人工智能翻譯可以替代人工翻譯嗎

目(mu)前AI翻(fan)譯的水(shui)平(ping)，已經到了可以(yi)與人類媲美的水(shui)準。

2017年(nian)，由(you)微軟亞洲(zhou)研究(jiu)院與雷德蒙研究(jiu)院的(de)研究(jiu)人(ren)(ren)員組成的(de)團隊宣(xuan)布，其研發的(de)機器翻(fan)譯系(xi)統在(zai)通(tong)用新聞報(bao)道測(ce)試集newstest2017的(de)中-英測(ce)試集上(shang)，達到了可與人(ren)(ren)工(gong)翻(fan)譯媲美(mei)的(de)水平。這是首個在(zai)新聞報(bao)道的(de)翻(fan)譯質(zhi)量和(he)準確率上(shang)可以比肩人(ren)(ren)工(gong)翻(fan)譯的(de)翻(fan)譯系(xi)統。

雖(sui)然此次突破意義非凡，但(dan)研究人員卻提醒(xing)大家———這并(bing)不代表人類已經完全解決了(le)機器翻譯的問(wen)題。原因在于，表達同一個句(ju)子的“正確(que)的”方(fang)法不止(zhi)一種(zhong)。

“由于翻譯沒有唯一(yi)的(de)(de)(de)標準答案，它更(geng)(geng)像(xiang)是(shi)一(yi)種(zhong)藝術，因此需要更(geng)(geng)加(jia)復(fu)雜的(de)(de)(de)算法和系統去應對。”微軟亞(ya)洲研(yan)究院(yuan)(yuan)副院(yuan)(yuan)長(chang)、自然語言計算組負責人周明表示，這也是(shi)為什么機器翻譯比純粹的(de)(de)(de)模式識別任(ren)務復(fu)雜得多，人們可能用不同的(de)(de)(de)詞語來表達完全相同的(de)(de)(de)意(yi)思(si)，但未必能準確(que)判斷哪一(yi)個更(geng)(geng)好。

也就(jiu)是(shi)說，正是(shi)復(fu)雜性(xing)(xing)讓(rang)機(ji)器翻譯成為(wei)一個極有挑戰性(xing)(xing)的問題(ti)。

微(wei)軟(ruan)亞洲研究(jiu)院副院長、機器學習組負責人劉鐵巖認為，我們不知道哪(na)一天機器翻譯(yi)系統才能在翻譯(yi)任何語言(yan)、任何類型的(de)文本時，都能在“信、達、雅”等多個(ge)維度上達到專業(ye)翻譯(yi)人員的(de)水(shui)準(zhun)。

不過(guo)，顯然(ran)人工智能并不會完(wan)全取(qu)代人工翻(fan)譯，將來的翻(fan)譯應(ying)該是(shi)人和機(ji)器之(zhi)間一個(ge)良性的耦(ou)合互動。

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為什么企業鐘情于人工翻譯

1、企業對(dui)翻譯質(zhi)量標準的要求相較(jiao)個人更(geng)高。

2、企業客戶對(dui)翻譯質量的要(yao)求在不斷提(ti)高。

3、當下翻譯(yi)技(ji)術(shu)的進展并不會(hui)一(yi)帆(fan)風順。機器翻譯(yi)最大(da)的進步得(de)益于(yu)大(da)量現存語(yu)料。但許多企業領域小眾，現存語(yu)料較少，屬(shu)于(yu)機器翻譯(yi)的“空白區(qu)”。

4、小(xiao)眾語言(yan)的(de)翻譯同樣也面臨語料少問題(ti)。

5、未來的語(yu)言工(gong)作(zuo)者(zhe)可能面臨角色變(bian)化，不僅(jin)需要(yao)語(yu)言功底(di)強，還需要(yao)具(ju)備更多其他(ta)領域的專(zhuan)業知識。