賀麗媛

摘 要：21世紀(jì)技術(shù)領(lǐng)域的重大變革使“人工智能”一詞逐漸為我們耳濡目染，這無疑是一個(gè)很寬泛的話題。從幾乎人手必備的智能手機(jī)到無人駕駛汽車的試運(yùn)行，當(dāng)今我國人工智能在人臉識(shí)別、語音識(shí)別、安防監(jiān)控、智能音箱、智能家居等領(lǐng)域均走在國際前沿，無一不令人嘆為觀止。深度學(xué)習(xí)即成為當(dāng)下熱門研究領(lǐng)域，文章以該領(lǐng)域下的一個(gè)重要應(yīng)用分支—機(jī)器翻譯為實(shí)例，探討人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、技術(shù)特點(diǎn)以及當(dāng)前存在的一些弊端。

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；機(jī)器翻譯

人工智能即旨在使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。近年來，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算這些IT行業(yè)最新的技術(shù)發(fā)展趨勢正推動(dòng)著這一學(xué)科的興起，并使其廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理以及專家決策等研究領(lǐng)域。因其實(shí)力差異，人工智能又可分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能，但強(qiáng)人工智能和超人工智能還未真正實(shí)現(xiàn)。當(dāng)下我們身邊隨處可見的生活助手、智能家居、智能建筑等其實(shí)都是一種弱人工智能的體現(xiàn)，即專注于實(shí)現(xiàn)某一特定方面的功能，并可以與人類媲美甚至超越人類。從深藍(lán)到戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的AlphaGo，它們采用的核心技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)算法。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的諸多方法之一，深度學(xué)習(xí)的靈感來源于人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能，通過模擬神經(jīng)元間的互聯(lián)關(guān)系從而構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)行反復(fù)“訓(xùn)練”直至輸出期望值，本文要探討的機(jī)器翻譯正是基于這種原理。

1 機(jī)器翻譯的發(fā)展現(xiàn)狀

在人工智能技術(shù)尚未發(fā)展成熟之前，傳統(tǒng)人工翻譯一直扮演著舉足輕重的角色。直至當(dāng)今，諸如Google翻譯、阿里翻譯、百度翻譯等AI行業(yè)巨頭推出的翻譯平臺(tái)逐漸憑借其翻譯過程的高效性和翻譯結(jié)果的準(zhǔn)確性占據(jù)了翻譯行業(yè)的主導(dǎo)地位。其中，Google公司提供的機(jī)器翻譯已經(jīng)將漢譯英的正確率和專業(yè)化程度提升到了一個(gè)新的高度，并受到社會(huì)各界人士的認(rèn)可。一項(xiàng)在20世紀(jì)需要語言專家連續(xù)工作若干小時(shí)才能完成的翻譯工作在今天或許只要在機(jī)器前守候幾秒鐘即可呈現(xiàn)出完整的翻譯結(jié)果，這是一種跨時(shí)代的技術(shù)飛躍。

總而言之，機(jī)器翻譯的問世實(shí)則是生產(chǎn)力大幅度提高的一種體現(xiàn)[1]。首先是節(jié)省了資源成本，不像傳統(tǒng)人工翻譯要求大量人力參與，且后期還需反復(fù)校對核查的繁瑣流程，機(jī)器翻譯全程僅需要一臺(tái)計(jì)算機(jī)和電源即可，且不會(huì)出現(xiàn)拼寫遺漏等低級錯(cuò)誤，其工作的高效性是人工所不能媲美的。其次，因其背后的大數(shù)據(jù)支持和擁有強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)作為支撐，機(jī)器翻譯能夠在確保正確率和即時(shí)性的條件下表現(xiàn)出與時(shí)俱進(jìn)的特性。通過不斷“訓(xùn)練”以自動(dòng)完善和優(yōu)化內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而進(jìn)一步提高翻譯質(zhì)量。

2 機(jī)器翻譯的技術(shù)特點(diǎn)

機(jī)器翻譯因工作原理的不同可分為基于規(guī)則的機(jī)器翻譯、基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯?；谝?guī)則的機(jī)譯系統(tǒng)以詞典和語法規(guī)則庫作為知識(shí)提取源，并結(jié)合語言學(xué)領(lǐng)域的專家知識(shí)以進(jìn)行源語種到目標(biāo)語種的轉(zhuǎn)換，其實(shí)也可以說是一種符號的變換。因?yàn)樗鄷r(shí)候是在對語法進(jìn)行剖析的基礎(chǔ)上展開翻譯工作，而不曾深入到語義層面，實(shí)為一種“直譯”?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯實(shí)則是一種基于語料庫的機(jī)譯系統(tǒng)，不同于前者，它的語料庫已經(jīng)過嚴(yán)格劃分并加以標(biāo)注，其工作原理可以類比為一種語言信息在信道傳輸?shù)倪^程。機(jī)器會(huì)默認(rèn)源語言庫中的任何一句話都可能與目標(biāo)語言庫中的某句話形成映射關(guān)系，不同的只是這種關(guān)系的產(chǎn)生概率，因而其目標(biāo)就是尋找概率最大的句子作為譯文予以呈現(xiàn)，這其實(shí)也是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)思想。

