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人工 翻译 PK 机器 翻译 ， 人类 有 胜算 吗 ？ 同 传译 员 终将 被 机器 取代 吗
2017-09-07 17:18 来源 : 深圳 范儿 人工 智能 / 联想 / 人类
原 标题 ： 人工 翻译 PK 机器 翻译 ， 人类 有 胜算 吗 ？ 同 传译 员 终将 被 机器 取代 吗
【 导读 】 网上 一直 有 这样 的 声音 ： 同 传译 员 终将 被 机器 取代 。 2017年 《 前哨 大会 》 又 把 这 一 话题 推到 了 风口 。
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以下 是 王煜全 在 《 前哨 大会 》 演讲 的 一 小 段 （ 该 会议 采用 中英 字幕 同步 滚动 直播 的 形式 ， 发言人 话音刚落 ， 大屏 上 立即 显示 出 王 先生 演讲 内容 的 中英文 字幕 ， 采用
的 正是 搜狗 翻译 的 技术  )   :
现 阶段 ， 当 我们 谈论 AI ,  我们 在 谈论 什么 ？
IFRAME :
https : //v.qq.com/iframe/player.html ? vid = b1323 etm78w&width=670&height = 37
6.875&auto = 0
我们 现在 提到 AI ,  人工 智能 ， 还是 把 主要 的 注意力 放在 “ 互动 ” 二 字 。
假如 真 有一天 ， 你 问 小 爱因斯坦 （ 不 是 小 S ， 王 说 起来 有点 像 ） 机器人 ： “ 1+1 等 于 几 ” ， 小 爱因斯坦 转过 头 来 ， 跟 你 说 一 句 ： “ 你 是 不傻 ！ ”
那时 ， 就是 AI 真正 给 人类 敲响 警钟 的 时候 。 当然 ， 现在 通过 技术 应该 也 是 可以 的 ， 但是 是 通过 编程 刻意 为之 ， 而 不 是 深入 机器 的 自我 意识 。
那 我们 再来 看看 搜狗 提供 的 翻译 到底 怎么样 ？ 这里 提供 几张截图 ：
[ 540a4138 c 19543f3830 eab55c73a3e12.jpeg ]
再补充 一下 ， 前段 时间 说 谷歌 的 翻译 app 卷土重来 ， 很 好 很 强大 ， 翻译 “ 吓死 宝宝 了 ” 和 “ 蛇 精 病 ” 这样 的 网络 热 词 丝毫 没有 问题 ， 同样 ， 也 试 了试 ：
确实 能 翻 ✅
那 我们 再 看看 其他 ：
[ a89b10b4fd3b4b0eac13c446a8bb9d93.jpeg ]
怪怪 的 ， 凡 哥 说 的 面 肯定 不 是 face ❌ 而 是 noodle 对 吧 （ 有 图 为 证 ）
[ cda82b1af97043 fca5eaeb9c5b9a5fda.jpeg ]
再 稍稍 为难 一下 ：
[ f687a06b49e845f99834fe09839ae 134.png ]
[ 0a9fcdab50 f 0458db0fb99 cddfc 1737d.png ]
[ bb00988 db6c64499ad2312349be 697ae.jpeg ]
[ 62e5b5da7fec 413393d21d2357a916d9.jpeg ]
这 是 一 句 佛门 谚语 ， 比 蓝 之前 翻过 一 次 ：
静 不 可求 诸 外 皆 自然 ， 需 反 求 于 己 。
可以 看到 ， 无论是 谷歌 的 翻译 app ， 还是 搜狗 的 机器 翻译 主要 存在 两 个 问题 ：
第一 ， 输入端
由于 发言人 口语化 或者 技术 捕捉 的 原因 ， 没有 准确 地 把 说 的 话 记录 下来 ， 导致 后面 翻译 错误 ；
