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巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？
2017年 10月 17日 09:01:03
来源 ： 36 氪 作者 ： 36 氪
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原 标题 ： 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？ 编者 按 ： 本文 系 网易 智能 工作室 （ 公众 号 smar
原 标题 ： 巨头 扎堆 的 小 市场 ： 不学 外语 ， 机器 翻译 搞定 一切 ？
编者按 ： 本文 系 网易 智能 工作室 （ 公众 号 smartman 163 ） 出品 ， 文 ： 抹茶 。 36 氪经 授权 转载 。
2016年 的 一 部 《 翻译 官 》 火 了 ， 这 是 国内 首部 聚焦 翻译 领域 的 电视剧 ， 让 人们 对于 翻译 行业 尤其是 同声 传译 ， 有 了 新 的 认识 。 但是 同时 ， 随处 可 见 的 翻译 机 广
告 充斥 着 整个 社会 ： “ 有 了 它 ， 妈妈 再 也 不用 担心 我 出国 不 会 说 英语 了 ” ， “ 用 超过 100 种 语言 探索 世界 ” ， 如此 等等 。
理论 上 讲 ， 对于 那些 要想 出国 旅游 的 人 来说 ， 这 未尝 不 是 一 件 好事 ， 因为 有 了 它们 就 不 需要 担心 因为 语言 不通 而 造成 的 囧途 尴尬 了 ， 从 心理学 的 角度 上 来讲 ， 智能
翻译 的 出现 带来 的 是 身处 异国 他乡 也 能 感受 到 的 安全感 。
但是 ， 翻译机 真的 能 解决 很多 人 英语 不 够用 的 困境 吗 ？ 面对 商业 应用 ， 针对 需要 大量 专业 术语 的 国际 会议 ， 这些 智能 的 机器 翻译 是否 还 会 奏效 ？ 另一方面 ， 随着 智
能 翻译 的 兴起 ， 越来越 多 语言 专业 的 学生 和 翻译 行业 的 工作 人士 抱怨 ， 神经 网络 翻译 等 技术 的 出现 ， 让 原本 就 竞争 激烈 的 翻译 市场 迅速 进入 了 冰冻期 。 但是 ， 未来
机器 翻译 真的 会 完全 取代 人类 ， 让 翻译员们 下岗 吗 ？
网易 智能 梳理 了 目前 主流 的 机器 翻译 技术 与 应用 ， 一 探 智能 机器 翻译 行业 究竟 。
神经 网络 翻译 （ NMT ） 的 前世 今生
20 世纪 初期 ， 多 位 科学家 与 发明家 陆续 提出 机器 翻译 的 理论 与 实作 计划 或 想法 。 但 真正 的 机器 翻译 研究 要 追溯 到 20世纪 三四十年代 。 1949年 ， W.
Weaver 发表 《 翻译 备忘录 》 ， 第一 次 正式 提出 机器 翻译 的 思想 ， 到 传统 的 基于 短语 的 机器 翻译 （ PBMT ： Phrase-Based Machine
Translation ） , 再 到 当今 基于 递归 神经 网络 （ RNN ： recurrent neural
network ） 技术 的 神经 网络 翻译 （ NMT ： Neural Machine Translation ） 的 各 种 翻译机 和 翻译 软件 的 出现 。
随着 人工 智能 的 发展 ， 一 改 传统 机器 翻译 的 格局 ， 随着 LSTM 、
RNN 等 技术 的 加入 ， 新 时期 机器 翻译 在 翻译 质量 上 最 大 的 变革 就是 从 PBMT 到 NMT 的 转变 ， 而 其中 ， 谷歌 神经 机器 翻译 （ GNMT ： Google
Neural Machine Translation ） 系统 实现 了 到 目前 为止 机器 翻译 质量 的 最大 提升 。
不得不 提 ， 在 机器 翻译 进化史 中 ， 最 具 里程碑式 的 突破 之一 就 是 谷歌 翻译 在 2016年 推出 的 神经 网络 翻译 （ GNMT ） , 相比 于 谷歌 之前 基于 短语 的 机器 翻译 （
