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人工智能真的可以取代同传翻译?

前阵子,一位同传翻译员声讨科大讯飞“AI同传造假”,在网上引起了轩然大波。人工智能和同传翻译由此成为大家热议的话题。今天,我们来谈一谈“人工智能翻译是否真的可以取代同传翻译员”?

同声传译有多难?

同声传译最早出现在一战后的巴黎和会上,英法两国代表借助同声传译人员的帮助,完成了紧张的谈判。

如今,该技术依然在国际会议上扮演着极其重要的角色。据统计,95%的国际会议都有专业同声传译人员助力。

同传翻译员在台上能够将同传能力运用自如,需要平时大量的艰苦练习,即使是双语运用自如的专业人员,在实战之前,也要进行数年的锻炼。他们不仅需要事先学习、熟悉会议资料,还需要随机应变的能力。同声传译的工作方式也比较特殊,因为压力巨大,一般多人协同,在一场数小时的过程中,每人轮流翻译几十分钟。

相较之下,普通的口译工作则要简单不少。机器翻译如能代替同声传译无疑具有巨大的价值。

人工智能翻译的水平如何?

那么,人工智能同传翻译的能力究竟怎样?会不会抢走同传翻译员的饭碗呢?

今年上半年的博鳌亚洲论坛上,首次出现了AI同传。然而,现场配备的系统却掉了链子,闹出词汇翻译不准确、重复等低级错误。

客观来讲,人工智能或机器翻译技术在自然语言处理上,的确有许多突破。这些突破给人希望,让人畅想未来,但是,短期内的价值,更多体现在辅助翻译等领域。

当然,目前机器翻译已经取得非常大的进步,在衣食住行等常用生活用语上的中英翻译可以达到大学六级的水平,能够帮助人们在一些场景处理语言交流的问题,但距离人工同传以及高水平翻译所讲究的“信、达、雅”,还存在很大的差距。

目前的差距是由现有技术水平的限制决定的,机器翻译,又称为自动翻译,是利用计算机将一种语言转换为另一种语言,机器翻译技术的发展与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相关。从早期的词典匹配,到结合语言学专家梳理的知识规则,再到基于语料库的统计学方法,随着计算能力的提升和多语言信息的积累,机器翻译技术开始在一些场景中提供便捷的翻译服务。

新世纪以来,随着互联网的普及,互联网公司纷纷成立机器翻译研究组,研发了基于互联网大数据的机器翻译系统,从而使机器翻译真正走向实用,市场上开始出现比较成熟的自动翻译产品。近年来,随着深度学习的进展,机器翻译技术得到了进一步的发展,促进了翻译质量的提升,使得翻译更加地道、流畅。

机器翻译的难点在哪里?

这里,简单介绍一下机器翻译的难点。整个机器翻译的过程,可以分为语音识别转换、自然语言分析、译文转换和译文生成等阶段。在此,以比较典型的、基于规则的机器同传翻译为例(参见下图),模块包含了:语音识别(语音转换为文本)、自然语言处理(语法分析、语义分析)、译文转换、译文生成和语音生成等模块。其中的技术难点主要是:语音识别、自然语言处理和译文转换等步骤。

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