當(dāng)下深度學(xué)習(xí)的熱潮已席卷全球，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其重要變型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等具有不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的人工仿生網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理上均具有突出效果。這里將著重對后者，即通過構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用深度學(xué)習(xí)算法以實(shí)現(xiàn)的機(jī)器翻譯模型進(jìn)行探討。在該種翻譯模型中，諸如詞匯、短語、句子等自然語言的基本組成單位均采用連續(xù)空間來表示，其中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用于實(shí)現(xiàn)由原文至譯文的直接映射，而無需經(jīng)過依存分析、規(guī)則抽取、詞語對齊等基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯才涉及的處理過程。在實(shí)際語句轉(zhuǎn)換過程中，原文語言序列的輸入由編碼器讀入并以一定維度的語義向量作為輸出，再由解碼器對其進(jìn)行解碼，進(jìn)而輸出目標(biāo)語言序列，即翻譯后的結(jié)果[2]。這種采用編碼—解碼形式的機(jī)器翻譯能夠自發(fā)地從語料庫中學(xué)習(xí)語言特征，而無需在深度學(xué)習(xí)算法中設(shè)定相關(guān)特征值以闡述翻譯規(guī)律，因而在對自然語言的處理過程中省去了特征設(shè)計(jì)的工作，其模型架構(gòu)如圖1所示。

3 機(jī)器翻譯暴露的弊端

正如任何事物都是作為矛盾統(tǒng)一體而存在，機(jī)器翻譯也是一把“雙刃劍”。當(dāng)我們采用辯證的眼光去看待它時(shí)，其背后的技術(shù)支持也并非沒有缺陷。高級翻譯領(lǐng)域向來都是以“信”“達(dá)”“雅”作為標(biāo)準(zhǔn)[3]，而機(jī)器翻譯要想完美復(fù)現(xiàn)這3種“譯境”，還有待時(shí)間的考證。

3.1 語義轉(zhuǎn)換的專業(yè)性不足

機(jī)器翻譯對于基本詞匯和常用詞組的把控能力不容置疑，但當(dāng)它用于翻譯一些外文文獻(xiàn)時(shí)，因同一個(gè)專業(yè)術(shù)語在不同學(xué)科領(lǐng)域所指代的含義存在差異性，使得機(jī)器翻譯在該情況下的語義轉(zhuǎn)換還未實(shí)現(xiàn)真正的智能化。而人工翻譯則能有意識(shí)地去判斷文獻(xiàn)所在的學(xué)科領(lǐng)域，并通過查閱相關(guān)資料進(jìn)一步確定其深層含義，從而使譯文所闡述的內(nèi)容與原文不會(huì)有太大出入，確保了翻譯過程的專業(yè)性，此所謂“信”之譯境。

3.2 復(fù)雜句式處理效果欠佳

限于當(dāng)前的科技水平，機(jī)器翻譯對于一些簡單句型的處理可謂是得心應(yīng)手，但一旦碰到復(fù)雜句子結(jié)構(gòu)或?qū)訉泳涫角短椎那闆r，機(jī)器翻譯會(huì)機(jī)械地將其分解為各個(gè)子句再進(jìn)行排列組合，這就是一種斷章取義的表現(xiàn)。而人工翻譯則會(huì)根據(jù)具體情況分析其中的邏輯關(guān)聯(lián)再予以拆分，顯然后者呈現(xiàn)出的翻譯結(jié)果將更加自然流暢，此所謂“達(dá)”之譯境。

3.3 缺乏一定的感情色彩

機(jī)器翻譯歸根到底還是一種無意識(shí)的行為，而語言作為文化的載體，它更需要字里行間的情感流露。尤其是諸如詩詞歌賦之類的翻譯材料，機(jī)器翻譯的表現(xiàn)不免有些生硬、乏味，甚至?xí)屪x者心生一種不食人間煙火的感覺，而人工翻譯在這方面的處理則遠(yuǎn)勝于機(jī)器翻譯。畢竟語言是人類創(chuàng)造的，通過結(jié)合譯者豐富的社會(huì)經(jīng)驗(yàn)和生活閱歷[4]，人工翻譯將會(huì)使譯文的呈現(xiàn)更為生動(dòng)、形象并頗具情感色彩，進(jìn)而激發(fā)讀者的情感共鳴，此所謂“雅”之譯境。

4 結(jié)語

縱然人工智能在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的應(yīng)用依舊存在些許弊端，但在對自然語言的處理上，AI科學(xué)無疑已經(jīng)取得了較大突破。我們作為科技成果的體驗(yàn)者，亦不得不承認(rèn)它的誕生的確為我們的日常生活、工作和學(xué)習(xí)提供了極大的便利。相信隨著AI科學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展，通過深度學(xué)習(xí)將有望使機(jī)器逐漸掌握各種技能以適應(yīng)人們的美好生活需求。這場21世紀(jì)的偉大技術(shù)革命注定會(huì)推動(dòng)弱人工智能向著強(qiáng)人工智能過渡，進(jìn)而引領(lǐng)人類開創(chuàng)超人工智能時(shí)代的歷史新紀(jì)元。

[參考文獻(xiàn)]

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[2]高明虎，于志強(qiáng).神經(jīng)機(jī)器翻譯綜述[J].云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019（1）：72-76.

[3]徐艷平.人工智能翻譯應(yīng)用前景分析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2018（19）：78-81.

[4]宋仕振.試論機(jī)器翻譯與人工翻譯的未來關(guān)系[J].未來與發(fā)展，2019（2）：25-30.