巴别塔之路，人工智能能否颠覆翻译的未来？
文/李玮
题记：因为耶和华在那里变乱天下人的言语，使众人分散在全地上，所以那城名叫巴别。 -- 创世纪 11:9
《圣经·创世纪》中提到了人类多种语言的起源，而人类语言的复杂性正成为互联网发展，乃至全球经济发展的桎梏。根据民族语言网(Ethnologue)提供的数据，目前全球正使用的语言多达7100种，但互联网网页上的语言只占其中的约5%。甚至一些国家的官方语言，例如印地语和斯瓦西里语，也很少为互联网所包容。
为了促进不同地区之间的沟通，使全球各地区人群都能参与到数字经济中，翻译显得尤为重要。业内人士估计，目前全球翻译市场的年规模达到370亿美元。在新闻出版行业，国内外媒体和图书出版的交流正越来越火爆。不仅路透社、《华尔街日报》和《金融时报》等知名媒体的内容能在第一时间被翻译成中文，《乔布斯传》和《从0到1》等硅谷新书也在被迅速本地化。在企业界，对各类报告、技术手册和合同文书的本地化需求也非常旺盛。
因此在过去多年时间里，市场对翻译，尤其是优质翻译有着强烈的需求，陪同在国家领导人身旁的同声传译更是公众瞩目的焦点。然而与其他行业类似，翻译也正在被科技颠覆。
技术颠覆传统翻译？
一方面，翻译开始走向众包。包括Facebook和Twitter在内的社交媒体正尝试通过众包模式实现网站的本地化，而译言网和Rantonwork等翻译平台也在利用众包的力量去提供其他语言的内容。另一方面，人工智能的发展推动了机器翻译的进步。在国外，许多科技巨头均利用人工智能技术去提供翻译服务，例如近期引人关注的Skype Translator。在国内，百度、金山、网易有道、科大讯飞也都在开发类似的技术。
其中，人工智能翻译的发展尤其值得关注。目前，在谷歌翻译应用中，只需将摄像头指向希望翻译的文字，用户就可以立即获得翻译结果。到今年夏季，谷歌这一服务已支持27种语言的实时语音翻译，以及37种语言的文字翻译。
谷歌软件工程师奥塔韦·古德在技术研发博客上表示，为了实现这一目标，谷歌收购了现实增强翻译应用Word Lens，并利用机器学习和卷积神经网络技术去加强该应用，而图像识别是最关键的一点。
他举例称，5年前，让计算机识别照片中是狗还是猫都非常困难，但凭借卷积神经网络的发展，计算机不仅能区别动物的不同，甚至还能识别宠物犬的品种。
这项技术实现的第一步是将画面中的背景和文字分离。计算机会识别同色的不同像素点，并将其确定为字符。随后，通过深度学习技术，应用可以将字符拼写成单词。卷积神经网络的作用则在于，使计算机能够分得清字符和非字符，并在模糊、脏乱的背景中准确识别出字符。最终，计算机会利用模糊查找技术去查词典，翻译出已识别的单词。在实际场合中，通过谷歌翻译去实时翻译外文菜单或路旁标志牌非常成功。
微软的技术发展甚至要更进一步。今年，微软旗下Skype推出了Skype Translator，成功实现了不同语言的实时语音翻译。利用这一功能，微软执行副总裁沈向洋甚至用中文接受了《纽约时报》记者的英语视频采访，向对方解释了Skype Translator未来的意义。
听起来，人工智能翻译不仅能在实时性上胜过普通翻译，翻译准确性也不会差得太远。但实际上，目前的机器翻译仍局限于让用户“看懂”。基于机器翻译的结果，用户连猜带蒙或许可以弄清外文的含义，但关于流畅度、文学性，乃至语言的美感，人工智能仍有很大的缺陷。
智能+人工=翻译的未来
为了弥补人工智能的不足，许多翻译技术公司正在尝试新模式，即人工智能+翻译众包的结合。这或许代表了翻译的未来发展趋势。
