譯者能熟練掌握至少兩種語言，能充分理解源語文本，更要有豐富的文化背景知識、社會科學(xué)常識或?qū)I(yè)知識，有較強的目標(biāo)語寫作能力，熟練掌握翻譯原則和步驟等技能(方夢之,2012:5)。這些也是譯者在翻譯時會面臨的困難和挑戰(zhàn)。但隨著機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，譯者(口筆譯工作者、翻譯家、翻譯教師、翻譯研究者等)能夠借助機(jī)器翻譯完成翻譯，以提高翻譯的效率和正確率，這無疑是對譯者有利的方面。此外，機(jī)器翻譯可以實現(xiàn)多種語言之間的流暢轉(zhuǎn)換，這也為譯者在翻譯含有多種語言文本時提供便利。同時，機(jī)器翻譯的使用不僅僅局限在譯者之間，也可以應(yīng)用在英語教學(xué)或培訓(xùn)之中，因此，機(jī)器翻譯在翻譯人才培養(yǎng)方面也起著積極的促進(jìn)作用。翻譯教師可以利用機(jī)器翻譯技術(shù)進(jìn)行更便捷的教學(xué)，學(xué)生在遇到疑惑或問題時也可以通過機(jī)器翻譯進(jìn)行查詢，甚至可以通過找出機(jī)器翻譯中存在的錯誤來提升自己的語言能力與翻譯素養(yǎng)。

與此同時，機(jī)器翻譯技術(shù)的革新和發(fā)展也會促進(jìn)翻譯市場對翻譯人才的需求發(fā)生變化。在機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性和流暢度逐步提升的同時，市場對于翻譯人才的需求也許會相應(yīng)減少。這就會影響譯者的就業(yè)率，從而翻譯人才的培養(yǎng)力度也會隨之縮小，越來越少的人會選擇從事翻譯這一行業(yè)，所以翻譯職業(yè)化的程度也許會相應(yīng)縮小，或者說翻譯職業(yè)化的范圍會從譯者拓寬或者轉(zhuǎn)移到計算機(jī)。伴隨全球語言服務(wù)市場翻譯需求量的激增、機(jī)器翻譯與翻譯記憶技術(shù)的不斷進(jìn)步和深度融合帶來的新挑戰(zhàn)，處于翻譯職業(yè)化時代的譯者必須構(gòu)建適應(yīng)機(jī)器翻譯的技術(shù)發(fā)展和譯者素養(yǎng)，如必備的信息洞察與獲取能力，海量化信息處理能力，機(jī)器翻譯、翻譯記憶、術(shù)語管理、質(zhì)量控制等技術(shù)應(yīng)用能力，現(xiàn)代化的機(jī)器翻譯項目管理能力，等等。

