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机器 翻译 革命 强势 来袭
2018年 09月 10日 18:26:36 来源 ：  新华社
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新华社 北京 ９月 １０日 电 特稿 ： 机器 翻译 革命 强势 来袭
新华社 记者 杨骏
安徽 黄山 不少 出租车 司机 经常 拉 “ 老外 ” ， 不 会 外文 也 能 交流 无碍 ； 去年 北京 的 全球 机器 智能 峰会 上 ， 各 国 大咖 扎堆 演讲 ， 现场 却 不 见 同声 传译 者 ； 更 多 中国
人 海外 游 ， 面对 东京 的 日文 菜单 不再 一头雾水 ， 漫步 在 巴黎 街头 也 不 再 因 不 懂 法语 而 慌张 。
这 一 切 都 源于 一 项 近年 来 不断 取得 突破 的 技术 —— 机器 翻译 。
人工 智能 推波助澜
全球 知名 翻译 公司 “ 一小时 翻译 ” 首席 执行官 奥弗·绍尚 日前 警告 说 ， 未来 １ 至 ３ 年 内 ， 基于 神经 网络 翻译 技术 的 机器 翻译 将 会 承担 价值 ４００亿 美元 翻译 市
场上 的 近 一半 工作 ， 预计 会 导致 ５０万 名 翻译 失业 。
神经 机器 翻译 （ ＮＭＴ ） 自 ２０１４年 在 科学 论文 中 首 次 被 提及 以来 ， 已 使 机器 翻译 领域 出现 翻天覆地 的 变化 ， 它 开始 全面 超越 以 统计 模型 为 基础 的 统计 机器
翻译 （ ＳＭＴ ） ， 快速 成为 在线 翻译 系统 的 主流 标配 。
神经 机器 翻译 的 “ 神经元 ” 可以 学习 和 收集 信息 ， 模仿 人类 大脑 的 神经元 建立 联系 。 它 克服 了 传统 方法 将 句子 分割 为 不同 片段 进行 翻译 的 缺点 ， 充分 利用 上下
文 信息 ， 对 句子 进行 整体 编码 和 解码 ， 从而 生成 更为 流畅 的 译文 。
市面 上 的 神经 机器 翻译 系统 越来越 多 ， 国内 的 阿里巴巴 、 腾讯 、 百度 、 科大 讯飞 、 搜狗 ， 国外 的 谷歌 、 脸 书 、 微软 等 都 在 布局 ， 这 使 相关 技术 发生 “ 质变 ” 。
如今 ， 许多 出租车 司机 都 能 用 手机 上 的 翻译 软件 ， 轻松 和 “ 老外 ” 沟通 。 在 不少 国际 会议 上 ， 机器 翻译 干脆 直接 扮演 现场 同声 传译 角色 。
语音 识别 技术 发展 对 这 场 翻译 革命 也 功不可没 。 语音 识别 包括 远 场 识别 、 噪音 识别 以及 多 轮 交互 ， 是 人工 智能 的 重要 切入点 。
因此 ， 这 场 机器 翻译 技术 革命 ， 正 是 人工 智能 革命 梦想 照 进 现实 的 重要 一 环 。
应用 场景 日渐 丰富
“ 两 年 前 ， 人工 智能 的 翻译 质量 往 好 了 说 ， 也就是 让 你 能对 文本 的 内容 有 个 大致 了解 ， 专业 翻译 宁愿 自己 从头 开始 翻 ， ” “ 一小时 翻译 ” 首席 执行官 绍尚说 ，
“ 今天 ， 通过 神经 机器 翻译 ， 人们 只要 对 机器 翻译 内容 进行 少量 修改 ， 就 能 获得 人性化 翻译 。 ”
机器 翻译 应用量 正呈 加速 增加 态势 。 脸 书 的 用户 高达 数十亿 ， 为了 打破 用户 之间 的 沟通 瓶颈 ， 该 公司 去年 上线 神经 机器 翻译 功能 ， 机器 翻译 的 速度 和 水平 均 得