第二 ， 转换
可能 由于 翻译 术语 库 并不 十分 完善 ， 中国人 、 中国 和 英语 China 、 Chinese 的 对应 不准确 ， 比如 我们 有 十亿 中国人 ， 变成 了 I am a
billion Chinese ， 如果 译员 犯 了 这样 的 错误 是 不 可 饶恕 的 。
理解 原 语 和 转换 生成 译文 ， 是 翻译 工作 中 最 需要 人类 智慧 的 两 方面 。
由于 以上 两方面 的 原因 ， 导致 译文 在 输出端 让 人 疑惑 看 不 懂 （ 这 肯定 是 台下 外宾 的 感受 ） 。 那 译员 要 做 的 是 什么 ？ 恰恰 就是 从 源头 和 翻译 过程 主观 能动 地 管控 好自
己 的 翻译 质量 ： 所谓 主观 能动 ， 就是 积极 主动 地 在 有 问题 ， 有 疑惑 ， 现场 出现 沟通 交流 障碍 的 时候 ， 搭建 起 桥梁 的 角色 。
谷歌 app 其实 有些 翻 得 挺 不错 ， 具体 怎么 做到 的 ？ 其实 通过 线段 树 ， 带宽 压缩 ， 矩阵 乘法 等 就 可以 实现 ， 这里 先 不 做 讨论 （ 因为 根本 不 会 ）
上述 提到 ， 在 翻译 工作 最 关键 的 两 方面 ， 人类 译员 现在 是 优于 机器 翻译 的 。 抛开 技术 不说 ， 仅仅 从 译员 的 角度 来 谈 ， 人工 翻译 优于 机器 翻译 ， 优势 体现 在 哪些 方面
？
这里 ， 比 蓝 总结 了 三 个 i ,  分别 是 imagination ， interaction 和 interpretation 。
1
imagination 联想
翻译 工作 就 是 联想 、 创造 、 选择 和 找 对等 。 译者 徘徊 于 两 种 （ 或 以上 ） 的 语言 ， 无论 口译 还是 笔译 当中 都 需要 先 考虑 对等 的 问题 ： 怎样 用 译入语 最 贴切 地 表达 原语
发言人 或者 作者 想要 表达 的 意思 ？ 使 译文 能 在 读者 和 听众 看 了 、 听 了 之后 能 有 和 原语 读者 和 听众 同样 或者 类似 的 心理 感受 （ 即 尤金·奈达 （ Eugene
Nida ） 的 功能 对等 理论 ） ， 是 我们 不懈 的 追求 。 许 老 先生 著名 的 译文 ： 中华 儿女 多 奇志 ， 不 爱 红装 爱 武装 。 把 后 半 句 处理 成 To face the
powder and not to powder the face .
这 就 是 翻译 联想 找 对等 最好 的 一 个 例子 。 翻译 工作者 在 读书 看 报时 ， 自然 地 会 不断 联想 ， 这样 的 一 句 表达 ， 放在 译入 语体 系 中 怎么 传达 ， 如何 最 贴近 译入语 。 就是
这样 不断 联想 和 积累 ， 才 能 产出 优质 的 译文 。 翻译 总归 是 遗憾 的 艺术 ， 而 译者 又 是 戴着 镣铐 的 舞者 ， 能 做到 这些 非常 不易 ， 但 至少 是 包括 比 蓝 在内 的 人 一直 追求 的
目标 。 会 联想 和 辩证 思考 的 机器 翻译 ， 目前 还是 没有 的 。
2
interaction 互动
在 口译 中 ， 互动 非常 重要 ， 包括 译员 的 眼神 交流 和 手势 等 。 这些 可以 让 人 感觉 你 是 在 和 人 沟通 ， 你 是 一 个 真正 参与 对话 的 人 ， 而 不 是 冷眼旁观 的 第三 方 。
在 介绍 「 一 路 支撑 着 日本 的 口译员 」 长 井鞠子 的 时候 ， 里面 一 段 话 让 人 印象 深刻 ： 长 井 在 翻译 一 位 有 很 浓重 口音 而且 语速 超 快 的 马来西亚 女士 的 发言 的 时候 ， 她 一