2.2.2 翻譯方式

機(jī)器翻譯是對人工翻譯這一傳統(tǒng)翻譯方式的一次重大革新。隨著科技技術(shù)尤其是計算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云技術(shù)的日新月異，“傳統(tǒng)的依賴人工翻譯的方式正在發(fā)生變化”(王家義 等，2018：81)，“機(jī)器翻譯+譯后編輯”的模式“已經(jīng)成為當(dāng)前和未來職業(yè)譯者的主流工作模式”(王樹華，2017：86)。機(jī)器翻譯是一種必然的趨勢，機(jī)器翻譯技術(shù)也會越來越成熟；在處理諸如合同、公示語、網(wǎng)絡(luò)游戲等有固定語境的格式化語言的翻譯時，機(jī)器翻譯的優(yōu)勢越來越明顯，越來越精準(zhǔn)。但從目前機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，還沒有充分的證據(jù)表明機(jī)器翻譯必將取代人工翻譯。人工翻譯在處理文學(xué)翻譯以及較難理解和特殊語言文化背景下的文章等場景中依然具有“獨特的、不可替代的”優(yōu)勢(祝朝偉，2018:102-103)。機(jī)器翻譯也給翻譯這一古老的職業(yè)帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。一方面，翻譯職業(yè)化時代的從業(yè)者可以有效利用機(jī)器翻譯技術(shù)為自己服務(wù)，加快工作速度，提高工作效率和準(zhǔn)確度。例如，機(jī)器翻譯可以迅速、準(zhǔn)確地給出“貨幣基金組織”這一專有名詞譯文“International Monetary Fund”，不僅節(jié)省了譯員查詢資料的時間，也提高了譯文的準(zhǔn)確度。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)給機(jī)器翻譯提供了海量的語料和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了海量翻譯知識的自動獲取和實時更新，而且基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)翻譯讓機(jī)器翻譯真正達(dá)到了實用水平。在百度高級副總裁、AI技術(shù)平臺體系(AIG)總負(fù)責(zé)人王海峰博士看來：“也許三五年后，看似高大上的機(jī)器翻譯會融入日常生活的方方面面……小到出國旅游、科技文獻(xiàn)翻譯，大到國際貿(mào)易、跨語言文化交流，多語言信息聯(lián)通需求，都讓機(jī)器翻譯發(fā)揮重要價值?！?袁于飛，2016:5)另外，機(jī)器翻譯，尤其是基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)翻譯技術(shù)的廣泛應(yīng)用，改變了傳統(tǒng)的基于個人的翻譯模式和方式，為團(tuán)隊翻譯、平臺翻譯以及翻譯職業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化提供了多樣化的發(fā)展空間。但是，如果使用不當(dāng)?shù)脑?，機(jī)器翻譯也會對翻譯工作造成負(fù)面影響，如過分依賴機(jī)器翻譯容易造成翻譯上下文缺失、用詞不當(dāng)?shù)缺锥?。尤其是在需要翻譯高度準(zhǔn)確率的場合，如國際的政治會議、國際商務(wù)談判等場景時，還需以人工翻譯為主、機(jī)器翻譯為輔，例如在聯(lián)合國會議、對外記者會等場合上采取的依然是同聲傳譯這一方式?；仡櫄v史上曾出現(xiàn)的合譯、轉(zhuǎn)譯等翻譯策略，翻譯方式都是以人工翻譯為主。機(jī)器翻譯這一方式的出現(xiàn)既是社會生產(chǎn)力發(fā)展的必然結(jié)果，也是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和市場的需要，更是對傳統(tǒng)翻譯方式的一次革命性變革。

2.2.3 翻譯方法

譯者往往根據(jù)不同的文本來選擇不同的翻譯方法，如直譯與意譯、音譯與闡譯、合譯與分譯、增譯與減譯、順譯與倒譯、重復(fù)與轉(zhuǎn)譯、歸化與異化等等。這些翻譯方法可以有針對性地幫助譯者翻譯，但目前，這些方法也僅限于譯者使用，因為只有人才能有意識、有目的地選擇使用具體的方法。機(jī)器翻譯在處理文本時，采取的方法和人工翻譯的方法是完全不一樣的，傳統(tǒng)的機(jī)器翻譯方法主要采用理性主義的方法(也稱基于規(guī)則的方法)，包括直譯法、轉(zhuǎn)換法和中間語法。到20世紀(jì)90年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)的問世，尤其是近年來大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的蓬勃發(fā)展，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計機(jī)器翻譯(SMT)為代表的經(jīng)驗主義方法開始成為機(jī)器翻譯的主流。到2014年，開始涌現(xiàn)“端到端神經(jīng)機(jī)器翻譯”方法，通過“編碼器-解碼器框架”實現(xiàn)序列到序列的轉(zhuǎn)換，從而直接實現(xiàn)自然語言之間的自動翻譯(Bahdanau et al.,2016)。近年來，神經(jīng)機(jī)器翻譯(NMT)性能在多個語言對比上已經(jīng)超越了統(tǒng)計機(jī)器翻譯，開始成為Google、微軟、百度、搜狗等商用在線機(jī)器翻譯系統(tǒng)的核心技術(shù)(哈里旦木·阿布都克里木 等，2017：878；劉洋，2017:1145)。

