近日， 第四届机器翻译论坛在杭州召开， 与会者分享了机器翻译前沿的研究和应用成果， 探讨机器翻译技术发展机遇与挑战， 人工智能和翻译的融合又成为市场关注的热点 。
数据显示， 目前全球语言服务市场潜力很大， 机器翻译更是市场上的“红人”， 2018年机器在线翻译量每日高达8000亿至1万亿个词语 。 同时， 我国机器翻译市场需求与日俱增， 主要集中于企业用户， 涉及石化、机电、交通运输、金融、旅游等多个垂直领域 。 “传统翻译服务模式为劳动密集型， 机器翻译则在前期就辅助产业链上的各环节， 提高了效率 。 ”人工智能机器翻译服务商“新译科技”首席执行官田亮说 。
田亮认为， 目前机器翻译的前沿应用主要体现在三方面：首先， 机器翻译模式进展迅速， 以神经网络为基础的翻译模型准确度不断提升， 已带给专业译员至少30%的效率提升；其次， 交互式机器翻译概念开始被业界接受， 人机协作模式正加速落地；第三， 语音翻译应用越来越多， 从翻译机到翻译耳机， 再到各类智能机器人都是语音翻译的相关应用 。 语音翻译模式也由原先的语音识别、机器翻译、语音合成“三部曲”， 升级至“语音—语音”训练模式 。
“这三类应用展现出人工智能和翻译产业融合的独特魅力 。 机器翻译， 本质上属于自然语言处理技术， 技术进步需要产业界和学术界不断研究攻关， 这一过程也会将人工智能的语言识别能力提升到更高层次 。 ”田亮说 。
不过， 有些问题也亟待解决 。 课堂派首席运营官、DD翻译官独立董事刘昊认为：“很多产业对接人工智能的前提是实现了标准化和数据化， 但语言很难做到标准化 。 ”刘昊说， 在机器思维里， 语言的复杂多意性， 导致难以实现标准化和一致性 。 因此， 人工智能介入翻译产业比较简单， 但做好做精却很不易 。
最常见的瓶颈是语言歧义性 。 田亮举了个例子：“若让机器翻译如下句子， 机器根本无法准确翻译 。 比如， ‘你刚才说的是什么意思？我没什么意思， 就是意思意思’ 。 ”田亮认为， 机器翻译还会出现遗漏翻译和过度翻译， 虽然有多种方法可以解决这类问题， 但没有一种方法能做到百分之百纠错 。
【机器翻译“走红”凭实力】广东外语外贸大学南国商学院教授王毅认为， 在日常交流和科技领域， 机器翻译会以便捷和高效得到广泛应用， 但在人文领域翻译中， 人脑对特定语境中语言文字的把握对机器来讲很难逾越 。 “所以不难看出， 机器翻译还有很大的成长空间 。 未来需要新的算法和语义层面的综合性突破， 促进机器翻译产品的迭代和产业全面升级 。 ”田亮说 。 （采访人员 梁剑箫）
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