人工智能翻譯可以替代人工翻譯嗎

目前(qian)AI翻譯的水平，已(yi)經到了(le)可以與人類(lei)媲美的水準。

2017年，由微軟亞(ya)洲(zhou)研究院(yuan)與雷德蒙研究院(yuan)的(de)(de)(de)研究人員組成的(de)(de)(de)團(tuan)隊宣布，其研發的(de)(de)(de)機器翻(fan)譯系(xi)統(tong)(tong)在(zai)通用(yong)新聞(wen)報(bao)道(dao)測試集(ji)newstest2017的(de)(de)(de)中-英測試集(ji)上(shang)(shang)，達(da)到(dao)了可與人工翻(fan)譯媲美的(de)(de)(de)水平。這是首(shou)個在(zai)新聞(wen)報(bao)道(dao)的(de)(de)(de)翻(fan)譯質(zhi)量和準確率上(shang)(shang)可以比肩人工翻(fan)譯的(de)(de)(de)翻(fan)譯系(xi)統(tong)(tong)。

雖然此次突破意義非(fei)凡(fan)，但(dan)研(yan)究人(ren)員(yuan)卻提醒大家———這(zhe)并(bing)不(bu)代表人(ren)類已(yi)經(jing)完(wan)全解決了機器翻譯的(de)問題。原因在于，表達同一個句子的(de)“正確(que)的(de)”方法不(bu)止一種。

“由于(yu)翻譯沒有唯一的標準答案，它更(geng)像是(shi)一種藝術(shu)，因(yin)此(ci)需要更(geng)加復(fu)雜的算(suan)法和(he)系統去應對。”微(wei)軟(ruan)亞洲(zhou)研究院副院長、自然語(yu)言計算(suan)組負責人(ren)周明表示，這也(ye)是(shi)為什么機器(qi)翻譯比純(chun)粹的模式識(shi)別(bie)任務(wu)復(fu)雜得多，人(ren)們可能用不同的詞語(yu)來表達完全相(xiang)同的意思，但(dan)未(wei)必能準確判斷哪(na)一個更(geng)好。

也就是說，正是復(fu)雜性讓機器翻譯成為一個極有挑戰性的問題。

微軟(ruan)亞洲研究(jiu)院(yuan)副院(yuan)長、機器學習組負(fu)責人劉鐵巖(yan)認為，我們不知道(dao)哪一天機器翻(fan)譯(yi)系(xi)統才能(neng)(neng)在翻(fan)譯(yi)任何(he)語言、任何(he)類型的(de)文本時(shi)，都能(neng)(neng)在“信(xin)、達、雅”等多(duo)個(ge)維度上達到專(zhuan)業翻(fan)譯(yi)人員的(de)水準。

不過，顯(xian)然人(ren)工智能并不會(hui)完全(quan)取代人(ren)工翻(fan)譯(yi)，將來的(de)翻(fan)譯(yi)應(ying)該(gai)是人(ren)和(he)機(ji)器之間(jian)一個良性的(de)耦合互動(dong)。

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為什么企業鐘情于人工翻譯

1、企業對翻譯(yi)質(zhi)量標準的(de)要(yao)求(qiu)相較(jiao)個人更高。

2、企業客戶對翻譯質量的要求(qiu)在不斷(duan)提高(gao)。

3、當下翻(fan)譯(yi)技術的進展并不(bu)會一帆風順。機器翻(fan)譯(yi)最(zui)大的進步得益于大量現存(cun)語料。但許多企業領域小眾，現存(cun)語料較少(shao)，屬于機器翻(fan)譯(yi)的“空白區”。

4、小眾(zhong)語言的(de)翻譯同樣也面臨語料少問題。

5、未來的語言工(gong)作者可能面(mian)臨角色變化，不僅需要語言功底強，還需要具(ju)備更多其他領域的專業知(zhi)識。