直 不 由 自主 地 带入 了 很多 手势 ， 和 发言人 一样 慷慨 激昂 。 翻完 之后 ， 累得 瘫倒 在 桌子 上 。 其实 这 就 是 一 个 真实 的 写照 ， 优秀 的 译员 ， 即使 坐在 同 传 箱内 ， 也 在 尽情
忘我地 跟 发言人 、 听众 互动 ， 只不过 以 一 种 大家 看 不 见 的 方式 。
在 交传 中 更 是 如此 ： 翻译 时 要 保持 必要 的 眼神 交流 ， 遇到 双方 有 疑惑 或 译员 自己 有 疑惑 的 时候 一定 要 认真 解答 ， 比 蓝 翻译 把 信 达雅 中 的 信 始终 排在 第一 位 。 比 蓝 在
翻译 一 次 教育 培训 的 时候 ， 最后 结 课时 老师 感概 颇 多 ， 声情并茂 。 她 说 了 这样 一 句 话 ： What a worse day can we expect to
organize teacher training in such a hot summer
day ？ （ 直译 过来 就是 ： 我们 大家 很 不 容易 ， 还 能 想到 比 这 更 不 适合 培训 的 时候 吗 ？ （ 当时 是 38 度 左右 的 高温 ， 老师们 暑假 抽出 时间 参加 培训 ） 。 我 当时 注意
到 听课 的 很多 都 是 年轻 教师 ， 于是 把 这 句 话 翻译 成 了 ： 我们 肯定 在想 ， 大 夏天 暑假 还 要 过来 培训 ， 是 不 是 要 搞 事情 ？ ） 老师们 听了 后 笑 得很 开心 ， 感觉 下午 疲倦的
时光 也 没有 那么 煎熬 了 。 当然 我 并不 是 说 这样 的 转译 就 一定 很 好 ， 得分 场合 ， 得 看 具体 情况 。 But you never try you will
never know .
至少 在 当时 情境 下 ， 比我 直译 过去 ， 现场 的 气氛 、 互动 的 效果 要 好 很多 。 会 细致 入微 地 观察 ， 恰到 好处 地 互动 的 机器 翻译 目前 还 不 存在 。
3
interpretation 释义
其实 这 就 是 翻译 工作 最 本质 最 核心 的 一 个 要素 。 翻译 就是 要 精准 地 解释 意思 （ 义 ） 。 美国 蒙特雷 国际 研究 学院 教授 ， 译界 大 咖施晓菁 女士 曾经 说 过 ： 英文 好比 一列
火车 ， 中文 好比 一 面 扇子 。 意思 就 是 两 种 语言 结构 存在 太 大 的 差异 。 我们 来看 一 道 “ 汉语 八 级 考试 试题 ”  ：
领导 ： 小明 ： 意思 意思 . 领导 ： 你 这 就 不 够意思 了 . 小 明 ： 小意思 , 小 意思 . 领导 ： 你 这人 真 有意思 . 小 明 ： 其实 也 没有 别的 意思 . 领导 ： 那 我 就 不 好意思 了 . 小
明 ： 是 我 不好意思 . 提问 ： 以上 “ 意思 ” 分别 是 什么 意思 ? 恐怕 中国人 也 不见得 都 能 参透 所有 的 “ 意思 ” 。
相应 的 ， 在 英语 里面 我们 说到 “ wear ” 就 是 一 个 单词 ， 而 汉语 里 可以 用 不同 的 动词 表示 ， 比如说 ： 穿衣 、 戴帽 、 披 围巾 甚至 喷香 水 等 ， 都可以 用
“ wear ” ； 在 翻译 时 ， 怎么 措辞 ， 怎么 释义 ， 都 要 结合 具体 的 语境 。 之所举 这 两 个 例子 ， 其实 是 想 说 一 种 语言 背后 有 太 多 深 层次 的 文化 内涵 ， 翻译 不 是 机械地
