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翻译机 器与人工智能的发展重要阶段
时间:2018-01-11 10:04:32来源:青岛翻译公司

  “机器翻译”是一个 相对模糊的概念,大体上 所有利用机器帮助人类进行翻译活动的技术和服务都可以归类为机器翻译。例如在线词典、翻译套件等,在广义 上也可以称为机器翻译。现在绝大多数情况下,机器翻 译指的是利用机器(电脑)进行完 整的句子或篇章翻译的系统。在线词 典等在这种定义下都被排除在外。大体上,机器翻 译的发展可以分为一下几个阶段:早期探索时期(1933-1956);第一次热潮时期(1956-1966);商用的基于规则时期(1967-2007);统计机器学习时期(1993-2016);神经网 络机器翻译时期,2013至今。

  从机器翻译(Machine Translation)这个名 词我们就可以看出这项技术有着悠久的历史——至少比电脑 (Computer)出现还要早。虽然人 类很早就开始提出利用机器提供翻译服务,早期的 提议大多停留在类似“文曲星”词典的 快速词典查找设备上。直到1933年,俄罗斯人特洛伊斯基 (Peter Petrovich Troyanskii) 第一次 提出了机器翻译模型,并在1937年展示 了一个机器翻译系统。这个机器能够自动地找到句子中每个词的翻译——使用的 是一种纸带存储设备。(题外:此君参 与了苏联大百科全书的编辑,深感翻 译不便的他全心投入翻译机器的设计,当然最后并没有成功)。

“机器翻译”

  从这个时候开始,直到1949年机器 翻译并没有太多的进展,特洛伊 斯基的工作和大多数苏联的工作一样并不为西方世界所知。直到电 子计算机的出现,机器翻 译的可能性才为人们所重视。特别是Warren Weaver 的雄文《翻译》——是的,这份备 忘录的名字就叫Translation。

  然而从近30年的机 器翻译发展来说,传统的 语言学逐渐被移出机器翻译的核心算法,但是仍 然扮演重要的角色,特别是 在数据不足的情况下。在统计机器翻译时代,一些公 司从语言学角度出发,在基于 规则的方法上添加统计。而另一 些公司则完全采用统计方法。从语言 学出发的方法往往能在数据量小的情况下接近纯统计方法,然而当 数据量大到一定程度,纯统计 方法就快速占据上风。

  在神经 网络机器翻译时代,目前来看语法、语义等 信息还没有较好的应用,虽然研 究人员也在尝试,但是目前看来大多是incremental的小进展。

  人工智能的威胁,对技术 性工种的打击才最大。人工智 能领域大佬们纷纷预测,初级医生、律师、工程师等岗位,将会是 第一批被下岗的人才。未来职 业被人工智能取代的可能性,将与这 个职业当中所包含的人性要素水平直接相关。

  在智能翻译市场,针对学 生外语学习的翻译产品一直都是一块刚需市场,例如曾 经在中学生中十分流行的「文曲星」、「小霸王」。而针对旅游、商务跨文化交流方面,一直都 因为应用场景的复杂性而依然以传统的人工翻译为主。相信随 着人工智能技术的发展,越来越多「聪明的」翻译类产品,将会出 在我们的生活中,带给我们便利。机器翻 译给我们的生活确实带来了便利,但复杂 性的环境下翻译无法取代人工。

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