正如本文之前提到的Google Translate，它是以句子為基本單位進(jìn)行翻譯的。但譯者在翻譯文本時，往往需要先通讀全文、了解文章背景知識以及句子之間或段落之間的上下文語境后，才能進(jìn)行翻譯工作，這也可以理解為譯者是以段落乃至篇章為單位進(jìn)行翻譯的。比如，歷史上很多翻譯家對目的語一竅不通，但通過懂目的語的中介者復(fù)述后，在自己理解的基礎(chǔ)上，對其進(jìn)行編譯處理。由此可以看出，譯者在翻譯時是具有一定主動性的，不同的譯者在處理同一文本時采取的方法不盡相同，得到的譯文也會因人而異。但是，機(jī)器翻譯的譯文很難體現(xiàn)計算機(jī)的主觀能動性，也很難產(chǎn)生不同版本的譯文。由于計算機(jī)不能理解文本的背景(文化)知識，所以不可避免會產(chǎn)生歧義。因此，從翻譯方法的角度來講，機(jī)器翻譯扼殺了譯文的多樣性和可讀性。若是機(jī)器翻譯得到大力推廣甚至普及，那么翻譯方法可能就會面臨“消亡”或者被革新的局面了。

盡管如此，機(jī)器翻譯依舊給翻譯方法帶來了一些好處。通過機(jī)器翻譯，無論是譯者還是計算機(jī)，都不會再糾結(jié)于具體該使用哪種翻譯方法，如直譯與意譯之爭，而將翻譯的重點落在譯文的通順和美觀上。譯者就能夠逃脫固定翻譯方法的束縛，只以譯文的質(zhì)量為最終目的。這種較為自由的翻譯方法可以給譯文注入新鮮的血液，使其更具新鮮感。

3 結(jié)語

隨著翻譯職業(yè)化的不斷深入，尤其是在“一帶一路”倡議和建設(shè)“中國企業(yè)和文化走出去”戰(zhàn)略的帶動下，我國與世界其他國家的政治、經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易、文化交往也隨之增多，因此翻譯扮演的角色不容忽視。隨著現(xiàn)代計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的不斷進(jìn)步，以Google、微軟神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)為代表的現(xiàn)代機(jī)器翻譯技術(shù)在翻譯中起到的作用也越來越突出，“機(jī)器翻譯+譯后編輯”的模式“已經(jīng)成為當(dāng)前和未來職業(yè)譯者的主流工作模式”(王樹華，2017：86)。人類對機(jī)器翻譯技術(shù)的探索與研究已有近70年的歷史，取得了斐然的成就(陶李春，2016:113)，但要達(dá)到“翻譯得好”甚至完全取代譯者還不大可能，尤其在文學(xué)翻譯等領(lǐng)域是機(jī)器翻譯永遠(yuǎn)無法勝任的(祝朝偉，2018:102)。雖然目前的機(jī)器翻譯技術(shù)手段還無法達(dá)到“信、達(dá)、雅”的標(biāo)準(zhǔn)，但是世界各國對機(jī)器翻譯的研究方興未艾，我們堅信：計算機(jī)、認(rèn)知科學(xué)、語言學(xué)等學(xué)科研究的發(fā)展和以云計算為新技術(shù)的信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日益更新，一定會推動語言技術(shù)和機(jī)器翻譯技術(shù)的不斷革新與融合，機(jī)器翻譯的質(zhì)量和效果一定會越來越好(袁于飛，2016:5)，越來越接近人工翻譯“信、達(dá)、雅”的標(biāo)準(zhǔn)，從而促進(jìn)“包括在線翻譯、多語云智庫等多維語言服務(wù)體系的建設(shè)，提高語言服務(wù)移動化、智能化水平，為‘一帶一路’建設(shè)、中國企業(yè)和中國文化‘走出去’提供高品質(zhì)多語言服務(wù)支持”(國家信息中心“一帶一路”大數(shù)據(jù)中心，2017:208)。同時，機(jī)器翻譯的不斷進(jìn)步也要求翻譯工作者與時俱進(jìn)、不斷提升知識儲備和職業(yè)技能，以適應(yīng)日益更新的信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)。這對翻譯工作者、翻譯職業(yè)乃至翻譯產(chǎn)業(yè)都將是一次巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。唯有抓住機(jī)遇，迎接挑戰(zhàn)才是上策。