广阔前景 机器翻译能否超越人译?
【环球科技报道】1947年，美国科学家韦弗(W. Weaver)博士和英国工程师布斯(A. D. Booth)博士提出了利用计算机进行语言自动翻译的设想，机器翻译(Machine Translation，英文简称MT，中文简称“机译”)从此步入历史舞台，并走过了一条曲折而漫长的发展道路。
从上世纪50年代到60年代前半期，机译研究呈不断上升趋势，并从理论走向实验。美国和前苏联两个超级大国出于政治、军事、经济目的，均对机译项目提供了大量的资金支持，而欧洲国家由于地缘政治和经济的需要也对机译研究给予了相当大的重视;此时的中国和日本也开始了这项研究，机译一时出现热潮。这个时期的机译虽然刚刚处于开创阶段，但已进入了最初的繁荣期。
1966年，由美国科学院成立的语言自动处理咨询委员会(ALPAC)公布了一个题为《语言与机器》的报告;该报告全面否定了机译的可行性和实用性，并建议停止对机译项目的资金支持。这一报告的发表给了正在蓬勃发展的机译当头一棒，美加英法德意等国的相关研究陷入了近乎停滞的僵局。无独有偶，当时的中国爆发了“文革”动乱，基本上这些研究也停滞了。这个时期的机译研究步入了萧条期。
进入70年代后，随着科学技术尤其计算机技术的发展和国际交流的日趋频繁，从技术层面和社会需求推动了机译研究的复苏，机译项目又开始发展起来，各种实用的以及实验的系统被先后推出。而中国的机译研究在“文革”结束后也重新振作起来，80年代中期以后，其机译研究发展进一步加快，并取得了长足的进步和可喜的成绩。
从80年代中期开始，基于语料和多引擎机译方法的广泛运用，机译系统的性能和效率有了明显提高，各式各样的翻译软件如雨后春笋般问世，并走进了市场。例如，中国就推出了一系列机译软件——“译星”、“雅信”、“通译”、“华建”、“朗道”、“汉神”等。
到了本世纪，由于互联网技术的普遍应用，机译又迎来了一个全新的发展机遇。如今基于搜索引擎的在线翻译已成为了一个必不可少的工具。例如，谷歌翻译、必应翻译、雅虎翻译、脸谱翻译、有道翻译、百度翻译等已给人们的生活、工作和学习带来了各种便利。其中谷歌翻译目前已实现了对100种语言的支持，每日用户超过2亿。
为提高在线翻译质量，谷歌公司的几名工程师提出了一种崭新的机译方法——将语言翻译变成向量空间数学问题，利用数据挖掘技术建模一种语言的结构，然后与另一种语言的结构进行对比，从而扩充和完善双语平行语料库。他们声称：在翻译英语和西班牙语之间的单词和短语时，准确率可以达到几乎90%。此外，为了进一步提高在线翻译质量，谷歌建立了人工翻译社区，面向所有用户开放。在这个社区里，语言专家和专业译者可以对原有的译文进行比较、评分，同时也可以提交新的译文。
2011年开始，伴随着语音识别、机译技术的快速发展和经济全球化的需求，即时口译研究已成为当今信息处理领域新的研究热点。例如，谷歌公司新推出的翻译手机软件就具有即时语音翻译功能;除了语音翻译功能之外，该软件还能让使用者用手机的摄像头即时翻译图像内的文本。
前不久，微软公司推出了具有即时口译功能的“Skype Translator”，它可以自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息，当前支持的语言包括英语、西班牙语、意大利语和汉语普通话。除了实时语音翻译之外，Skype Translator的即时通信消息翻译已支持50种语言，包括法语、日语、阿拉伯语、威尔士语等。由于这款翻译工具集成了机译、大数据、语音识别、机器学习等先进技术，因此被广泛看好。
最近，百度公司发布了融合统计和深度学习方法的在线翻译系统。该系统能借助计算机模拟的海量神经元，模仿人脑“理解语言，生成译文”，同时结合百度已有的统计机译技术，让机译质量实现突破。
机译是涉及数学、语言学、逻辑学、人工智能和语音技术等多种学科和技术的综合性研究课题。它消除了不同文字和语言间的隔阂，堪称高科技造福人类之举。美国发明家和企业家库兹威尔(R. Kurzweil)博士在接受著名网络媒体《赫芬顿邮报》采访时曾预言，“到2029年机译的译文质量将达到人工翻译的水准。”这一预言未免过于乐观。但遗憾的是，至今机译的若干理论难题(如深层次语义)都没有从根本上得到解决;某些方法和技术也没有实质性的改进;机译系统的性能(在消歧和调序方面)还不尽如人意，尤其是译文质量，离理想目标仍相差甚远。
众所周知，人工翻译的过程是人工译者集理解、分析、选择及再创造为一体的综合过程,是大脑思维活动的过程。因此，机译的译文质量要达到人工翻译的水准，就必须解开大脑处理语言信息之谜。正如中国数学家和语言学家周海中教授所言：在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。这一观点精辟到位，道出了制约译文质量提高的瓶颈所在。
我们相信，在计算机专家、语言学家、心理学家、逻辑学家和数学家的共同努力下，尤其在“人类大脑工程”的推动下，机译的瓶颈问题将会得到解决，语言的交流障碍将会得以跨越。展望未来，机译技术将迎来更加光明的发展前景和更加广阔的发展空间。
