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华体会游戏官网-机械翻译与人工翻译之争

本文摘要:机械翻译是指使用盘算机把一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术,是一门联合了语言学和盘算机科学等学科的交织学科。认知智能是人工智能的最高阶段,自然语言明白是认知智能领域的“皇冠”。 机械翻译这一自然语言处置惩罚领域最具挑战性的研究任务,则是自然语言处置惩罚领域“皇冠上的明珠”。近年来,机械翻译生长十分迅猛,但对于机械翻译与人工翻译孰优孰劣、机械翻译能否取代人工翻译,一直存在争议。

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机械翻译是指使用盘算机把一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术,是一门联合了语言学和盘算机科学等学科的交织学科。认知智能是人工智能的最高阶段,自然语言明白是认知智能领域的“皇冠”。

机械翻译这一自然语言处置惩罚领域最具挑战性的研究任务,则是自然语言处置惩罚领域“皇冠上的明珠”。近年来,机械翻译生长十分迅猛,但对于机械翻译与人工翻译孰优孰劣、机械翻译能否取代人工翻译,一直存在争议。

机械翻译之父韦弗曾提出“翻译即解码”的结构主义看法,可是,数年之后,他自己又推翻了这一论断,表现“机械成不了普希金,机械翻译永远都无法转达出语言自己的优雅与格调”。机械翻译生长迅速 语言能力是区分人类和动物的重要特征之一,是人类有效交流的保证。用机械来举行语言翻译的想法,最早可追溯到古希腊时期。现代意义上的“机械翻译”一词,由古图拉特(Couturat)和洛(Leau)1903年在《通用语言的历史》一书中最早提出。

1949年,韦弗揭晓了具有广泛影响力的名为《翻译》的备忘录,正式提出了机械翻译的思想。直到2006年Hinton提出深度学习技术,才为实现这一目的提供了更好的解决途径。

现在的前沿技术是基于人工神经网络的机械学习,其技术焦点是一个拥有海量节点(神经元)的深度神经网络,可以自动地从语料库学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后,在网络中层层通报,转化为盘算机可以“明白”的表现形式,再经由多层庞大的传导运算,生成另一种语言的译文。2015年,蒙特利尔大学引入注意力机制,使得神经机械翻译到达实用阶段。

今后,神经机械翻译不停取得希望。2016年,谷歌GNMT公布,该系统可模拟人脑的神经思考模式,翻译出与人工翻译相媲美的译文。

同年,微软在Switchboard对话语义识别到达人类水平,讯飞上线NMT系统,神经机械翻译开始被大规模应用。科学杂志Nature梳理了2016年科技领域的十大突破,排在首位的就是人工智能,其中提及人工智能的机械翻译使错误淘汰了约60%。

随后,Facebook的人工智能研究团队开发了一种新的神经机械翻译算法,在三种机械翻译任务上得分高于所有同类系统。2017 年,微软在斯坦福问答数据集 SQuAD 上到达人类水平。

机械翻译的生长速度远远超出人们的想象,可是对于机械翻译是否能够真正完全取代人工翻译,学界仍旧争论不休。  机械翻译取代人工翻译 现在而言,一部门专家认为机械翻译很快会到达人工翻译水平,在不远的未来会完全取代人工翻译。2010年,谷歌机械翻译专家欧赫认为文本机械翻译是合理有效的,真正的挑战只在语音识别方面。

他提出,未来几年即有可能实现手机端语音到语音的自动翻译。2019年2月《卫报》刊登《机械翻译的时代是否已经到来》一文,美国韦弗利实验室(Waverly Labs)的安德鲁·奥乔亚表现“在未来十到十二年内,机械翻译技术可与人工翻译相媲美,甚至凌驾人工翻译的水平”。

专家们对于机械翻译的信心来自最新一代的翻译技术——神经网络翻译。神经网络翻译打造的机械翻译系统,接纳了一系列新的学习手段来模拟人工翻译。

首先,使用人工智能任务的天然对称性举行对偶学习。当训练集中的一其中文句子被翻译成英文后,系统会将相应的英文效果再翻译回中文,并与原始的中文句子举行比对,进而从这个比对效果中学习有用的反馈信息,对机械翻译模型举行修正。

