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人工智能 VS 人工翻译

2018-01-15来源:翻译狗

随着 AlphaGo 在人机大战中完胜了世界围棋冠军、职业选手李世石,人们开始重新审视人工智能的潜力。在此之前,很多人都相信,围棋代表着人类的终极智慧,而这一终极智慧是机器永远无法企及的。但现在,大数据加上先进的算法就让人类永失了在这“终极智慧”上的骄傲。尽管 AlphaGo 所代表的人工智能没有自我意识,并不能“像人类一样思考”,但是它所具有的潜力却可能胜任很多目前看来只有人类大脑才能胜任的工作。 那么问题来了,人工智能有没有可能代替人类完成高水平翻译? 笔者为一名专业译员,给出的回答却是:完全有可能。只不过不会在短期内实现。 目前,机器翻译的实力仍处于“能看懂大概”的字面直译水平,在专业译员的眼里,这样的水平自然是拿不出手、摆不上台面的,没有太大实际应用的价值。甚至当看到翻译质量拙劣的译文时,专业译员都会首先怀疑其是否为“谷歌”翻译的。这也让很多翻译从业者都吃了定心丸,感觉自己的工作不会在将来某天被机器取代。因为要做好翻译这项工作需要从业者熟练掌握至少两门语言,还要通晓语言背后所蕴藏的文化、多学科专业知识以及语言转换的技巧等,一个受过高等教育的人要想熟练驾驭翻译技能都是需要付出大量时间去打磨的,而这些对于没有自我意识的机器来讲就更是困难重重了。 然而,人工智能要想达到甚至超越专业译员的水平,却可以通过其他方式来实现,比如大数据分析加高级语言译解算法,就像“无法像人类一样思考”的 AlphaGo 可以在需要大量逻辑思维的围棋中战胜人类那样。但是,通过这种方式进行实现高质量翻译也仍面临着巨大挑战,这也是短期内无法实现的原因。 首先,优质的大数据从何而来? 有人说,这还不简单,世界上有那么多双语电子文档,如书籍、网络文档、影视作品、音乐甚至各个翻译公司的“翻译记忆库”(TM),将其集中整合起来,不就可以作为机器翻译的大数据库来源吗?但问题就出现在这,在这些看似可以作为数据库的原料中充斥着大量质量不高甚至错误的译文,这种现象也反映在:很多译本书籍的 Amazon 读者评论中,时常会见大家到对翻译质量的吐槽,有些书的译文可读性甚至都到了令人发指的程度;在不少世界 500 强公司的官网中,都可以很容易找到浓重的翻译痕迹或错译之处;在翻译公司从业过的人都经历过很多历史 TM 中充斥着的蹩脚译文与错误。 翻译是一项基于人的工作,就像任何行业一样,从业者虽然众多,但精英者只占很小的比例,但是翻译的过程又无法像制造业一样可以实现大规模生产,就导致了想要建立优质的翻译大数据库是很难的。 再者,高级的语言译解算法也尚未发展到一个完美的高度。 要知,将不同语言的内在语义抽象出来,再将其编排成另一种语言的树状语法,然后得到线性的句子需要十分复杂的计算过程。语言的表达内容既可以是简单的、日常的,也可以十分复杂、蕴藏智慧。从目前行业领先的语音智能助手 - 苹果 siri 和微软 Cortana 的智能水平来看,它们的语言解析能力尚处于可以理解一些日常的简单对话,但对于稍微复杂一些的表述还是“听不懂”的状态。可见,高级语言译解算法的发展还有很长一段路要走。 尽管人工智能面临着这些挑战,但正如 Ray Kurzwell 在《奇点临近》一书中所指出的:人类社会的技术进步速度是按指数级增长的,技术爆炸可能让人工智能更快地发展到一个新的高度。或许人工智能代替人类完成高水平翻译的那一天也不会太遥远。在那一天到来之前。