新的机器翻译系统是否值得炒作？

　　广东翻译吖编辑发布 11-20 09:24:45

　　人工智能（AI）近来一直是热门话题。

　　看来你不能通过任何主要新闻媒体阅读至少一两个关于AI对未来意味着什么的封面故事，更不用说它已经取得的进展中的突飞猛进。

　　这些文章告诉我们，计算机自动化系统将完全改变可能的范围以及人类与机器的交互方式。从像Amazon Echo和Windows Cortana这样的数字助理到推动我们工作的汽车，我们对人工智能的了解越多，我们就越能看到几乎完全由机器控制的生活。

　　在某种程度上，这些预测并不太遥远。可以说围绕AI的一些炒作是合理的。近代历史上取得的进步无疑令人印象深刻，在语言行业，所有的目光都集中在机器翻译（MT）以及人工智能对翻译的未来意味着什么。特别是，关于神经机器翻译（NMT）是否将消除对人工翻译的需求的热烈讨论。而且，由于关于谷歌新NMT系统的主流媒体文章，许多人认为在不久的将来缺少翻译是一个很大的可能性。

　　但是，这种对无翻译者未来的坚持并没有像它所做的那样凝固。MT肯定有很长的路要走，但新技术无法完全取代人类。

　　一种改进，但不是一种范式转换

　　11月，谷歌宣布已将NMT纳入谷歌翻译，此举引起了业界专业人士和媒体的广泛关注。为什么这么重要？谷歌称，通过转向深度神经网络模型并远离统计翻译流程，它大大提高了翻译的准确性。

　　NMT能够在翻译时完整地检查句子，在完成解码最后一个单词时记住句子的第一部分。统计MT或基于短语的MT一次只能关注句子的块或“短语”。

　　该公司表示，谷歌的新NMT系统比统计方法准确得多，并达到了“人类精确度”。但是，正如市场研究公司Common Sense Advisory（CSA）指出的那样，谷歌的声称有多种方式可以误导。

　　本月早些时候，CSA认为测试谷歌NMT准确性的方法存在一些缺陷。也就是说，评估NMT结果的谷歌人是非翻译者，CSA说。

　　如果这些测试人员不是用于与翻译公司合作的翻译人员，而只是目标语言的流利演讲者，那么他们就不是判断LSP准备翻译的最佳判断。

　　“...流利程度不足以保证对翻译问题的充分理解，而且这种方法倾向于使用流利的特权 - 自然的声音 - 翻译准确的翻译，”CSA说。该方法没有概述MT输出的错误数量或它们的严重程度。

　　“因此，Google已经证明NMT输出比旧系统更流畅，并且它几乎处于糟糕或初步的人工翻译水平，但并不是说它具有高质量的人工翻译水平，”CSA文章读取。

　　教授计算机常识

　　谷歌的新MT系统达到人类精确度的声明被许多人视为真理。尽管听起来不错，但事实并非如此。

　　阻碍MT正确翻译能力的一个问题是它逐句破译文本。这意味着如果需要来自前一句子的上下文来正确转换后续段，则会发生错误。

　　再补充一点，MT还没有能够发现人类语音中的细微差别或隐喻，并且存在很大的误差。

　　正如经济学家的这篇文章指出的那样，计算机科学家可以使用数据来训练机器，但是你无法训练常识。特别是，计算机不具备真实情况的知识，以理解可能含糊不清的文本。

　　文章使用喷泉上的公共标志的例子，上面写着“这不是饮用水。”人们会理解这个标志意味着他或她不应该喝水;然而，计算机可能会用这句话来表示喷泉没有承担饮用水的作用。

　　人工智能的缺点在Siri这样的数字助理中很明显。当您要求iPhone为您找到一家餐馆时，它没有“情报”，只显示开放的餐馆。而且，如果Siri事实上已正确回答了您的问题，您可能会发现已关闭多年的可能位置。

　　人类大脑是科学家尚未完全理解的器官，无法解码所有复杂的过程，这些过程允许我们立即收集和分析大量信息。如果我们仍然无法弄清楚所有大脑的复杂性，我们怎么能刻意让机器复制呢？

　　增加的能力

　　至少在目前，MT解决方案无法替代人工翻译。在开发人员能够创建与人类大脑相匹配的NMT模型，识别细微差别和自我思考的能力之前，人类将继续成为翻译过程中必不可少的部分。

　　如果有的话，随着MT的不断发展，事实证明它可以更好地协助人类翻译文件。正如“经济学人”的文章所说，“未来的翻译”不是MT系统，而是人类作为质量控制官。此人将负责分析MT翻译的文本并查看需要更新的内容。

　　新的MT模式将改变翻译人员的工作方式;但他们绝不会让语言学家失业。随着MT无法处理的文件，翻译人员将继续填补空白。