到 大幅 提升 。 另据 官方 信息 显示 ， 机器 翻译 在 阿里巴巴 内部 可以 每天 翻译 出 几十亿 量级 的 产品 信息 ， 每 天 的 在线 翻译 请求 达到 数亿 次 。 在 电子 邮件 和 网站 页面 语言
转换 方面 ， 谷歌 公司 称 ， 其 机器 翻译 服务 每 天 在 全世界 被 使用 超过 １０亿 次 。
旅游业 对 翻译 需求 更加 旺盛 。 有 数据 显示 ， 中国 已 成为 世界 第一 大 出境 旅游 客源国 。 ２０１７年 中国 公民 出境 旅游 突破 １．３亿 人次 ， 花费 达 １１５２．９亿
美元 。 解决 语言 沟通 问题 正 成为 越来越 多 中国 出境 游客 的 迫切 需求 。
许多 中国 游客 借助 智能 翻译 软件 和 机器 ， 轻松 搞定 国外 道路 路牌 、 餐馆 菜单 和 超市 购物 ， 甚至 在 旅途 中 认识 外国 朋友 。 各 大 技术 企业 也 在 争夺 这 一 巨大 市场 。
机器 翻译 的 应用 场景 正 不断 丰富 ， 越来越 多 的 政府 和 企业 网站 需将 内容 “ 多语言化 ” ； 视频 网站 可能 需要 借助 机器 翻译 将 视频 内容 翻译 成 多 语言 版本 ； 就 连 人
工 翻译 服务 供应商 也 会 借助 机器 翻译 来 提升 人工 翻译 的 效率 。
人机 翻译 相辅相成
人类 翻译 ， 未来 还 有 需求 吗 ？
人们 发现 ， 对于 “ 夫妻肺片 ” 等 专有 名词 以及 唐诗 宋词 ， 机器 翻译 能力 已 有 了 长足 进步 ， 但 面对 “ 杠精 ” 等 网络 热 词 以及 新 流行语 的 翻译 能力 仍 有待 提高 。
尽管 在 达沃斯 年会 等 一些 国际 论坛 上 ， 智能 同 传 翻译 应用 越来越 多 ， 但 在 个别 场合 ， 机器 翻译 也 闹 过 一些 令 人 费解 的 “ 乌龙 ” 。
这 说明 ， 人工 智能 翻译 要 充分 考虑 复杂性 。 一些 会议 现场 语言 多样 ， 话题 专业 性强 ， 噪音 干扰 多 ， 而且 讲话者 的 语言 习惯 和 口音 也 各 不 相同 ， 即使 能 从 嘈杂 的
环境 中 提取 主要 音色 ， 语义 识别 仍 充满 挑战 。
专家 认为 ， 人工 翻译 是 一 个 “ 阅读 － 内化 － 表达 ” 的 过程 ， 人类 读到 文本 之后 ， 会 联想 到 相关 现实 场景 ， 然后 给出 另 一 种 语言 对 这 种 场景 的 表达 。 但 机器 翻译
通常 只是 一 个 “ 解码 ” 过程 ， 将 原文 看成 被 加密 的 译文 。 这样 的 过程 缺乏 现实 体验 ， 谈 不 上 理解 ， 自然 难免 出错 。
总体而言 ， 人工 翻译 与 纸面 翻译 供给 能力 有限 ， 但 翻译 水准 专业 、 精准 ， 至少 目前 依然 不 可 缺少 ； 日常 交流 沟通 不 需要 特别 高 质量 的 同声 传译 ， 机器 翻译 在 这
方面 市场 前景 巨大 。
因此 ， 人机 应该 成为 一 套 耦合 的 系统 ， 适合 机器 干的 ， 交给 机器 ； 适合 人工 做 的 ， 还是 由人 完成 。 不要 因为 机器 翻译 的 进步 ， 就 吆喝 着 大家 都 别 学 外语 ； 也不
要 因为 人工 智能 翻译 的 失误 ， 就 否定 其 巨大 作用 。
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