機器都會翻譯了，以后還要不要學外語

楊駿

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

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蜂會上，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。

克服了傳統方法的缺點

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宴的重要一環。

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。”

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，機器翻澤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“閱讀一內化一表達”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，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。