机器翻译正在消除语言障碍人类专业翻译会下岗

发布时间 : 2020-02-28 14:47作者:韦德体育下载官网浏览次数 : 137次

在今年《MIT科技评论》推出的十大突破技术中,巴别鱼耳塞成为入选。它可以做到双方交流时,会对所讲的话进行翻译,韦德体育下载官网并在智能手机上大声播放。手持手机的人回应后,回答被翻译,然后在耳塞中播放,该技术还能实时翻译,适用于多种语言,使用方便。

可见,随着技术的发展,机器翻译在教育、旅游、社交、跨境交易等领域将有更大的应用空间。那么,机器翻译究竟是如何对人类语言进行理解,进而进行翻译输出的;如果机器翻译水平越来越高,从事语言翻译的人是否会因此丢了工作;如果人类之间的语言障碍被清除,那时候的世界又会是什么样的?

早在1954年,人类就开始尝试过让机器能识别人类的语言,但直到上世纪80年代,才有人摸索出方法。当时,IBM做了研究,利用一些规则方法,句法分析,语意分析等传统方法让机器看懂人类语言。但由于当时的人工智能发展处于凛冬时期,效果一直不好,翻译质量也一直上不去。

机器翻译的第一个飞跃也是IBM做出的。IBM的研究人员用了统计的方法来做机器翻译。那时,语音识别从传统的人工智能方法专家系统转为统计学习的方法,尤以隐马尔科夫模型为代表。统计学方法的应用让机器翻译在上世纪90年代有了质的飞跃。

进入21世纪,机器翻译迎来了自己的第二次飞跃。这次的进步主要依靠深度学习神经网络的方法。这种方法也称为神经机器翻译(NeuralMachineTranslation),这个技术先是用到了语音识别中,再推广到图像识别和机器翻译上。

神经机器翻译,简要的说,就是对源语言的句子进行编码,即转化为计算机可以理解的形式,编码的结果会形成很多隐含变量,每个隐含变量代表从句首到当前词汇为止的语义信息。然后通过一个解码的过程,一个词、一个词输出译文。

到了2018年,由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院研发的机器翻译系统,解决了NMT方法的一些局限,并借鉴了人类翻译过程中的一些方式。例如:对偶学习(DualLearning)、推敲网络(DeliberationNetworks)、一致性规范(AgreementRegularization)、联合训练(JointTraining)等,让机器翻译水平得到了大大提升。

这样看,对于微软、谷歌、百度等大公司来说,他们有足够优秀的人才来搭建神经网络,也有足够多的搜索数据可供自己搭建的网络进行训练。国内的科大讯飞和搜狗公司,由于本身在语音识别上有较长时间的积累,自然语言资料库上有优势。

关于这个问题,黄学东在接受澎湃新闻采访时称,举了一个马车与汽车的例子。当汽车被发明出来的时候,英国为了保障马车夫的生存,曾立法规定汽车行驶速度不能超过马车。尽管最后马车还是被淘汰了,但是出了很多司机,产生了新的职业。

所以很多事情不用担心。其实我们只是把很多枯燥的工作让计算机做了。就像以前是打字机,现在有计算机,现在计算机写出来的文章想修改都很方便。30年前你要写一篇文章,打错了,得让秘书用修改液去涂,但现在机器解放了秘书的工作,而他们也没有消失,只是去做更复杂,更专业的工作了。黄学东说。

美国语言公司协会与欧洲语言行业协会首次发布的2015语言行业调查报告称,大多数公司在调查机器翻译带来的影响的时候,都选择了显著影响(5分权重下选择4或者5),表明机器翻译技术已经开始发挥作用。这份报告还指出,在2014年,大量欧洲公司已经开始使用机器翻译,美国公司有21%的项目用到了机器翻译,为有史以来最高值。机器翻译系统也越来越普及,50%的欧洲公司和36%的美国公司拥有机器翻译引擎。

微软也积极布局,除了开发有自己的小冰系统外,微软近期还与小米合作,推出了魔芋AI翻译机。它用了微软的认知服务技术,就像iPod一样,有一个双键,可以做远场翻译,支持60种语言的机器翻译,并整合了智能助理。

在机器翻译技术的支持下,各家公司布局的翻译机纷至沓来,可以预见的是,机器翻译在教育、旅游、社交、跨境交易等领域有着巨大的应用空间。信息技术的进步在不断的降低人们的沟通成本,当机器翻译进步到可以替代专业翻译,我们是不是可以拾起《圣经》中的想象:一个能让不同语言的人无缝沟通的世界会在不远的将来到来?



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