尽管在达沃斯年会等一些国际论坛上 ， 智能同传翻译应用越来越多 ， 但在个别场合 ， 机器翻译也闹过一些令人费解的“乌龙” 。
这说明 ， 人工智能翻译要充分考虑复杂性 。 一些会议现场语言多样 ， 话题专业性强 ， 噪音干扰多 ， 而且讲话者的语言习惯和口音也各不相同 ， 即使能从嘈杂的环境中提取主要音色 ， 语义识别仍充满挑战 。
专家认为 ， 人工翻译是一个“阅读－内化－表达”的过程 ， 人类读到文本之后 ， 会联想到相关现实场景 ， 然后给出另一种语言对这种场景的表达 。 但机器翻译通常只是一个“解码”过程 ， 将原文看成被加密的译文 。 这样的过程缺乏现实体验 ， 谈不上理解 ， 自然难免出错 。
总体而言 ， 人工翻译与纸面翻译供给能力有限 ， 但翻译水准专业、精准 ， 至少目前依然不可缺少；日常交流沟通不需要特别高质量的同声传译 ， 机器翻译在这方面市场前景巨大 。
因此 ， 人机应该成为一套耦合的系统 ， 适合机器干的 ， 交给机器；适合人工做的 ， 还是由人完成 。 不要因为机器翻译的进步 ， 就吆喝着大家都别学外语；也不要因为人工智能翻译的失误 ， 就否定其巨大作用 。
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