PBMT :  Phrase-Based Machine Translation ） ， GNMT 所 需要 设计 的 工程量 更少 ， 同时 翻译 效果 更 好 ， 可见 GNMT
的 技术 将 把 机器 翻译 带到 一 个 全新 的 纪元 。 而 所谓 的 先进 之 处 ， 在于 翻译 逻辑 模仿 了 人脑 的 表达 模式 ， 通俗 地 讲 ， 实现 了 把 一 句 话 中 所有 词汇 的 语意 融合 在一起 进
行 综合 理解 与 分析 。 而 传统 的 机器 翻译 是 逐个 识别 和 理解 词汇 ， 从而 无法 达到 理解 不同 词汇 融合 后 产生 的 含义 。
近 几 年 来 ， “ 神经 网络 机器 翻译 技术 ” 成为 人工 智能 翻译 主流 。 该 技术 通过 “ 端到端 ” 的 方法 将 翻译 平行 语料 进行 映射 ， 以 “ 编码器 — 注意力 机制 — 解码器 ” 的 结
构 ， 解决 翻译 问题 。
在 使用 人类 对比 评分 指标 时 ， 相较于 之前 也 实现 了 极 大 的 提高 ， 在 多个 样本 的 翻译 中 ， 神经 翻译 系统 将 误差 降低 了 55% -85% ， 甚至 更 高 ， 在 某些 语言 对上 可
以 说 接近 了 人工 翻译 的 水平 。
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图 ： 技术 进步 带来 翻译 质量 的 提升
为何 NMT 如此 受 欢迎 ？ 过去 的 PBMT 的 翻译 单位 是 词组 ， 其中 最 让 人 头疼 的 地方 在于 句子 的 语序 问题 ， 英译 中 主要 存在 的 问题 是 词序 问题 。 之前 PBMT
是 先 把 句子 分成 一 个个 短语 和 单词 ， 然后 独立 翻译 ， 最后 对 翻译 出来 的 独立 短语 解释 进行 逻辑 整理 ， 变成 句子 。 但是 鉴于 中文 和 英文 隶属于 不同 的 语言 体系 ， 其语
序 排列 等 表达 方式 上 存在 着 巨大 的 差异 ， 因而 面对 单 个 翻译 再 调整 语序 的 系统 ， 就 会 变得 异常 繁琐 复杂 而且 容易 出错 。
而 NMT 的 翻译 单位 则 是 句子 ， 它 将 整 个 句子 视作 翻译 单元 ， 对 句子 中的 每 一 部分 进行 带有 逻辑 的 关联 翻译 ， 翻译 每 一 个 字 或 单词 时 都 包含 着 整 句 话 的 逻辑 。
图 为 PBMT 、 GNMT 和 人工 翻译 的 同 一 段 话 的 中译英 对比
由此可见 ， 神经 网络 相较于 传统 机器 翻译 技术 是 一 种 革命性 的 改变 。 如果说 基于 短语 的 统计 机器 翻译 ( PBMT ) 是 一 种 拼图 过程 ， 通过 对 短语 对 的 排列 和 组合 ，
尝试 找出 较 好 的 翻译 选项 ， 但 整 个 决策 过程 是 离散 的 、 其中 涉及 的 决策 信息 也 都 是 局部 的 。 那么 ， 神经 网络 机器 学习 则 反 其 道 而行 ， 更 具有 整体性 ， 使 整个 决策 过
程 既 是 连续 的 也 是 全面 的 。
但是 在 性能 和 翻译 速度 上 ， PBMT 也 有 GNMT 所不 能 比的 优势 。 在 这 两 个 方面 ， GNMT 还有 待 改进 。
机器 翻译 的 繁荣 景象 与 各 家 产品 对比
在 机器 替代 人类 劳动力 的 征途 里 ， 翻译 界 无疑 首当其冲 。 机器 翻译 技术 很 早 就 存在 ， 但 真正 的 实现 大规模 产品化 ， 是 出现 在 谷歌 发布 翻译 产品 之后 的 半 年 中 ， 谷歌
、 微软 、 有道 、 科大 讯飞 、 百度 、 搜狗 等 均 上线 或 更新 了 翻译 产品 ， 各 大 厂商 都 想在 这个 备受 关注 的 机器 翻译 领域 里 分得 一 杯 羹 。