其次,使用推敲网络,模拟人们写作时不停推敲、修改的历程。这样,通过多轮翻译,不停地检查、完善翻译的效果,使翻译的质量获得大幅提升。再次,接纳团结训练的方法迭代革新翻译系统。

用中英翻译的句子对去增补反向翻译系统的训练数据集,同样的历程也可以反向举行。最后,接纳一致性规范让翻译可以从左到右举行,也可以从右到左举行,最终让两个历程生成一致的翻译效果。这一系列技术有效模拟了人工翻译的历程,极大提升了机械翻译的整体质量。

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除此之外,机械翻译相关学科之间的互动越发频繁,互助越发精密。翻译界和技术界都出现出了更大的包容性,相关人士告竣一定共识,即已往那种把语言学家清除在外,仅依赖技术界,笃志做数据、分析开发系统的做法是不行取的。在语言学和翻译学领域,越来越多的人开始关注机械翻译,对技术应用探索也不再一味抵触,开始从用户和市场需求的角度来客寓目待差别层级和差别受众的语言服务,盘算机辅助翻译在专业翻译领域发挥着越来越重要的作用。

机械翻译技术仍备受质疑 对于现有的机械翻译技术,许多学者也表现质疑。一方面,他们认为机械翻译的广泛适用性另有待考察。

只管机械翻译在某些测试中正确率较高,而且在某些领域靠近或凌驾人工译员,可是这些测试只是针对特定规模的文本,要想到达测试水平,必须满足对于源语言和情况的苛刻要求。在笔译方面,冯志伟在《机械翻译研究》中表现,现在的机械翻译系统对普通文本的翻译在可读性和准确性方面离人们的实际需求另有相当大的距离。机械翻译系统对普通文本的翻译,通常需要大量的译后审校事情才气使译文到达出书的要求,所花费的时间和用度往往会凌驾纯人工翻译。在口译方面,中国科学院自动化研究所宗成庆在《机械翻译的梦想与现实》中指出,在日常口语对话中,现在口语机械翻译仅能对资源较为充实的语言(如英汉、日汉等),在说话场景不是很是庞大、口音基本尺度、语速基本正常、使用词汇和句型不是很是生僻的情况下,可基本满足正常交流的需要。

另一方面,针对机械翻译的译文整体水平,现在还没有建设起专业合理的评价体系。现在使用较多的是BLEU和METEOR尺度,BLEU评测由IBM公司于2002年提出,认为翻译系统的译文越靠近人工翻译,翻译的质量就越高。该评测通太过析候选译文和参考译文中n元组配合泛起的水平来界说系统译文与参考译文之间的相似度,缺点在于没有思量翻译的召回率。METEOR尺度于2004年由Lavir提出。

研究讲明,召回率基础上的尺度相比于那些单纯基于精度的尺度(如BLEU),其效果和人工判断的效果有较高相关性。微软全球技术院院士黄学东表现,“当机械翻译质量很差的时候,使用 BLEU 评分还行,可是当机械翻译质量提高以后,就需要靠人类来评价”。

但人工评价很难保持统一的尺度,所以有些专家直接否认了现有的评价体系以及将译文水平量化的做法。美国印第安纳大学侯世达教授在《论谷歌翻译的浅薄》一文中表现,“这是一种对无法量化的事物举行量化的伪科学,用看上去很科学的图表去证明翻译质量,不外是对科学方法的滥用而已”。机械翻译不行能取代人工翻译 神经网络翻译技术的应用动员了机械翻译的飞速生长,使得一部门学者对此很是乐观,但也有许多学者对此提出了品评。语言学和翻译学界的许多学者认为现在机械翻译的生长有限,“信”尚且未告竣,更遑论取代人工翻译。