(作者为美国微软公司高级工程师 刘世杰)
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从上世纪50年代到60年代前半期，机译研究呈不断上升趋势，并从理论走向实验。美国和前苏联两个超级大国出于政治、军事、经济目的，均对机译项目提供了大量的资金支持，而欧洲国家由于地缘政治和经济的需要也对机译研究给予了相当大的重视;此时的中国和日本也开始了这项研究，机译一时出现热潮。这个时期的机译虽然刚刚处于开创阶段，但已进入了最初的繁荣期。
1966年，由美国科学院成立的语言自动处理咨询委员会(ALPAC)公布了一个题为《语言与机器》的报告;该报告全面否定了机译的可行性和实用性，并建议停止对机译项目的资金支持。这一报告的发表给了正在蓬勃发展的机译当头一棒，美加英法德意等国的相关研究陷入了近乎停滞的僵局。无独有偶，当时的中国爆发了“文革”动乱，基本上这些研究也停滞了。这个时期的机译研究步入了萧条期。
进入70年代后，随着科学技术尤其计算机技术的发展和国际交流的日趋频繁，从技术层面和社会需求推动了机译研究的复苏，机译项目又开始发展起来，各种实用的以及实验的系统被先后推出。而中国的机译研究在“文革”结束后也重新振作起来，80年代中期以后，其机译研究发展进一步加快，并取得了长足的进步和可喜的成绩。
从80年代中期开始，基于语料和多引擎机译方法的广泛运用，机译系统的性能和效率有了明显提高，各式各样的翻译软件如雨后春笋般问世，并走进了市场。例如，中国就推出了一系列机译软件——“译星”、“雅信”、“通译”、“华建”、“朗道”、“汉神”等。
到了本世纪，由于互联网技术的普遍应用，机译又迎来了一个全新的发展机遇。如今基于搜索引擎的在线翻译已成为了一个必不可少的工具。例如，谷歌翻译、必应翻译、雅虎翻译、脸谱翻译、有道翻译、百度翻译等已给人们的生活、工作和学习带来了各种便利。其中谷歌翻译目前已实现了对100种语言的支持，每日用户超过2亿。
为提高在线翻译质量，谷歌公司的几名工程师提出了一种崭新的机译方法——将语言翻译变成向量空间数学问题，利用数据挖掘技术建模一种语言的结构，然后与另一种语言的结构进行对比，从而扩充和完善双语平行语料库。他们声称：在翻译英语和西班牙语之间的单词和短语时，准确率可以达到几乎90%。此外，为了进一步提高在线翻译质量，谷歌建立了人工翻译社区，面向所有用户开放。在这个社区里，语言专家和专业译者可以对原有的译文进行比较、评分，同时也可以提交新的译文。
2011年开始，伴随着语音识别、机译技术的快速发展和经济全球化的需求，即时口译研究已成为当今信息处理领域新的研究热点。例如，谷歌公司新推出的翻译手机软件就具有即时语音翻译功能;除了语音翻译功能之外，该软件还能让使用者用手机的摄像头即时翻译图像内的文本。
前不久，微软公司推出了具有即时口译功能的“Skype Translator”，它可以自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息，当前支持的语言包括英语、西班牙语、意大利语和汉语普通话。除了实时语音翻译之外，Skype Translator的即时通信消息翻译已支持50种语言，包括法语、日语、阿拉伯语、威尔士语等。由于这款翻译工具集成了机译、大数据、语音识别、机器学习等先进技术，因此被广泛看好。
最近，百度公司发布了融合统计和深度学习方法的在线翻译系统。该系统能借助计算机模拟的海量神经元，模仿人脑“理解语言，生成译文”，同时结合百度已有的统计机译技术，让机译质量实现突破。
机译是涉及数学、语言学、逻辑学、人工智能和语音技术等多种学科和技术的综合性研究课题。它消除了不同文字和语言间的隔阂，堪称高科技造福人类之举。美国发明家和企业家库兹威尔(R. Kurzweil)博士在接受著名网络媒体《赫芬顿邮报》采访时曾预言，“到2029年机译的译文质量将达到人工翻译的水准。”这一预言未免过于乐观。但遗憾的是，至今机译的若干理论难题(如深层次语义)都没有从根本上得到解决;某些方法和技术也没有实质性的改进;机译系统的性能(在消歧和调序方面)还不尽如人意，尤其是译文质量，离理想目标仍相差甚远。
众所周知，人工翻译的过程是人工译者集理解、分析、选择及再创造为一体的综合过程,是大脑思维活动的过程。因此，机译的译文质量要达到人工翻译的水准，就必须解开大脑处理语言信息之谜。正如中国数学家和语言学家周海中教授所言：在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。这一观点精辟到位，道出了制约译文质量提高的瓶颈所在。
我们相信，在计算机专家、语言学家、心理学家、逻辑学家和数学家的共同努力下，尤其在“人类大脑工程”的推动下，机译的瓶颈问题将会得到解决，语言的交流障碍将会得以跨越。展望未来，机译技术将迎来更加光明的发展前景和更加广阔的发展空间。
(作者为美国微软公司高级工程师 刘世杰)
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