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你 可能 会 觉得 奇怪 ， 为何 大型 技术 公司 都 热衷于 扎堆 做 机器 翻译 ？ 事实上 ， 无论 对于 上述 哪 家 公司 ， 翻译 相较于 其他 技术 ， 都 不 是 块 有 极 大 商业 空间 和 发展 的 业务
。 但 在 现有 的 AI 技术 中 ， 机器 翻译 的 成熟度 是 相对 较 高 的 。 所以 即便是 出于 炫技 的 目的 ， 翻译 也 必然 会 成为 兵家 必争之地 。 但 说到底 ， 对 公司 而言 ， 真正 能 衍生
出 商业 模式 、 实现 商业 落地 、 有利可图 的 技术 才 是 真正 有 价值 的 。
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谷歌 翻译 （ Google 翻译 ）
提到 谷歌 翻译 ， 也许 很多 人 并不 知道 ， 在 中国 是 可以 使用 谷歌 翻译 的 。
据悉 ， 谷歌 翻译 早 在 2006年 就 已经 推出 ， 对此 ， 谷歌 翻译 研发 科学家 高勤 曾 表示 ， 全球 仅 20% 的 人 能 看懂 英文 ， 所以 谷歌 翻译 能 支持 100 种 语言 翻译 。 目
前 ， 谷歌 翻译 支持 手机 摄像头 识别 即时 翻译 ， 手机 麦克风 和 扬声器 即时 对话 翻译 ， 离线 翻译 等等 。
谷歌 神经 网络 翻译 可以 把 一 整 句 话 作为 翻译 单元 ， 翻译 每 一 个 字词 时 都 会 考虑 到 前面 已 有的 所有 字词 含义 。 除此之外 ， 谷歌 已 将 目光 投向 多 语言 模型 ， 即 用 同 一 套
神经 网络 学习 多 种 语言 的 互相 翻译 ， 无需 通过 英语 中转 就 可以 实现 两 者 非 英语 语言 的 翻译 ， 这 为 未来 构建 统一 翻译 模型 提供 了 可能性 。 但是 ， 零数 据 翻译 必须 要 体
现在 翻译 多 个 语言 对 ， 而且 它们 之间 要 有 相关性 的 时候 才 能 发挥 作用 。
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图 ： 谷歌 神经 网络 翻译 工作 原理
虽然 GNMT 在 机器 翻译 领域 里 已经 可以 算是 最 先进 的 技术 ， 但是 其 存在 的 缺陷 还 远未 得到 完全 解决 ， 尽管 现在 GNMT
已经 可以 将 句子 作为 翻译 单元 ， 在 翻译 时 考虑 整个 句子 中 每个 字 的 前后 关联 ， 但 GNMT
将 句子 单独 进行 翻译 时 还 是 无法 考虑 到 其 段落 或 页面 的 上下文 的 关系 。
另外 ， 鉴于 机器 没有 和 人类 一样 的 思维 逻辑 和 推理 能力 ， GNMT
仍然 会 做出 一些 人类 翻译者 不 会 犯 的 奇怪 错误 ， 例如 漏词 或者 错误 翻译 专有 名词 或 罕见 术语 。 而 这些 错误 的 出现 往往 是 因为 训练 数据 里 的 缺陷 ， 或者 语料库 不 够 完
善 导致 。
对于 GNMT 是否 已经 到达 了 机器 翻译 的 极限 ， Google Brain 的 软件 工程师 陈智峰 曾 表示 ， 现有 的 深度 学习 RNN
模型 还有 很多 可 开发 的 空间 ， 例如 让 模型 变得 更大 或者 层数 增加 ， 同时 在 该 领域 每 年 也 都 有 新的 模型 出现 ， 深度 学习 的 模型 也 会 不断 迭代 ， 所以 GNMT
目前 的 技术 还 远未 到 极限 ， 更加 不 会 是 机器 翻译 的 极限 。
微软 翻译
有 网友 称 微软 是 家 让 人 搞 不 懂 的 公司 : 为什么 搞 不 好 系统 里 的 中文 ， 却 开发 了 最好 的 翻译 软件 。 一方面 在 Windows 操作 系统 的 中文 翻译 让 人 贻笑大方 ， 同时
却 又 开发 出 了 一 个 几乎 在 所有 移动 设备 上 特别 好用 的 翻译 软件 —— 微软 翻译 （ Microsoft Translator ） 。
