譯學本體理論數學化的必要性和可行性分析

廖銀葉

(成都師范學院外國語學院，四川 成都 611130)

一、引言

自1972年霍姆斯在哥本哈根舉辦的第三屆應用語言學大會上發表翻譯學學科奠基論文“翻譯學的名與實”以來，翻譯學作為一門獨立學科取得了驚人的發展?；厥装雮€世紀的學科發展史，翻譯活動、翻譯現象、翻譯研究三者的跨語際、跨文化、跨學科屬性日益加劇了翻譯學研究者學科背景的混雜程度和研究成果的無序狀態。迄今為止，“冠以‘××翻譯學’或‘翻譯××學’之類的‘交叉學科’有61種之多”[1]，這使一個新興學科從表面上看似百家爭鳴、花團錦簇，可實則“研究問題的視點散亂，學科邊界模糊，學科自身的獨立性漂浮不定”[2]。翻譯學正面臨嚴重的學科泛化危機，此危機輕則遏制譯學的高質量發展，重則令譯學分崩瓦解。要消除學科泛化危機，翻譯學當前的首要任務是明確自身區別于其他學科的本質特征，即劃定學科本體疆域，并將自身的本體理論盡可能地數學化，使譯學理論逐漸從概念體系向定律體系突破，以此精簡優化譯學基礎理論，最終使翻譯學獲得可疊加式發展的生長力。

二、何為譯學本體理論

方夢之[3]將譯學發展的時空路徑歸納為“一體三環”，即自古到今的翻譯原理、策略、技巧作為譯學本體，二十世紀五六十年代起的語言學途徑研究作為譯學內環，七八十年代起的交叉學科途徑研究作為譯學中環，九十年代起的文化技術途徑研究作為譯學外環。其中翻譯原理、策略、技巧是譯學基本組成部分，即譯學本體。人類語種繁多，不同語對的語際翻譯自然會帶來不同的翻譯原理、策略、技巧，所以譯學本體應該建立在不同語對翻譯原理、策略、技巧的普適性理論之上。因此，譯學本體理論的構建注定是個漫長而浩瀚的大工程，但是學術共同體可以從最常見的語對入手開始構建，尤其是漢英互譯。

三、譯學本體理論數學化的必要性

現代科學的成功依賴兩個要素:實證方法和數學方法。近年來，語料庫翻譯學和認知翻譯學取得較快發展的原因就是在研究中采用了實證方法，而當下翻譯學的學科泛化趨勢亟需數學方法的介入。自然語言是由人驅動的復雜自適應系統，它雖然不完全具備自然屬性，但自然語言和語言符號轉換都屬于信息的范疇，都可以用數學方法加以研究。翻譯學的發展經歷萌芽、初創、興起、穩定后，目前正處于深入階段，學科共同體內部積累了大量的研究成果和理論，但由于翻譯學本身的復雜性和研究者龐雜的學術背景，這些譯學理論目前還處于零散、重復和無序狀態，學科一體化的趨勢不太明顯。此時亟需具有較強信息整頓能力的方法論介入，而數學是秩序的科學，是帶有方法論性質的基礎學科，具有化繁為簡、能建構公理化理論體系的功能，當下的翻譯學可嘗試用數學的方法精簡和整頓譯學本體理論，讓譯學理論從硬態試錯體系演進到科學體系。