多位学者表现人在翻译中的主动性和缔造性是机械无法相比的。如美国加州大学伯克利分校语言学系教授乔治·莱考夫与美国俄勒冈大学哲学系教授马克·约翰森在《我们赖以生存的隐喻》一书中提出,语言在本质上更多是隐喻性而非事实性的。人类语言习得常基于对抽象的、具有比喻意义的观点的学习,向机械解释这些观点很是难题,文学翻译更是机械翻译难以逾越的鸿沟。

胡壮麟在《语言学教程》中提出,仅靠文天职析、忽略现实、没有“人”这一主体到场的“机械翻译”,是站不住脚的。专家们认为测试中机械翻译技术的进步带来的译文虽有改善,但岂论文本翻译还是口译,机械翻译的质量远没有到达令人满足的水平。只管机械翻译已迭代至神经网络翻译,宗成庆研究员在《机械翻译的梦想与现实》中指出,现在的翻译系统“难以准确处置惩罚篇章规模内的指代问题,无法准确区分由于细微文字或句法差异造成的句子语义反转,无法从译员译后编辑历程中自动学习翻译知识。在庞大长句翻译中大量泛起漏翻、错翻和序次颠倒;面临原文的噪声束手无策;俚语成语的翻译仍是不行攻克的碉堡,机械同声传译的语音识别问题仍然没有很好地解决”。

清华大学智能技术与系统实验室主任刘洋在《基于深度学习的机械翻译》的陈诉中提到了机械翻译的希望和面临的三个挑战,知识整合、解释性和对噪声具有鲁棒性。现有的研究正针对这三个挑战举行系统优化,但从理论研究到应用还需要继续努力。

人机协同是一定趋势 笔者认为机械翻译和人工翻译各有优势,人机协同是一定趋势。随着语言学、盘算机科学、认知心理学等学科的生长以及以上学科在机械翻译领域的进一步互助,机械翻译技术的迭代必将以更快的速度连续发生,从而推念头器翻译的质量不停提升至靠近甚至在一定条件下到达或凌驾人工翻译的水平。

可是在情感、文化等需要对语言举行深度明白的情况下,机械翻译并不能完全取代人工翻译。二者将在理论生长、技术进步与市场推动的多重作用下,成为精密联合互补的有机整体,实现真正意义上的人机协同。

人工智能旨在让盘算机复制人类的行为。看、听、行动、计划都是典型的人类行为,而其中最庞大的任务是相同,最难的是具备翻译的能力。这就是人工智能研究人员将解决机械翻译问题看作实现人工智能关键的原因。人工智能的时代已经到来,与语言服务业蓬勃生长态势相适应的是,传统意义上的译者角色已满足不了新时代语言服务提出的新要求。

技术必将逐渐改变人们的事情、生活方式,实现消灭语言障碍的终极目的。在这个历程中,机械翻译可以淘汰译员大量重复、翻译难度较低的劳动,制止翻译疲劳、提高翻译效率,替代诸如天气预报查询、旅馆预订服务、交通信息咨询等低端翻译人员,但不行能取代高端翻译(如重要文献、文学名著等翻译)人员,更不会消除翻译职业。如刘星光在《中国机械翻译研究述评:问题与对策》一书中提出,机械翻译与人工翻译并不矛盾,机械翻译和人工翻译我们都需要,这要凭据所翻译的质料而定。“机械会翻译了,人类就不需要学习外语”的思维逻辑与“有了盘算器,就可以不用学算术”一样无稽。

纵然未来人工智能翻译在准确性和速度上逾越了人工翻译,人工翻译在转达情感、文化以及语言深层寄义方面的作用仍不行替代。低端译员的淘汰,本质上讲,是行业内部优胜劣汰加速的效果,机械翻译的泛起只是加速了这一历程。人机协同是人工翻译在人工智能时代下的一定选择,也是提升行业质量与竞争力的必由之路。正如赵联斌在《论机械翻译时代人工译员与机械译员的共轭相生》一文中提到,“未来的人工译者绝不是仅懂盘算机技术或仅具备双语能力的人,而应是集盘算性能力与双语能力于一体的复合型人才”。

(作者单元:厦门大学嘉庚学院) 泉源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:林杨琼 获取更多学术资讯 请关注中国社会科学网官方微信民众号cssn_cn。


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