目前 , 微软 翻译 可以 在 包括 中 英 日 韩 意法 等 常用 语言 在内 的 50 多 种 语言 之间 进行 翻译 ， 在 网络 情况 良好 的 情况 下 ， 基本 可以 实现 实时 翻译 且 准确度 较 高 。 与 当下
众多 语音 助手 选择 女性 声音 不同 ， 微软 翻译 的 语音 输出 选用 的 是 男声 Microsoft Mike 。
不过 ， 谈及 微软 翻译 的 技术 难题 ， 微软 首席 语音 科学家 黄学东 曾 表示 ， 语义 理解 是 语音 交互 中 最 难 攻克 的 问题 之一 。 他 指出 ， 这 是 因为 语音 理解 方面 的 标记 非常 少
， 而且 也 没有 公认 的 标准 ， 所以 要 通过 非监督 式 学习 来 攻克 这个 困难 ， 但是 非 监督 式 学习 目前 还 在 探索 阶段 ， 亟待 突破 。 另外 ， 人 在 翻译 和 学习 时 会 对上 下文 或 前
后语 境 进行 关联性 理解 ， 而且 是 基于 一定 的 知识 储备 的 基础 上 。 但 机器 无法 学习 知识 ， 也 没有 理解 能力 ， 从而 陷入 了 “ 鸡 和 蛋 ” 的 问题 之中 。
有道 神经 网络 翻译
有道 翻译 官 是 网易 公司 开发 的 一 款 翻译 软件 ， 依靠 搜索 引擎 （ 有道 搜索 ） 的 后台 数据 和 “ 网页 萃取 ” 技术 ， 从 海量 网页 中 提炼 出 传统 词典 无法 收录 的 各 类 新兴 词汇
和 英文 缩写 ， 例如 影视 作品 名称 、 品牌 名称 等 ， 并能 实现 实时 更新 。
对于 人工 翻译 市场 的 行情 ， 网易 有道 CEO 周枫 曾经 估算 过 约 有 400亿 人民币 左右 。 不过 ， 自 去年 谷歌 推出 GNMT , 市场 行情 出现 了 转变 。 周枫 表示 ： “ NM
T的 突破 对于 做 翻译 产品 的 公司 而言 ， 出现 得 恰 逢 其时 。 基于 这 种 技术 ， 每 个 月 翻译 质量 的 进步 都 是 惊人 的 。 ”
面对 谷歌 、 微软 等 强劲 的 对手 ， 网易 有道 CEO 周枫 曾 表示 ， 翻译 的 巨头 之 争 中 ， 翻译 质量 和 用户 交互 是 制胜 关键 。
对于 单 个 例句 的 翻译 结果 准确率 不 高 的 问题 ， 周枫 认为 ， 一方面 是 翻译 总数 据 量 的 原因 ， 另外 一 方面 也 因为 垂直 语料 算法 没 经过 专门 处理 ， 比如 数字 、 日期 、 人名
就 需要 专门 算法 处理 ， 如果 依赖 总体 数据库 翻译 就 会 不 完全 准确 。
百度 翻译
百度 翻译 在 2011年 7月 上线 ， 2015年 5月 发布 神经 网络 翻译 （ NMT ） 系统 ， 目前 支持 全球 28 种 热门 语言 互译 ， 包括 中 、 日 、 韩 、 泰 、 德 、 法等 ， 覆盖
756 个 翻译 方向 ， 例如 旅游 和 口语 等 。 除 文本 翻译 外 ， 百度 翻译 还 推出 了 网页 翻译 、 离线 翻译 、 语音 翻译 、 拍照 翻译 等 功能 。 其中 的 拍照 翻译 和 离线 翻译 是 相较
于 其他 家 比较 突出 的 一些 特色 。 “ 菜单 翻译 ” 可 实现 对准 菜单 拍照 立 现 翻译 结果 。
百度 翻译 最 大 的 特色 是 除 翻译 结果 外 ， 还 提供 示例 用法 与 原文 配对 。 示例 用法 提供 的 例句 能够 帮助 用户 查看 更 多 类似 翻译 结果 或 单词 的 用法 ， 当 机器 翻译 结果 不准
确 或 有待 改进 时 ， 可以 通过 最佳 、 最 相符 搜索 结果 为 用户 提供 参考 和 建议 ， 提升 翻译 效果 。
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图 为 谷歌 、 有道 、 微软 、 百度 、 搜狗 数字 翻译 准确度 对比
讯飞 翻译机
以 语音 识别 起家 的 科大 讯飞 也 推出 了 自家 的 基于 NMT 的 智能 翻译机 —— 讯飞 翻译机 （ 原名 晓译 翻译机 ） ， 这 是 一 款 中 英 口语 间 的 即时 互译 的 产品 。 近期 ， 讯 飞翻