在这种模式中，人工智能首先完成最基本的翻译。在拿到来自机器的初步翻译结果后，众包的普通译者首先对机器翻译的差错进行更正。随后，高级译者将对翻译后文本的文学性和专业性做进一步修订。这样的流水作业将带来更高的效率，同时确保质量。
机器学习技术也会参与这一过程。通过机器学习，计算机将基于人工修订后的结果学到准确的单词表达，以及人类的语言习惯，从而优化未来的翻译能力。另一方面，计算机也会对人工翻译的“硬性”部分进行追踪，帮助译者避免低级错误。在这一过程中，人工智能和人工翻译将形成良性循环。
人工智能对人工翻译的帮助还不仅于此。例如，在众包译者工作的同时，人工智能将会了解不同译者具备的专业性。通过对这类数据的收集和分析，人工智能可以向不同译者分配他们擅长的翻译内容。例如，关于计算设备说明书的翻译将精准分配至电脑专家，而财务报告的翻译将可以由会计专业的译者来担纲。
这种模式正在引起全球投资人的关注。例如，硅谷创业孵化器Y Combinator在2014年冬季班时孵化了这样一家公司Unbabel。与传统人工翻译相比，人工智能的引入提高了效率，而不同于单纯的机器翻译，人工翻译使翻译的表达更准确、更流畅，更适合用于正式场合。
在国内，市场最主要的翻译需求是中英文之间的互译，无论是新闻媒体、学术论文，还是英剧美剧。人工智能和人工翻译的结合可以优化当前翻译的效率，带来更自由的跨国交流，创造更大的市场机会。
更重要的是，对于尚未被纳入互联网的少数族裔语言，这种模式将带来明显帮助。可以想象，通过统一的人工智能数据库，谷歌、雅虎、Facebook等网站将自动翻译成非洲、南亚或印第安语言，而当地志愿者可以在此基础上高效的完成优化。这将消除互联网向贫穷国家普及过程中的语言障碍，成为真正连接全世界的“信息高速公路”。
题记：因为耶和华在那里变乱天下人的言语，使众人分散在全地上，所以那城名叫巴别。 -- 创世纪 11:9
《圣经·创世纪》中提到了人类多种语言的起源，而人类语言的复杂性正成为互联网发展，乃至全球经济发展的桎梏。根据民族语言网(Ethnologue)提供的数据，目前全球正使用的语言多达7100种，但互联网网页上的语言只占其中的约5%。甚至一些国家的官方语言，例如印地语和斯瓦西里语，也很少为互联网所包容。
为了促进不同地区之间的沟通，使全球各地区人群都能参与到数字经济中，翻译显得尤为重要。业内人士估计，目前全球翻译市场的年规模达到370亿美元。在新闻出版行业，国内外媒体和图书出版的交流正越来越火爆。不仅路透社、《华尔街日报》和《金融时报》等知名媒体的内容能在第一时间被翻译成中文，《乔布斯传》和《从0到1》等硅谷新书也在被迅速本地化。在企业界，对各类报告、技术手册和合同文书的本地化需求也非常旺盛。
因此在过去多年时间里，市场对翻译，尤其是优质翻译有着强烈的需求，陪同在国家领导人身旁的同声传译更是公众瞩目的焦点。然而与其他行业类似，翻译也正在被科技颠覆。
技术颠覆传统翻译？
一方面，翻译开始走向众包。包括Facebook和Twitter在内的社交媒体正尝试通过众包模式实现网站的本地化，而译言网和Rantonwork等翻译平台也在利用众包的力量去提供其他语言的内容。另一方面，人工智能的发展推动了机器翻译的进步。在国外，许多科技巨头均利用人工智能技术去提供翻译服务，例如近期引人关注的Skype Translator。在国内，百度、金山、网易有道、科大讯飞也都在开发类似的技术。
其中，人工智能翻译的发展尤其值得关注。目前，在谷歌翻译应用中，只需将摄像头指向希望翻译的文字，用户就可以立即获得翻译结果。到今年夏季，谷歌这一服务已支持27种语言的实时语音翻译，以及37种语言的文字翻译。
