安徽黃山不少出租車(chē)司機經(jīng)常拉“老外”，不會(huì )外文也能交流無(wú)礙；去年北京的全球機器智能峰會(huì )上，各國大咖扎堆演講，現場(chǎng)卻不見(jiàn)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(yǔ)而慌張。

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

　　人工智能推波助瀾

　　全球知名翻譯公司“一小時(shí)翻譯”首席執行官奧弗·紹尚日前警告說(shuō)，未來(lái)1至3年內，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯技術(shù)的機器翻譯將會(huì )承擔價(jià)值400億美元翻譯市場(chǎng)上的近一半工作，預計會(huì )導致50萬(wàn)名翻譯失業(yè)。

　　神經(jīng)機器翻譯(NMT)自2014年在科學(xué)論文中首次被提及以來(lái)，已使機器翻譯領(lǐng)域出現翻天覆地的變化，它開(kāi)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(xiàn)翻譯系統的主流標配。

　　神經(jīng)機器翻譯的“神經(jīng)元”可以學(xué)習和收集信息，模仿人類(lèi)大腦的神經(jīng)元建立聯(lián)系。它克服了傳統方法將句子分割為不同片段進(jìn)行翻譯的缺點(diǎn)，充分利用上下文信息，對句子進(jìn)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(jīng)機器翻譯系統越來(lái)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(shū)、微軟等都在布局，這使相關(guān)技術(shù)發(fā)生“質(zhì)變”。

　　如今，許多出租車(chē)司機都能用手機上的翻譯軟件，輕松和“老外”溝通。在不少?lài)H會(huì )議上，機器翻譯干脆直接扮演現場(chǎng)同聲傳譯角色。

　　語(yǔ)音識別技術(shù)發(fā)展對這場(chǎng)翻譯革命也功不可沒(méi)。語(yǔ)音識別包括遠場(chǎng)識別、噪音識別以及多輪交互，是人工智能的重要切入點(diǎn)。

　　因此，這場(chǎng)機器翻譯技術(shù)革命，正是人工智能革命夢(mèng)想照進(jìn)現實(shí)的重要一環(huán)。

　　應用場(chǎng)景日漸豐富

　　“兩年前，人工智能的翻譯質(zhì)量往好了說(shuō)，也就是讓你能對文本的內容有個(gè)大致了解，專(zhuān)業(yè)翻譯寧愿自己從頭開(kāi)始翻，”“一小時(shí)翻譯”首席執行官紹尚說(shuō)，“今天，通過(guò)神經(jīng)機器翻譯，人們只要對機器翻譯內容進(jìn)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(tài)勢。臉書(shū)的用戶(hù)高達數十億，為了打破用戶(hù)之間的溝通瓶頸，該公司去年上線(xiàn)神經(jīng)機器翻譯功能，機器翻譯的速度和水平均得到大幅提升。另?yè)俜叫畔@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(chǎn)品信息，每天的在線(xiàn)翻譯請求達到數億次。在電子郵件和網(wǎng)站頁(yè)面語(yǔ)言轉換方面，谷歌公司稱(chēng)，其機器翻譯服務(wù)每天在全世界被使用超過(guò)10億次。

　　旅游業(yè)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(yǔ)言溝通問(wèn)題正成為越來(lái)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(shù)企業(yè)也在爭奪這一巨大市場(chǎng)。

　　機器翻譯的應用場(chǎng)景正不斷豐富，越來(lái)越多的政府和企業(yè)網(wǎng)站需將內容“多語(yǔ)言化”；視頻網(wǎng)站可能需要借助機器翻譯將視頻內容翻譯成多語(yǔ)言版本；就連人工翻譯服務(wù)供應商也會(huì )借助機器翻譯來(lái)提升人工翻譯的效率。

　　人機翻譯相輔相成

　　人類(lèi)翻譯，未來(lái)還有需求嗎？

　　人們發(fā)現，對于“夫妻肺片”等專(zhuān)有名詞以及唐詩(shī)宋詞，機器翻譯能力已有了長(cháng)足進(jìn)步，但面對“杠精”等網(wǎng)絡(luò )熱詞以及新流行語(yǔ)的翻譯能力仍有待提高。

　　盡管在達沃斯年會(huì )等一些國際論壇上，智能同傳翻譯應用越來(lái)越多，但在個(gè)別場(chǎng)合，機器翻譯也鬧過(guò)一些令人費解的“烏龍”。

　　這說(shuō)明，人工智能翻譯要充分考慮復雜性。一些會(huì )議現場(chǎng)語(yǔ)言多樣，話(huà)題專(zhuān)業(yè)性強，噪音干擾多，而且講話(huà)者的語(yǔ)言習慣和口音也各不相同，即使能從嘈雜的環(huán)境中提取主要音色，語(yǔ)義識別仍充滿(mǎn)挑戰。

　　專(zhuān)家認為，人工翻譯是一個(gè)“閱讀-內化-表達”的過(guò)程，人類(lèi)讀到文本之后，會(huì )聯(lián)想到相關(guān)現實(shí)場(chǎng)景，然后給出另一種語(yǔ)言對這種場(chǎng)景的表達。但機器翻譯通常只是一個(gè)“解碼”過(guò)程，將原文看成被加密的譯文。這樣的過(guò)程缺乏現實(shí)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(zhuān)業(yè)、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(zhì)量的同聲傳譯，機器翻譯在這方面市場(chǎng)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(jìn)步，就吆喝著(zhù)大家都別學(xué)外語(yǔ)；也不要因為人工智能翻譯的失誤，就否定其巨大作用。