人工智能 (AI) 還不會(huì )取代人工翻譯

人工智能是科幻小說(shuō)和電影創(chuàng )造的故事的日子早已過(guò)去。該領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步使人工智能成為該行業(yè)的實(shí)用和寶貴資源。如今，每個(gè)工業(yè)部門(mén)都在運營(yíng)中集成機器學(xué)習，以提高效率和生產(chǎn)力。人工智能的應用非常廣泛；它在計算大量數據以識別有意義的信息方面優(yōu)于人類(lèi)，它在新藥的研究和發(fā)現、有效的庫存管理、預測分析等方面至關(guān)重要。

研究表明，AI將在未來(lái)十年自動(dòng)化重復和平凡的工作。AI將接管那些不需要批判性思維和決策的工作，例如，校對、市場(chǎng)調查、記賬和行政任務(wù)。谷歌和微軟等著(zhù)名的科技公司也在努力實(shí)現自然語(yǔ)言的自動(dòng)化，以便AI能夠接管翻譯和口譯的工作。

盡管語(yǔ)音搜索技術(shù)取得了突破，但在翻譯和口譯方面，AI還是無(wú)法與人腦相媲美。這個(gè)工作還是很大程度上被人類(lèi)占據。為什么？以下是三個(gè)原因。


1.語(yǔ)言是主觀(guān)的

人工智能被納入與客觀(guān)現實(shí)有關(guān)的任務(wù)。這項技術(shù)基于數學(xué)和物理物流，以極高的準確性和效率促進(jìn)不同的功能。相反，自然語(yǔ)言是人類(lèi)為了方便彼此交流而發(fā)明的。這些語(yǔ)言有不同的分支，如詞匯、語(yǔ)法、語(yǔ)氣等，但它們在不斷發(fā)展，以實(shí)現更好的交流。


自然語(yǔ)言細致入微；每種語(yǔ)言都是一個(gè)地方及其文化所獨有的，這增強了它的復雜性。認識到意義、重音和主觀(guān)意義之間的細微區別是自動(dòng)譯者尚未克服的挑戰。AI不夠聰明，不能理解單詞施法、俚語(yǔ)、單詞背后的情感，以及語(yǔ)氣和風(fēng)格的細微差別等等。人工智能是有條理的，它根據嚴格的語(yǔ)法規則檢查一切，而自然語(yǔ)言更流暢。

人工翻譯并非如此。眾所周知，他們精通各種語(yǔ)言，經(jīng)驗豐富，所以他們能夠準確地解釋語(yǔ)言的來(lái)龍去脈，同時(shí)也尊重其文化。機器翻譯會(huì )進(jìn)行逐字翻譯，不會(huì )再看下去；同時(shí)，人類(lèi)譯者在翻譯之前注意單詞的口音和發(fā)音。這使人工翻譯的專(zhuān)業(yè)水平比機器翻譯高得多，因為它們無(wú)法發(fā)現語(yǔ)言的區別。

2.大數據很難處理段子和笑話(huà)

將幽默翻譯成不同的語(yǔ)言對人類(lèi)來(lái)說(shuō)尤其具有挑戰性，但對于基于A(yíng)I技術(shù)的翻譯人員和機器來(lái)說(shuō)幾乎是不可能的。機器翻譯依賴(lài)于在其系統內編程的大量預定數據集。除此之外，這些數據集是從政府文件和其他宗教教義的官方翻譯中獲得的，這給幽默、文字游戲和其他隨意引用留下了很少的空間。這意味著(zhù)機器將顯示可能有大量錯誤而不承認錯誤的翻譯。當然，用戶(hù)也可能不會(huì )檢測到這些錯誤，并將這些結果作為準確的文本。

3.  機器翻譯有局限性

如今，自動(dòng)語(yǔ)音識別 (ASR) 隨著(zhù)Siri、Alexa和其他智能技術(shù)的發(fā)明而風(fēng)靡一時(shí)。他們在解釋現場(chǎng)演講方面相當熟練，但即使是這些發(fā)明也受到一套有限的規則和條件的限制。這就是為什么ASR程序在現場(chǎng)視頻會(huì )議期間導致高錯誤率，因為它們無(wú)法掌握語(yǔ)音中的上下文和引用，并且經(jīng)常導致誤解。

一個(gè)令人捧腹的事件接踵而至，一家旅游服務(wù)公司使用AI將地區景點(diǎn)的信息從當地語(yǔ)言翻譯成英語(yǔ)。AI沒(méi)有寫(xiě)這個(gè)小鎮以Shireen band FTP電纜廠(chǎng)而聞名，而是把Shireen Band翻譯成“甜蜜的封閉”，認為阿拉伯語(yǔ)的Shireen意味著(zhù)甜蜜，烏爾都語(yǔ)的band意味著(zhù)封閉。

自然語(yǔ)言不斷更新，雖然人工翻譯認識到語(yǔ)言的進(jìn)化，但AI不認識。機器翻譯將需要一致的升級來(lái)學(xué)習這些新的短語(yǔ)、參考文獻等，以便他們最終能夠找到合適的翻譯。即便如此，這也是一項艱巨的工作，因為人工智能無(wú)法識別自然語(yǔ)言中的“人文性”。

當一篇文本被書(shū)寫(xiě)時(shí)，它包括寫(xiě)作風(fēng)格、語(yǔ)氣和區別于其他文本或文檔的個(gè)性。它可以有不同的元素，這取決于文章背后的語(yǔ)氣和語(yǔ)境，無(wú)論是議論性的，詩(shī)意的，還是有說(shuō)服力的。但在翻譯過(guò)程中，機器無(wú)法檢測這些元素。在這種情況下，只有專(zhuān)業(yè)的翻譯人員才能準確地描述文檔的含義，并提供不會(huì )丟失原文結構和語(yǔ)氣的預期結果。

機器學(xué)習和翻譯背后的問(wèn)題是，它們無(wú)法以與自然語(yǔ)言相同的速度進(jìn)化，這使得它們無(wú)法跟上語(yǔ)言的變化和概念。人工翻譯靈活；他們能夠理解人的主體性和文本背后的情感，并準確地翻譯文本。

結尾

如今，AI和機器學(xué)習風(fēng)靡一時(shí)；編程和機器學(xué)習算法的復雜性使我們能夠設計出在許多方面優(yōu)于人類(lèi)的系統。AI正被用來(lái)減少太空探索和醫療等復雜行業(yè)出錯的機會(huì )。它還被用來(lái)在商業(yè)、教育和農業(yè)等日常行業(yè)實(shí)現更好的結果和提高生產(chǎn)力。

然而，雖然AI的貢獻令人印象深刻，但可以肯定的是，當涉及到翻譯和口譯這樣的主觀(guān)領(lǐng)域時(shí)，它不能取代人類(lèi)。人工智能可以執行簡(jiǎn)單的翻譯，并理解預定義數據集中的基本概念，但它要接近完美還需要很長(cháng)時(shí)間。
 


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