谷歌软件工程师奥塔韦·古德在技术研发博客上表示，为了实现这一目标，谷歌收购了现实增强翻译应用Word Lens，并利用机器学习和卷积神经网络技术去加强该应用，而图像识别是最关键的一点。
他举例称，5年前，让计算机识别照片中是狗还是猫都非常困难，但凭借卷积神经网络的发展，计算机不仅能区别动物的不同，甚至还能识别宠物犬的品种。
这项技术实现的第一步是将画面中的背景和文字分离。计算机会识别同色的不同像素点，并将其确定为字符。随后，通过深度学习技术，应用可以将字符拼写成单词。卷积神经网络的作用则在于，使计算机能够分得清字符和非字符，并在模糊、脏乱的背景中准确识别出字符。最终，计算机会利用模糊查找技术去查词典，翻译出已识别的单词。在实际场合中，通过谷歌翻译去实时翻译外文菜单或路旁标志牌非常成功。
微软的技术发展甚至要更进一步。今年，微软旗下Skype推出了Skype Translator，成功实现了不同语言的实时语音翻译。利用这一功能，微软执行副总裁沈向洋甚至用中文接受了《纽约时报》记者的英语视频采访，向对方解释了Skype Translator未来的意义。
听起来，人工智能翻译不仅能在实时性上胜过普通翻译，翻译准确性也不会差得太远。但实际上，目前的机器翻译仍局限于让用户“看懂”。基于机器翻译的结果，用户连猜带蒙或许可以弄清外文的含义，但关于流畅度、文学性，乃至语言的美感，人工智能仍有很大的缺陷。
智能+人工=翻译的未来
为了弥补人工智能的不足，许多翻译技术公司正在尝试新模式，即人工智能+翻译众包的结合。这或许代表了翻译的未来发展趋势。
在这种模式中，人工智能首先完成最基本的翻译。在拿到来自机器的初步翻译结果后，众包的普通译者首先对机器翻译的差错进行更正。随后，高级译者将对翻译后文本的文学性和专业性做进一步修订。这样的流水作业将带来更高的效率，同时确保质量。
机器学习技术也会参与这一过程。通过机器学习，计算机将基于人工修订后的结果学到准确的单词表达，以及人类的语言习惯，从而优化未来的翻译能力。另一方面，计算机也会对人工翻译的“硬性”部分进行追踪，帮助译者避免低级错误。在这一过程中，人工智能和人工翻译将形成良性循环。
人工智能对人工翻译的帮助还不仅于此。例如，在众包译者工作的同时，人工智能将会了解不同译者具备的专业性。通过对这类数据的收集和分析，人工智能可以向不同译者分配他们擅长的翻译内容。例如，关于计算设备说明书的翻译将精准分配至电脑专家，而财务报告的翻译将可以由会计专业的译者来担纲。
这种模式正在引起全球投资人的关注。例如，硅谷创业孵化器Y Combinator在2014年冬季班时孵化了这样一家公司Unbabel。与传统人工翻译相比，人工智能的引入提高了效率，而不同于单纯的机器翻译，人工翻译使翻译的表达更准确、更流畅，更适合用于正式场合。
在国内，市场最主要的翻译需求是中英文之间的互译，无论是新闻媒体、学术论文，还是英剧美剧。人工智能和人工翻译的结合可以优化当前翻译的效率，带来更自由的跨国交流，创造更大的市场机会。
更重要的是，对于尚未被纳入互联网的少数族裔语言，这种模式将带来明显帮助。可以想象，通过统一的人工智能数据库，谷歌、雅虎、Facebook等网站将自动翻译成非洲、南亚或印第安语言，而当地志愿者可以在此基础上高效的完成优化。这将消除互联网向贫穷国家普及过程中的语言障碍，成为真正连接全世界的“信息高速公路”。
（编辑:T-win）
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