人工智能對(duì)翻譯教育發(fā)展的影響研究

摘要：本論文研究人工智能對(duì)傳統(tǒng)翻譯教學(xué)的影響，實(shí)踐方面，將更新完善翻譯語料庫，開發(fā)計(jì)算機(jī)輔助翻譯教學(xué)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)等，進(jìn)一步提高翻譯教學(xué)和學(xué)習(xí)的效率；理論方面，將結(jié)合新技術(shù)，進(jìn)一步完善翻譯理論，提升翻譯作為獨(dú)立學(xué)科研究的必要性，從而促進(jìn)新形勢下翻譯教育和翻譯理論的進(jìn)一步發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；翻譯；語料庫

人工智能（Artificial Intelligence，AI）最早于1965年在Dartm-outh學(xué)會(huì)上被提出，是指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能，是一門研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的技術(shù)方法的一門新的科學(xué)。它試圖找出智能的本質(zhì)，并對(duì)人類的意識(shí)、思維和信息處理進(jìn)行模擬，通過核心的算法讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)類似人類的功能。因此，人工智能不僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，同時(shí)也與信息論、仿生學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)等多門學(xué)科緊密關(guān)聯(lián)。人工智能的發(fā)展主要分為三個(gè)階段：第一階段，計(jì)算機(jī)主要被用于學(xué)習(xí)解決代數(shù)問題、證明幾何定理、代替人完成部分邏輯推理和問題求解等簡單智能工作。第二階段，實(shí)現(xiàn)了智能系統(tǒng)與環(huán)境系統(tǒng)之間的復(fù)雜交互。第三階段，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了發(fā)展，基于數(shù)據(jù)挖掘的智能系統(tǒng)成為研究熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器能夠自主學(xué)習(xí)的可能性，人工智能技術(shù)步入高速發(fā)展階段。

人工智能的實(shí)際應(yīng)用體現(xiàn)在圖像和語言理解、人臉識(shí)別、智能搜索、博弈、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)方面。近年來，人工智能與語言學(xué)結(jié)合發(fā)展方面取得了很大進(jìn)展，其中一個(gè)重要的應(yīng)用就是翻譯系統(tǒng)。目前計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以自主學(xué)習(xí)多種語言并根據(jù)用戶指令返回十分類似人類語言的翻譯語句。人工智能的語言服務(wù)產(chǎn)品越來越多地出現(xiàn)在商業(yè)市場中，給翻譯行業(yè)帶來了巨大沖擊。這就需要翻譯工作者和教育者進(jìn)行深思，目前的行業(yè)發(fā)展模式和人才培養(yǎng)模式是否能應(yīng)對(duì)這樣的挑戰(zhàn)。

人工智能翻譯最早出現(xiàn)于上世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)被稱為機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的過程大致分為原文分析、原文譯文轉(zhuǎn)換和譯文生成三個(gè)階段。在具體的機(jī)器翻譯系統(tǒng)中，根據(jù)不同方案的目的和要求，分為相關(guān)分析獨(dú)立生成系統(tǒng)、獨(dú)立分析相關(guān)生成系統(tǒng)、獨(dú)立分析獨(dú)立生成系統(tǒng)。機(jī)器翻譯系統(tǒng)經(jīng)歷了不斷的演變升級(jí)，一種是以規(guī)則為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，從詞匯學(xué)、語法型到語義型以及知識(shí)智能型不斷發(fā)展。另一類系統(tǒng)則基于語料庫。目前最新的翻譯機(jī)器是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法系統(tǒng)，其技術(shù)核心是一個(gè)擁有海量結(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自動(dòng)地從語料庫中學(xué)習(xí)翻譯知識(shí)。一種語言的句子被向量化之后在網(wǎng)絡(luò)中層層遞進(jìn)，轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以“理解”的表示形式，再經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)運(yùn)算，生成另一種語言的譯文。目前，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯的是長短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型擅長對(duì)自然語言建模，把任意長度的句子轉(zhuǎn)化為特定維度的浮點(diǎn)數(shù)向量，同時(shí)“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的時(shí)間。該模型很好地解決了自然語言句子向量化的難題，對(duì)利用計(jì)算機(jī)處理自然語言來說具有非常重要的意義，使得計(jì)算機(jī)對(duì)語言的處理不再停留在簡單的字面匹配層面，而是進(jìn)一步深入到語義理解的層面，從而使譯文流暢，更加符合語法規(guī)范。

在看到人工智能翻譯迅猛發(fā)展的同時(shí)，我們也意識(shí)到在有些領(lǐng)域機(jī)器翻譯的水平與人工翻譯還相差甚遠(yuǎn)，比如涉及語義深層結(jié)構(gòu)、不同文體風(fēng)格和語言風(fēng)格方面，機(jī)器翻譯還是欠缺很多。語言不僅僅是用來表達(dá)語義，還要表達(dá)情感、文化甚至意境。人工翻譯是一種再創(chuàng)造的表現(xiàn)，是人類智慧創(chuàng)造力的體現(xiàn)，而目前的機(jī)器還沒有辦法擁有創(chuàng)造力，尤其在文學(xué)翻譯方面。因此，不能輕易說人工智能翻譯可以完全替代人工翻譯。在數(shù)據(jù)急劇增長和計(jì)算機(jī)高速運(yùn)算的時(shí)代，我們需要更好的研究人工智能翻譯，學(xué)習(xí)和運(yùn)用新技術(shù)，不斷調(diào)整職業(yè)定位及教育模式。

機(jī)器目前還無法承擔(dān)翻譯活動(dòng)中認(rèn)知的部分，機(jī)器負(fù)責(zé)程序化、重復(fù)化以及在記憶要求方面超過人腦的工作，而人需要做更高智能化的工作，能夠熟練掌握技術(shù)，在人工智能的協(xié)助下提供更加優(yōu)質(zhì)的語言服務(wù)。未來可以從以下三方面進(jìn)行研究。

1）翻譯語料庫的建設(shè)研究

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，語料庫將會(huì)廣泛的應(yīng)用于翻譯領(lǐng)域。為了提高翻譯的準(zhǔn)確性，需要不斷完善翻譯語料庫，考慮多模態(tài)發(fā)展，不斷優(yōu)化升級(jí)動(dòng)態(tài)平衡的翻譯語料庫，可以提高智能翻譯的質(zhì)量。

2）翻譯教學(xué)訓(xùn)練系統(tǒng)的開發(fā)

翻譯教育者要跟上時(shí)代的步伐，不斷調(diào)整教學(xué)方法和手段，讓學(xué)生的訓(xùn)練更加高效，實(shí)現(xiàn)多模式全方位的訓(xùn)練體系。人工智能技術(shù)的突破可以更好地為教學(xué)服務(wù)，例如可以開發(fā)出一套專門針對(duì)翻譯教學(xué)的個(gè)性化的學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)。

3）人工智能對(duì)翻譯教育的影響分析

人工智能技術(shù)的突破使語言服務(wù)行業(yè)的效率大大提高，同時(shí)也給我們的翻譯事業(yè)帶來很多啟示。唯有掌握并利用好技術(shù)做好輔助工作，翻譯事業(yè)才能更快更好發(fā)展。

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基金項(xiàng)目：大連外國語大學(xué)科研基金項(xiàng)目《目的功能視角下中韓語言表達(dá)差異的文化分析》（2015XJYB10）的階段性成果。

作者簡介：張文麗，女，大連外國語大學(xué)韓語講師，研究生學(xué)歷，文學(xué)碩士學(xué)位。研究方向?yàn)轫n國語語言學(xué)。