AI翻譯服務通過硬件、軟件連接千千萬萬個應用場景，會打破語言不通的尷尬局面嗎？會是人工翻譯的終結者嗎？

世界這么大，我想去看看!十一長假臨近，夢想中的你背起行囊，自由行走在異國的大街小巷。然而現(xiàn)實的畫風很有可能是這樣的：走出國門沒幾天，你就發(fā)現(xiàn)期待已久的旅行，因為看不懂聽不懂，而身在囧途。此時的你捶胸頓足地感慨道：世界上最遙遠的距離，不是天涯海角，是你站在我面前，我卻不知道你在說什么。

9月21日，百度智能翻譯機在日本發(fā)布。名古屋有哪些好玩的景點？怎么乘車最便捷？翻譯機流暢精準的中日互譯令人驚嘆不已。AI翻譯服務通過硬件、軟件連接千千萬萬個應用場景，將會打破語言不通的尷尬局面。甚至有人認為，AI翻譯是人工翻譯的終結者。現(xiàn)實真的如此嗎？

現(xiàn)狀：產(chǎn)品雖多，準確率有待提高

2017年可謂是AI大行其道的一年，作為現(xiàn)代科技的流行趨勢，不管是谷歌、蘋果，還是百度、阿里，都在相繼發(fā)布自己的人工智能產(chǎn)品，向智能行業(yè)進軍。而AI翻譯，幾乎是所有互聯(lián)網(wǎng)巨頭都想涉足的領域。

機器翻譯已出現(xiàn)了70年，但過去一年里涌現(xiàn)出的AI翻譯軟硬件產(chǎn)品，已超過最近30年的總和。

在國外，微軟發(fā)布了翻譯工具MicrosoftTranslator，可以實現(xiàn)9種語言實時語音轉為文本翻譯。國內的互聯(lián)網(wǎng)巨頭也不甘示弱。百度技術委員會聯(lián)席主席、自然語言處理部技術負責人吳華表示，百度翻譯支持全球28種語言互譯、756個翻譯方向，每日響應過億次的翻譯請求。除百度外，科大訊飛也走在語音交互前列，推出了訊飛聽見升級版產(chǎn)品，加入多語種翻譯功能，五種語言同步翻譯成漢語，還發(fā)布了智能翻譯產(chǎn)品“曉譯翻譯機”。就連網(wǎng)絡游戲開發(fā)大戶騰訊公司，也悄然上線了一款實時語音翻譯APP“翻譯君”，這款以AI內核驅動的翻譯產(chǎn)品，運用了語音識別+NMT（神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯）等技術，可以實現(xiàn)“同聲傳譯”功能，對著屏幕說話時，邊說邊翻，就像身邊帶了一位私人翻譯官。此外，電商大咖京東也開始涉足AI翻譯，推出了一個可以進行多國語言實時翻譯的人工智能翻譯機——準兒翻譯機的眾籌項目，目前已經(jīng)有5008名支持者，輕松籌得320萬元的項目基金。

盡管AI翻譯進步神速，卻不被傳統(tǒng)的翻譯行業(yè)所看好。傳神語聯(lián)網(wǎng)絡科技股份有限公司董事長何恩培表示：“無論是翻譯機還是APP，中文翻譯成英文或其他語種時準確率還可以，但外國人說英文或其他語言時，翻譯成中文的準確率就很低，在實際交流時幾乎沒法用。”

今年2月，谷歌全新NMT系統(tǒng)在韓國世宗大學與人類譯員進行的翻譯對戰(zhàn)就是一例佐證。在規(guī)定的50分鐘內，人類和機器同時翻譯兩段隨機文本。結果，人類以巨大優(yōu)勢戰(zhàn)勝了機器。賽后，評委表示，NMT系統(tǒng)翻譯出的文本90%都有語法問題。

難點：數(shù)據(jù)有限，且語言規(guī)則不規(guī)律

全球范圍內，服務于各大跨國會議、發(fā)布會等的30多種翻譯機能幫人們解決一些場景中語言交流的問題，但目前的現(xiàn)狀就如科大訊飛聲明的那樣：雖然機器翻譯已經(jīng)取得非常大的進步，但距離高水平翻譯所講究的“信、達、雅”還存在很大差距。

以“千山鳥飛絕，萬徑人蹤滅”這句人們耳熟能詳?shù)脑姙槔?，國際翻譯界最高獎項之一“北極光”杰出文學翻譯獎得主許淵沖教授將其譯為“fromhilltohillnobirdinflight，frompathtopathnomaninsight.”這不僅符合近代著名翻譯家嚴復提出的“信、達、雅”翻譯原則，而且其中的意境與精髓只有熟習漢語的人才能領會。