译机 升级 了 多 语言 模式 ， 除 中英 互译外 ， 新增 日 、 韩 、 法 、 西班牙语 ， 目前 可以 实现 5 国 语言 与 中文 互译 。
据悉 ， 目前 讯飞 翻译 机能 帮助 人们 在 衣食住行 等 日常 生活 、 出国 等 场景 下 处理 语言 交流 的 问题 ， 但 距离 会议 同 传 以及 高 水平 翻译 所 讲究 的 “ 信 、 达 、 雅 ” 还 存在 很
大 的 差距 。
讯飞 翻译机 配备 了 一 个 手机 APP ， 支持 语音 中英 语音 实时 翻译 ， 可以 实现 显示 即时 语音 识别 和 面对面 翻译 功能 。 另外 ， 讯飞 翻译机 的 一 大 特色 就是 对于 中国 方言
的 识别 能力 比较 强 ， 但是 也 仅 局限于 那些 比较 像 普通 话 的 方言 ， 例如 东北话 、 陕西 话 、 河南 话 等 。
面对 智能 翻译 领域 同 质化 严重 的 现象 ， 科大 讯飞 轮值 总裁 、 研究院 院长 胡郁 表示 ， 对于 机器 翻译 ， 大家 的 思路 还有 采用 的 技术 点 都 是 类似的 ， 比如 现在 用 Atte
ntion 模型 —— 基于 注意力 的 自然 语言 处理 ， 大家 都 会用 ， 但 差异 在 对 问题 定义 的 方式 和 提出 问题 以后 找到 解 的 不同 的 途径 ， 每 家 的 侧重点 和 亮点 也 不 一样 。
而 对于 讯飞 翻译 的 着力点 ， 胡郁 曾 说 ， 讯飞 目前 专注 于 中英 之间 的 语音 互译 ， 需要 解决 两 个 语种 所有 的 合成 识别 等 一系列 的 问题 。
搜狗 翻译
一直 以来 ， 和 其他 家 打造 的 多语言 互译 不同 ， 搜狗 翻译 聚焦 中 英 互译 。 前段 时间 ， 搜狗 翻译 APP 进行 了 升级 ， 实现 了 AI 与 AR 实景 技术 结合 ， 新增 了 菜单 翻译
等功能 。
搜狗 在 2016年 捐赠 清华 大学 打造 人工 智能 计算 研究院 ， 机器 翻译 也 是 天工 智能 研究院 下面 的 第一 个 合作 项目 ， 双方 将 联合 推进 多 场景 即时 对话 翻译 。 谈及 机器
翻译 的 模型 ， 现在 seq2seq+attention 的 模型 已经 在 NMT 及其他 众多 NLP
任务 上 取得 了 非常 好 的 效果 ， 目前 搜狗 的 神经 网络 目前 已经 做到 了 5 层 。
但是 ， 搜狗 翻译 要 想 实现 对 上下文 的 完全 理解 和 流畅 翻译 ， 甚至 是 想要 完全 实现 包括 方言 、 口音 在内 的 多 语音 识别 ， 还 需要 一定 的 时间 。
机器 翻译 的 大规模 落地 应用 还有 多 远 ？
面对 人工 智能 时代 ， 智能 翻译 百花齐放 的 繁荣 盛景 中 ， 也 出现 了 严重 的 同质 化 现象 ， 为了 实现 产品 的 商业化 呈现 出 一 片 红海 态势 。 例如 做 语音 技术 起家 的 科大 讯飞
， 也 开辟 了 翻译 业务 ， 从 技术 环节 到 产品 销售 等 完整 的 生产链 的 打造 ， 涌现 出 诸多 翻译机 产品 ， 但 集中 产品化 不到 一 年 ， 已然 是 一 片 红海 态势 。
不过 ， 机器 翻译 这个 领域 依然 是 个 赢者 通吃 的 小 市场 。 机器 翻译 的 出现 的 本质 是 为了 快速 方便 的 实现 不同 语言 之间 低 成本 的 有效 交流 。
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目前 ， 机器 翻译 的 应用 主要 集中 在 以下 几 个 方面 ：
商业 交流 ， 例如 商业 往来 邮件 的 翻译 、 简单 会议 洽谈 、 外贸 买卖 等 。
旅游 交际 ， 例如 出国 旅游 时 的 菜单 翻译 、 问路 提示牌 、 简单 的 口语 交际 等 。
新闻 编译 ， 例如 网易 见外 翻译 机器 平台 等 用于 外文 网站 新闻 的 翻译 等 。
游戏 组队 ， 诸如 星际 争霸 等 国际 游戏 玩家 间的 沟通 交流 等 。
