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          機器翻譯革命強勢來襲
          時間:2020:12:01 16:43:00來源:佛山翻譯公司點擊:

            安徽黃山不少出租車司機經常拉“老外”,不會外文也能交流無礙;去年北京的全球機器智能峰會上,各國大咖扎堆演講,現場卻不見同聲傳譯者;更多中國人海外游,面對東京的日文菜單不再一頭霧水,漫步在巴黎街頭也不再因不懂法語而慌張。

            這一切都源于一項近年來不斷取得突破的技術——機器翻譯。

            人工智能推波助瀾

            全球知名翻譯公司“一小時翻譯”首席執行官奧弗·紹尚日前警告說,未來1至3年內,基于神經網絡翻譯技術的機器翻譯將會承擔價值400億美元翻譯市場上的近一半工作,預計會導致50萬名翻譯失業。

            神經機器翻譯(NMT)自2014年在科學論文中首次被提及以來,已使機器翻譯領域出現翻天覆地的變化,它開始全面超越以統計模型為基礎的統計機器翻譯(SMT),快速成為在線翻譯系統的主流標配。

            神經機器翻譯的“神經元”可以學習和收集信息,模仿人類大腦的神經元建立聯系。它克服了傳統方法將句子分割為不同片段進行翻譯的缺點,充分利用上下文信息,對句子進行整體編碼和解碼,從而生成更為流暢的譯文。

            市面上的神經機器翻譯系統越來越多,國內的阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛、搜狗,國外的谷歌、臉書、微軟等都在布局,這使相關技術發生“質變”。

            如今,許多出租車司機都能用手機上的翻譯軟件,輕松和“老外”溝通。在不少國際會議上,機器翻譯干脆直接扮演現場同聲傳譯角色。

            語音識別技術發展對這場翻譯革命也功不可沒。語音識別包括遠場識別、噪音識別以及多輪交互,是人工智能的重要切入點。

            因此,這場機器翻譯技術革命,正是人工智能革命夢想照進現實的重要一環。

            應用場景日漸豐富

            “兩年前,人工智能的翻譯質量往好了說,也就是讓你能對文本的內容有個大致了解,專業翻譯寧愿自己從頭開始翻,”“一小時翻譯”首席執行官紹尚說,“今天,通過神經機器翻譯,人們只要對機器翻譯內容進行少量修改,就能獲得人性化翻譯?!?/p>

            機器翻譯應用量正呈加速增加態勢。臉書的用戶高達數十億,為了打破用戶之間的溝通瓶頸,該公司去年上線神經機器翻譯功能,機器翻譯的速度和水平均得到大幅提升。另據官方信息顯示,機器翻譯在阿里巴巴內部可以每天翻譯出幾十億量級的產品信息,每天的在線翻譯請求達到數億次。在電子郵件和網站頁面語言轉換方面,谷歌公司稱,其機器翻譯服務每天在全世界被使用超過10億次。

            旅游業對翻譯需求更加旺盛。有數據顯示,中國已成為世界第一大出境旅游客源國。2017年中國公民出境旅游突破1.3億人次,花費達1152.9億美元。解決語言溝通問題正成為越來越多中國出境游客的迫切需求。

            許多中國游客借助智能翻譯軟件和機器,輕松搞定國外道路路牌、餐館菜單和超市購物,甚至在旅途中認識外國朋友。各大技術企業也在爭奪這一巨大市場。

            機器翻譯的應用場景正不斷豐富,越來越多的政府和企業網站需將內容“多語言化”;視頻網站可能需要借助機器翻譯將視頻內容翻譯成多語言版本;就連人工翻譯服務供應商也會借助機器翻譯來提升人工翻譯的效率。

            人機翻譯相輔相成

            人類翻譯,未來還有需求嗎?

            人們發現,對于“夫妻肺片”等專有名詞以及唐詩宋詞,機器翻譯能力已有了長足進步,但面對“杠精”等網絡熱詞以及新流行語的翻譯能力仍有待提高。

            盡管在達沃斯年會等一些國際論壇上,智能同傳翻譯應用越來越多,但在個別場合,機器翻譯也鬧過一些令人費解的“烏龍”。

            這說明,人工智能翻譯要充分考慮復雜性。一些會議現場語言多樣,話題專業性強,噪音干擾多,而且講話者的語言習慣和口音也各不相同,即使能從嘈雜的環境中提取主要音色,語義識別仍充滿挑戰。

            專家認為,人工翻譯是一個“閱讀-內化-表達”的過程,人類讀到文本之后,會聯想到相關現實場景,然后給出另一種語言對這種場景的表達。但機器翻譯通常只是一個“解碼”過程,將原文看成被加密的譯文。這樣的過程缺乏現實體驗,談不上理解,自然難免出錯。

            總體而言,人工翻譯與紙面翻譯供給能力有限,但翻譯水準專業、精準,至少目前依然不可缺少;日常交流溝通不需要特別高質量的同聲傳譯,機器翻譯在這方面市場前景巨大。

            因此,人機應該成為一套耦合的系統,適合機器干的,交給機器;適合人工做的,還是由人完成。不要因為機器翻譯的進步,就吆喝著大家都別學外語;也不要因為人工智能翻譯的失誤,就否定其巨大作用。

            轉自新華社


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