简单 对应 地 “ 翻 就 好 了 ”  。 在 “ 译 ” 之前 ， 更 多 的 是 要 靠 译者 自己 去 “ 悟 ” ， 去 “ 释 ” ， 然后 才 是 “ 译 ” 。 “ 译 ” 是 一 种 术 ， 而 “ 悟 ” 和 “ 释 ”
里 包含 的 是 “ 道 ” 。 目前 ， 依靠 人工 智能 的 机器 翻译 还 停留 在 “ 术 ” 的 阶段 。
说 了 很多 ， 有 人 可能 会 反驳 ， 你 说 的 这些 大 前提 就 是 机器 没有 真正 智能 。 对 ， 我 说 的 就 是 现在 。 未来 怎样 谁 都 说 不 好 ， 如果 真的 机器 变成 了 人 呢 ？ 有 微 表情 ， 有情
绪 ， 有 欲望 ， 其实 ， 那个 时候 我们 讨论 的 就 不 是 机器 会 不 会 取代 翻译 了 … …
理性 并 乐观 看待 这个 问题 ， 引用 王煜全 在 接受 《 人工 智能 会 不 会 毁灭 人类 》 采访 时 所 说 的 ： 人工 智能 之所以 还不如 人 ， 是 因为 人工 智能 的 机器人 不 具有 人类 的 内驱
力 。 人 具备 很多 内在 动因 ， 而 机器 是 任务 驱动 的 ， 如果 你 不给 TA 指令 去 完成 某 项 任务 的话 ， TA 不 会 主动 做出 反应 。 如果 真的 有 一 天 机器 真的 和 人 完全 一样 ， 具
备 感情 甚至 欲望 ， 那 其实 和 人 是 高度 相似 的 ， 因为 是 被 人 培养 出来 的 。 我们 如果 要 避免 人工 智能 毁灭 人类 或者 对 人类 造成 伤害 恰恰 是 需要 我们 和 人工 智能 更 强 的 互
动 ， 让 TA 真正 变成 我们 的 帮手 ， 传承 人类 合作 、 和谐 共赢 的 价值观 。
如果 真的 有 那么 一 天 ， 那 这 种 革新 也会 出现 在 翻译 界 。 以后 选择 译员 的 时候 ， 我们 就 可以 选 一 位 优秀 的 机器人 译员 。 同时 在 选择 的 时候 ， 我们 会 去 看 口碑 网站 上 的
评级 ， 是 四星半 还 是 五星 。 作为 人类 译员 的 你 又 能 拿到 几 颗 星 ？ （ 英剧 《 黑 镜 》 既 视感 ）
其实 ， 若 真正 爱 一 个 行业 ， 哪 有 那么 多 为什么 ， 哪 会 有 那么 多 担心 ， 未来 会 怎样 ？ 家电 市场 上 出现 了 各种各样 的 电话 煲 ， 可以 控制 几 分 熟 ， 可以 煮 柴火饭 ， 但 照样
有 人 成 了 “ 煮饭 仙人 ” ， 排队 吃 “ 仙人 ”
煮 白米饭 的 人 络绎不绝 。 这 源于 他 对 品质 几十 年 如一日 的 坚持 ， 源于 他 恪守 煮饭 时 的 “ 定时器 ” 和 将 米 浸泡 40 分钟 的 铁律 。 各 大 琴行 凭借 科技 把 吉他 做 得 先进 好
用的 时候 ， 宗盛 大哥 的 “ 李吉他 ” 照样 有 钱 也 不 一定 能 买 得 到 。
科技 （ AI ） 在 发展 ， 有些 东西 会 被 取代 ， 但 有些 ， 永远 不 会 … …
IFRAME :
https : //v.qq.com/iframe/player.html ? vid = c 1317 qnrwp0&width=670&height = 37
6.875&auto = 0
电影 《 机械姬 》
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就 像 电影 《 机械姬 》 里 Nathan 做 图灵 测试 时 反复 问 男主 对于 Ava 的 感觉 ： How do you feel ？ 返回 搜狐 ， 查看 更多
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