影片 字幕 ， 比如 观看 多语 种 外文 电影 、 电视剧 、 演讲 等 。
国际 比赛 ， 诸如 AI 挑战赛 等 国际 大型 比赛 中 的 沟通 等 。
由此可见 ， 目前 ， 机器 翻译 还是 停留 在 可实现 简单 沟通 交流 的 层面 ， 而 对于 那些 要求 较 高 的 例如 书籍 翻译 、 专业性 强 的 高级 会议 口译 等 翻译 质量 要求 高的 地方 ， 机
器 翻译 还有 很 长的路要走 。
技术 方面 ， 和 目前 火热 的 智能 音箱 领域 一样 ， 智能 翻译 也 面临 着 语义 理解 上 的 技术 壁垒 。 清华 计算机 系 副 教授 刘洋 曾 表示 ， NMT 目前 最 难 的 就 是 语言 歧义 性 问题
， 这 是 自然 语言 处理 所 最 大 的 挑战 。 人类 语言 和 机器 语言 不 一样 ， 机器 语言 要求 精准 、 没有 歧义 ， 比如 C + ， JAVA 。 但是 自然 语言 ， 尤其是 口语 交互 的 歧义
性 很 高 。 另外 ， 神经 网络 翻译 的 主要 局限 还是 如何 提升 自然 语言 的 理解 能力 ， 而且 面临 着 很大 挑战 。
机器 翻译 掘 金路 ： 人机 结合 的 商业 模式 才 是 王道
尽管 NMT 的 出现 被 视为 机器 翻译 时代 的 重大 转折点 ， 让 机器 翻译 的 质量 出现 了 质的 提升 。 但 NMT 取代 人工 翻译 还 为时尚早 。 NMT 翻译 仍然 时不时 地 会 犯 一些
很 傻的 错误 。 实际 场合 的 翻译 ， 尤其是 书面 翻译 和 大型 重要 场合 如 文学 、 商务 、 法律 等 特定 专业化 场景 下 的 翻译 ， 对 这样 的 错误 容忍度 很 低 。 同时 ， 机器 翻译 对于
成语 、 俗语 、 俚语 等 文化 色彩 词 的 翻译 处理 仍 存在 大量 的 局限性 。
可见 ， 不管是 任何 语言 ， 翻译 软件 都 是 工具 ， 都 不 会 达到 100% 的 精确 ， 因为 必须 要 有 人为 的 干预 和 选择 。
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从 另一方面 看 ， 我们 不得不 承认 ， 机器 翻译 的 出现 消减 和 降低 人工 翻译 所 耗费 的 成本 巨大 ， 实现 不同 语言 之间 低 成本 的 有效 交流 。
技术 提升 引发 的 成本 下降 ， 往往 是 掘开 商业化 缺口 的 契机 。 神经 网络 翻译 将 机器 翻译 的 准确度 提升 后 ， 人机 结合 的 商业 模式 具备 了 可行性 。 即由 机器 先 做 翻译 ， 人
工 翻译员 做 后续 的 审核 和 润色 。 人工 需要 付出 的 时间 和 精力 由此 缩减 了 50% ， 相应 的 翻译 价格 也 下调 了 一些 。
网易 有道 的 周枫 认为 ， 人机 结合 的 方式 ， 降低 了 用户 的 使用 成本 ， 会 激发 出 一部分 此前 被 压抑 的 翻译 需求 。 另一方面 ， 由于 精准 度 提升 和 移动 端 翻译 的 用户 习惯 的
拓展 ， 翻译 的 需求量 也 在 呈现 出 明显 的 增多 。
根据 周枫 的 估算 ， 除却 艺术 属性 的 文学 领域 和 对 准确性 要求 非常 高 的 商业 合同 等 领域 ， 三 年 左右 时间 ， 机器 翻译 会 替代 包括 日常 通信 、 新闻 、 技术 文档 、 学术 文
献 等 90% 的 人工 翻译 场景 。
机器 翻译 的 准确度 确实 在 逐步 提升 ， 逐渐 接近 人工 翻译 ， 但是 始终 是 可模仿 ， 不 可 超越 。 所以 ， 机器 翻译 和 所有 的 人工 智能 技术 一样 ， 它们 不 能 取代 人 ， 只会 成为
人类 的 助手 ， 是 一 种 工具 ， 帮助 人们 工作 的 更 好 。
（ 部分 资料 数据 整理 自 网络 ） [ 204c433878d5cf9size1_w16_h16.png ]
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