“文學藝術翻譯要體現(xiàn)情感、色彩、語調、溫度、韻致、字里行間的意味等種種幽微之處。要傳達出這些，譯者的水準、敏感、境界和心靈力量尤為重要?！敝袊鐣茖W院外國文學研究所編審高興說。

緣何能稱霸棋壇的人工智能AlphaGo，卻在翻譯領域不盡完美？何恩培告訴記者：“機器翻譯一直被公認為人工智能領域最難的課題之一。而且語言和圍棋不同，語言背后的多元文化和復雜社會屬性，注定了語言規(guī)則不可能規(guī)律化?！薄拔膶W作品，以及有引申含義或邏輯關系復雜的句子，AI翻譯很難搞定，因為翻譯它們不僅是基于理解，而且要使某種意義上待翻譯的語言和目標語言對齊?！比A為諾亞方舟實驗室資深研究員、自然語言處理專家呂正東說。

此外，AI翻譯要想達到“信、達、雅”的高度，還需克服口語化的兩大難題。一方面要聽得清，能準確判斷出指令發(fā)出者的語音、停頓，并在極短時間內進行“語音斷句”。另一方面要克服口語交談中的語法問題，以及句子不連貫、沒有明確句子邊界等問題。

機器靠什么解決上述問題？在清華大學計算機系副研究員劉洋看來，AI機器翻譯的難點其實也是整個人工智能的難點——如何讓機器真正像人一樣有智能行為。他認為，機器翻譯采用數(shù)據(jù)驅動的方法，其準確程度取決于給計算機提供哪些數(shù)據(jù)。目前提供最多的翻譯數(shù)據(jù)來自于政府文檔，比如聯(lián)合國有多種官方語言，基本每份文件都有多語種版本，但基本沒有體育、娛樂等領域的數(shù)據(jù)。再加上各國的口語中都存在較多隨意性口語或網(wǎng)絡用語，生活化氣息濃厚，多為非正式的語體材料，因此智能翻譯需要龐大的基礎詞匯庫支撐。“其實所有上述問題，理論上來說都可以靠更多的數(shù)據(jù)來彌補，但是我們數(shù)據(jù)是有限的?！眳握龞|說。

展望：前路漫漫，發(fā)展需數(shù)據(jù)推動

近兩年，神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯（NeuralMachineTranslation,NMT）技術異軍突起使翻譯應用進一步革新。

NMT模仿人腦的神經(jīng)思考模式，產(chǎn)出媲美人工翻譯的高質量譯文，并將誤差降低了55%—85%。目前，谷歌公司己將該技術應用于網(wǎng)頁翻譯與手機應用，譯文質量明顯提升。此外，騰訊、百度、阿里巴巴等國內互聯(lián)網(wǎng)公司也將深度學習理念應用到機器翻譯。同時，語言處理、語音交互等技術的進步又加速了翻譯產(chǎn)品的場景升級，促使機器輔助翻譯”（CAT，ComputerAidedTranslation）過渡到“人工智能交互翻譯”（AIInteractiveTranslation）。

“語言是形式，而不是實質?！爆F(xiàn)代語言學理論奠基者費爾迪南·德·索緒爾說。同樣，對各種花哨的技術概念抽絲剝繭，其核心仍然是AI處理人類語言的三種方法：即基于規(guī)則的機器翻譯、基于實例的機器翻譯和統(tǒng)計的翻譯方法。目前谷歌、搜狗等公司基本采用的是最后一種方法。

伴隨著翻譯方法的完善，機器將完成未來大部分的簡單翻譯需求，而那些細膩、多元、充滿人文特質的復雜溝通以及專業(yè)化翻譯，人工智能究竟能不能實現(xiàn)？還需要哪些改進呢？

清華大學計算機系教授孫茂松說：“世界語言好幾千種，幾千種之間的互譯，其中絕大多數(shù)語言之間都沒有足夠語料。所以這方面的翻譯還需要去做，包括一些模型的探索?！?/p>

“AI翻譯是一個交叉學科，取決于數(shù)學、語言學、計算機科學、神經(jīng)認知科學等很多方向的進展，因此AI翻譯應該和更多的‘知識’結合在一起，讓數(shù)據(jù)推動機器翻譯發(fā)展。”劉洋說。

此外，在呂正松看來，如何真正讓計算機去理解語意中那些委婉的對應關系和不規(guī)范的表述，可能需要相當長的時間才能實現(xiàn)。

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