(一)數學方法強大的信息整頓功能

翻譯學學者來自不同的學科背景，往往會對同一個研究對象從不同的角度進行觀察和闡釋，針對同一個研究對象即便得出本質上相似的研究結果，最終也會呈現出各式各樣的理論表述。比如，據芒迪[4]統計，有關翻譯策略的術語就至少有9位理論家提出了9對不同表述，分別是施萊爾馬赫的“順化翻譯”和“異化翻譯”，奈達的“功能對等”和“形式對應”，紐馬克的“交際翻譯”和“語義翻譯”，維奈和達貝爾內的“間接翻譯”和“直接翻譯”，諾德的“工具性翻譯”和“文獻性翻譯”，豪斯的“隱性翻譯”和“顯性翻譯”，圖里的“可接受性”和“充分性”，赫爾曼斯的“譯文傾向”和“原文傾向”，以及韋努蒂的“歸化法”和“異化法”。其實這9對術語大同小異，都是要么基于目標語的翻譯策略取向，要么基于源語的翻譯策略取向。而9種不同的說法一直充斥在不同的學術表達中，類似這種冗余的譯論形態無疑是一種學科內耗，延遲了翻譯學的學科一體化進程和高質量發展。翻譯學研究者可以嘗試將這對翻譯策略的數學本質剝離出來，呈現為公式樣態，以此固化和標準化翻譯策略的學術表達。數學方法具有化繁為簡、直擊問題本質的特征，利用數學方法對翻譯學內部積累的理論進行精簡和壓縮，勢必可以起到助推學科一體化的作用。

(二)數學方法的公理化體系建構功能

除了語料庫翻譯學、認知翻譯學等少數采用了實證方法的翻譯學研究途徑，大部分譯學研究途徑都屬于人文主義范式的研究方法?！霸谌宋膶W科的研究中，人們為了抓住事物的屬性，往往先建立定性的概念，然后用例子或者實驗闡明事物所具備的屬性及其特性。大部分人文學科的研究往往就停留在這個層面?！盵5]翻譯學也不例外，譯學理論的研究焦點經歷了從文本字詞、句子、篇章、社會文化語境，到譯者慣習、多模態、實證化、數據化等的轉變，目前學科內部已積累了豐富的研究成果和共識，這些知識形態目前還處于無序零散狀態，加之各個學派缺少互動和融合，學科泛化趨勢亟需加以遏制。“當一門科學積累了相當豐富的經驗知識，需要按照邏輯順序加以綜合整理，使之條理化、系統化，上升到理性認識的時候，公理化方法便是一種有效的手段?！盵6]數學的公理化方法即演繹法，包含實體公理化、形式公理化、純形式公理化三種發展階段。翻譯學可以從自身的本體理論入手，通過初階的公理化方法構建堅實的翻譯學基礎理論，從而讓譯學理論獲得可疊加的有序生長能力。我們相信“只有抽象程度高的理論形態得以較好的發展才是學科成熟的一種標志”[7]。

四、譯學本體理論數學化的可行性

具有遠見卓識和一定數學素養的譯學先行者們早就進行了譯學本體理論數學化的嘗試。早在二十世紀末，范守義[8]就曾用數學公式的方法量化表達了譯作與原作接近的程度，范守義[9]和穆雷[10][11]曾嘗試用模糊數學的方法對譯文進行定量評價?？稍诜g學蓬勃發展的二十一世紀初，譯學本體理論數學化的進一步探索卻在花團錦簇的各式研究路徑中偃旗息鼓。此時，我們有必要再次追問譯學本體理論數學化到底是否可行。

(一)機器翻譯領域早已理論數學化

人工智能時代，翻譯活動不可逆轉地朝著人不同程度介入的人機耦合式翻譯模式演變，為了提高翻譯效率和降低成本，機器翻譯成為翻譯實踐活動中不可或缺的甚至是主要的翻譯形式。自1949年韋弗在其翻譯備忘錄中提出用密碼學方法進行語際翻譯的設想以來，伴隨方法的革新與迭代，機器翻譯經歷了基于規則、基于統計、基于神經網絡三種模式，目前最優的基于神經網絡機器翻譯的工作模式有兩個主要支撐，分別是計算機可讀的語料數據以及算法程序。其中算法程序是核心，而“機器翻譯中的一個基本問題是:如何表示一個句子?統計機器翻譯把句子的生成過程看作短語或者規則的推導，這本質上是一個離散空間上的符號系統。深度學習把傳統的基于離散化的表示變成連續空間的表示。”[12]也就是說，神經網絡機器翻譯的核心工作原理是將句子表達為一個實數向量，翻譯過程被描述為一個可用梯度下降等方法進行優化的連續空間模型。因此，這樣的工作原理“具有很好的數學性質并且易于實現”[13]。由此可見，在真實的翻譯實踐活動中，機器翻譯已率先實現了理論數學化。

