近日，第四屆機器翻譯論壇在杭州召開，與會者分享了機器翻譯前沿的研究和應(yīng)用成果，探討機器翻譯技術(shù)發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，人工智能和翻譯的融合又成為市場關(guān)注的熱點。
數(shù)據(jù)顯示，目前全球語言服務(wù)市場潛力很大，機器翻譯更是市場上的“紅人”，2018年機器在線翻譯量每日高達(dá)8000億至1萬億個詞語。同時，我國機器翻譯市場需求與日俱增，主要集中于企業(yè)用戶，涉及石化、機電、交通運輸、金融、旅游等多個垂直領(lǐng)域。“傳統(tǒng)翻譯服務(wù)模式為勞動密集型，機器翻譯則在前期就輔助產(chǎn)業(yè)鏈上的各環(huán)節(jié)，提高了效率。”人工智能機器翻譯服務(wù)商“新譯科技”首席執(zhí)行官田亮說。
田亮認(rèn)為，目前機器翻譯的前沿應(yīng)用主要體現(xiàn)在三方面：首先，機器翻譯模式進(jìn)展迅速，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的翻譯模型準(zhǔn)確度不斷提升，已帶給專業(yè)譯員至少30%的效率提升；其次，交互式機器翻譯概念開始被業(yè)界接受，人機協(xié)作模式正加速落地；第三，語音翻譯應(yīng)用越來越多，從翻譯機到翻譯耳機，再到各類智能機器人都是語音翻譯的相關(guān)應(yīng)用。語音翻譯模式也由原先的語音識別、機器翻譯、語音合成“三部曲”，升級至“語音—語音”訓(xùn)練模式。
“這三類應(yīng)用展現(xiàn)出人工智能和翻譯產(chǎn)業(yè)融合的獨特魅力。機器翻譯，本質(zhì)上屬于自然語言處理技術(shù)，技術(shù)進(jìn)步需要產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界不斷研究攻關(guān)，這一過程也會將人工智能的語言識別能力提升到更高層次。”田亮說。
不過，有些問題也亟待解決。課堂派首席運營官、DD翻譯官獨立董事劉昊認(rèn)為：“很多產(chǎn)業(yè)對接人工智能的前提是實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)化，但語言很難做到標(biāo)準(zhǔn)化。”劉昊說，在機器思維里，語言的復(fù)雜多意性，導(dǎo)致難以實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和一致性。因此，人工智能介入翻譯產(chǎn)業(yè)比較簡單，但做好做精卻很不易。
最常見的瓶頸是語言歧義性。田亮舉了個例子：“若讓機器翻譯如下句子，機器根本無法準(zhǔn)確翻譯。比如，‘你剛才說的是什么意思？我沒什么意思，就是意思意思’。”田亮認(rèn)為，機器翻譯還會出現(xiàn)遺漏翻譯和過度翻譯，雖然有多種方法可以解決這類問題，但沒有一種方法能做到百分之百糾錯。
廣東外語外貿(mào)大學(xué)南國商學(xué)院教授王毅認(rèn)為，在日常交流和科技領(lǐng)域，機器翻譯會以便捷和高效得到廣泛應(yīng)用，但在人文領(lǐng)域翻譯中，人腦對特定語境中語言文字的把握對機器來講很難逾越。“所以不難看出，機器翻譯還有很大的成長空間。未來需要新的算法和語義層面的綜合性突破，促進(jìn)機器翻譯產(chǎn)品的迭代和產(chǎn)業(yè)全面升級。”田亮說。（記者 梁劍簫）