去年，有关Google神经网络机器翻译的报道很火，在翻译圈也掀起了一番热议。
AlphaGo与李世石的人机围棋大战上半年才落幕，Google又向人类的另一智慧高地发起了冲锋。那机器翻译是否会逐步，甚至最终取代人工翻译呢？
文学翻译派说：绝不可能！让机器翻首唐诗试试！
机器翻译派说：The future does not need translators.或者说，将来翻译这个职业可能就不存在了。
这两种观点都太极端。其实为什么一定要把机器放在人的对立面呢？机器翻不好的，人就能翻好吗？反过来说，人能翻好的，机器就一定翻得好吗？
其实，早在20世纪50年代，机器翻译研究就有过盲目乐观的泡沫期。其间，关于机器翻译的质量，最著名的例子是：英语谚语“The spirit is willing but the flesh is weak”（心有余而力不足）机译成俄语，再回译为英语时，变成了“The Vodka is strong but the meat is rotten”（酒是好的，肉变质了）。
后来，由于自然语言处理在消除歧义方面的困难，机译研究一度停滞。这几年的卷土重来，一方面是因为超级计算机飞速提升的计算能力，另一方面是因为互联网的迅速发展，让语言不通成为极大的障碍，催生了海量的翻译需求，而人工翻译无论在数量上，还是响应速度上，都无法满足这样的需求。试想亚马逊或者阿里巴巴在拓展海外市场时，网上买家和卖家之间因语言不通无法实时沟通而产生的翻译需求，哪里等得及。所以各大巨头才斥资研发机器翻译。
机器翻译的缺点不仅仅是翻得不够好，其实还有太贵的门槛。从使用者的角度来说，Google Translate，百度翻译，很多机器翻译的工具都是免费的，但其实研发部署一个这样的工具，要有超强的计算能力和算法模型，要有顶尖的IT人才，得多少真金白银啊，这还没算整理语料的费用。根据业内研究机器翻译的专业人士分析，Google此次发布的成果只是整合了这两年学术界神经网络机器翻译的多种最新技术，利用他们强大的工程能力和计算能力，搭了一个很好的系统而已，并没有全新的技术，与AlphaGo的神经网络也完全是两码事。
媒体往往为了博人眼球而取各种“骇人”题目来吸引公众的注意，开发者的“极端”话语也往往基于商业立场和宣传目的。但作为译员，如果就此各种担心，轻言放弃，其实会错失大好的时机。机器翻译要达到人工翻译的水准，得看是什么语言，什么领域，靠谱的语料有多少，而且语料并不是越多越好。语料越多，反而“噪音”越大。需要有精准的垂直领域的语料，才能训练出好的机器翻译模型，而在语料界，100万句对都只是毛毛雨。
语言常常是模糊的，不仅充满了大量的歧义，而且还在高速演变。还记得网上流传的外国人中文十级考试里的题吗？
夏天能穿多少穿多少，冬天能穿多少穿多少。
这让机器翻译怎么破！
我们不能忽视机器翻译带来的影响，但也不必心生恐惧，只有拥抱技术的进步，充分利用技术带来的便利，才能跟上时代的步伐，一直笑傲译林。
其实，人工翻译的市场跟机器翻译的市场不太重合。人工翻译对准的是高端市场。你会让机器来翻译公司重要的合同吗？你会雇用机器口译来翻译重要的手术吗？
机器翻译的目标市场是要求不那么精准的翻译情景，或是语义明确的，亦或是只以大概了解为要求的文本，或是有固定套语的文本，比如医学论文、专利申请、时事新闻等。
另一方面，机器翻译的蓬勃发展会催生巨大的翻译市场，翻译工作只会越多，而不是越少！
机器翻译要完全替代人工翻译，还有很长的路要走。
所谓替代，只是博人眼球的极端之说。难道不是和谐共存吗？
完全否定机器翻译和完全夸大机器翻译的观点，都太片面了。机器翻译和人工翻译是伙伴关系，而不是竞争对手的关系。机器翻译并不会让人工翻译的价值更低，而是并不是所有的文本都值得让人工翻译去做而已。机器翻译让人工翻译得以承担更为重要的任务。
为了迎接即将到来的翻译市场大爆发，我得赶快去学习了。
担心翻译水平还不如机器翻译的小伙伴们，可要加油了哦！
网友评论