(二)人工翻譯可從句子層級入手進行理論數學化

不管出于信息安全考慮，還是出于文學翻譯等的人文需求，人工翻譯在真實的翻譯活動中終將占有一席之地。在句子層次，機器翻譯過程可以被表達為用梯度下降等方法進行優化的連續空間數學模型，人工翻譯也可以根據源語和目的語各自的句子生成機制及句子轉換機制構建翻譯的基礎理論。比如，漢語句子是個形式相對松散的意念流，英語句子是個相對主從分明的形式框架。英譯漢實際上是個去形式化的過程:“詞、詞組、小句轉換成漢語的各種詞組結構，這些結構再以話題為龍頭、以意合方式為主呈顯性鋪排開來組成句子?！盵14]而漢譯英則是個形式化的過程:“將漢語原文的各種詞組結構進行邏輯分析，以確定英譯的主語和謂語、各種并列及修飾成分的從屬關系，從而構成層次分明的形式構架。”[15]至此，對漢英互譯基礎理論的定性分析已經達到較為凝練的程度，即在句子層級，英譯漢是去形式化的過程，漢譯英是形式化的過程。但這種理論表述只能算作硬態試錯經驗總結，無法讓翻譯理論獲得可疊加式發展的力量。我們需要在此基礎上將英譯漢即去形式化過程、漢譯英即形式化過程的數學內核剝離出來，最后用數學建模的方法將其呈現為公式樣態的定律。這樣翻譯學理論才能從概念向定律方向突破。當然，要落實這一步，要將硬態試錯經驗升級為軟態邏輯模型，需要研究者具備相當的認知水平和數學素養。

(三)向語言學借鑒數學化成果與方法

語言學科學化是語言學研究者在大數據時代的追求。狹義的翻譯即語際翻譯，其本質是語言符號轉換，雖然在文本外領域，語言學途徑的解釋力會被稀釋，但不論何時，“翻譯之文本目的乃譯者的根本目的”[16]，翻譯學的本體研究都應該圍繞語言符號轉換開展?！胺g研究之所以在跨學科研究方面已取得前所未有的成績，正是由于運用跨學科研究成果，尤其是語言學及其跨學科理論，使翻譯研究從‘封閉的、狹隘的小圈子’走向與現代學科相結合的道路?！盵17]即使經歷了后來的文化轉向，以及當下正在進行的數據轉向、認知轉向、社會轉向，語言學依舊是翻譯學的母體學科，“語言學這座‘礦山’也還沒有被充分開掘，還有很大的應用空間”[18]，因為語言學本身也在不斷地精進和拓展。數學性質較為明顯的語料庫語言學、計量語言學、依存語法等語言學分支已獲得大量可被翻譯學借鑒的研究成果和研究方法，有待具備相應跨學科素養的研究者進行鑒別、移植、整合、簡化。翻譯學的研究重點看似在不斷轉移，其本體理論和基礎研究始終都應該圍繞語言符號轉換進行，向語言學借鑒成熟的數學化成果與方法將是譯學本體理論數學化的必經之路。

五、結語

目前，譯學本體理論數學化面臨兩重阻力，即研究者的學科一體化意識不足，以及研究者的數學素養不夠。首先，在翻譯學學術共同體內部，由于翻譯本身的復雜性和翻譯研究者的多元學科背景，學科一體化的趨勢不明顯。研究者要有明確的學科一體化的意識，研究者的心境在很大程度上決定著學科發展的進程和走向。[19]其次，由于翻譯學學者大都出自人文社會學科，不具備較高水平的數學素養，這導致在人工智能時代，翻譯研究者的認知水平無法解釋和描述真實的翻譯實踐和翻譯現象。相信隨著文理分科教育制度的改良以及研究者自身的認知拓展，翻譯學學術共同體的數學素養會逐步提高，譯學本體理論數學化能得到持續推進。