机器翻译难以替代人工翻译
近年来，机器翻译快速进入公众视野，除了职业译者使用的专业翻译软件，各种在线翻译工具和适用于移动设备的翻译应用程序也给人们带来了很多便利。机器翻译前景如何？有朝一日能否取代人工翻译？围绕相关话题，记者采访了中外学者。
机器翻译潜力大
英国爱丁堡大学教授菲利普·科恩（Philipp Koehn）与北京航空航天大学外国语学院副教授钱多秀告诉记者，机器翻译现在主要有两类用途。一是全自动机器翻译，例如在线翻译服务、社交媒体和即时通讯工具的实时翻译功能、移动设备上的旅游翻译应用程序等。二是计算机辅助翻译，即通过智能搜索和比对技术，利用数据库和翻译记忆程序记录人类译者完成的译文，在遇到重复或类似的句型、词组或专业术语时为译者提供建议。现今，专业译者大多借助机辅翻译软件来提高翻译效率和质量，尤其是对技术资料的翻译。这两类用途今后都会增加，全自动机器翻译虽局限性较大，但非常快捷，且其数据库不断更新，将成为人们日常工作、学习的好帮手；机器辅助翻译使手工翻译流程自动化，减少了译者的重复劳动，并保证了译文的一致性。
美国技术政策专家阿历克·罗斯（Alec Ross）表示，机器翻译正在飞速进步，不久后就将克服在准确性、功能性上的缺陷。当前，机器翻译工具每天为全球2亿多人提供10亿余条翻译，大数据时代的来临使机器翻译的速度和准确度大幅提升；用户还可以将机器翻译的错误标记出来，这些错误也会被加入数据库中用于改进。罗斯预计，10年后，人们只需戴上通过“云链接”与翻译软件相连的耳机，即可享受到机器提供的同声传译。
机器翻译难题多
在美国南佛罗里达大学世界语言系助理教授大卫·阿尔伯苏（David Arbesú）看来，罗斯的展望恐怕过于乐观。机器翻译程序处理的是人为设计的形式语言，人类使用的是随文化发展而自然演化形成的自然语言，两者具有本质差别。自然语言不仅涉及语法和语义，还与社会习俗和语境紧密相连。因此，翻译不仅是字词、句段在另一种语言中的一一对应，而是意义的再表达。同一句话，在不同的文化背景、不同的场合下，以不同的语气说出，可能具有不同的含义，机器难以分辨其中的差异。美国加州大学伯克利分校语言学系教授乔治·莱考夫（George Lakoff）与美国俄勒冈大学哲学系教授马克·约翰森（Mark Johnson）在语言学经典著作《我们赖以生存的隐喻》中提出，语言在本质上更多是隐喻性而非事实性的。人类语言习得常基于对抽象的、具有比喻意义的概念的学习，向机器解释这些概念很困难。
科恩表示，对于许多差距较大、系属不同的语言对来说，翻译工作需要对语句整体进行大规模重构并使用不同的概念，这是机器翻译的一大难题。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副主任宗成庆认为，机器翻译的主要障碍有三个。一是句子结构和语义的多义性：句子通常都有复杂的结构，对其正确地自动解析往往非常困难；同一个单词、短语也常有多种理解可能性。二是普遍存在的未知语言现象：处理生僻、未知的词汇，乃至不符合常规语法的句子等非规范语言现象并不容易。三是不同语言之间的文化差异：翻译与语言文化和历史背景密切相关，需要意译甚至再创作，机器翻译目前基本不具备这种能力。至于口语翻译，还涉及对口音、方言的识别，对语速的适应，对手势、表情等语用信息的理解等诸多问题。
人类译者不会被替代
科恩提出，一些机器翻译问题与人工智能研究的核心问题有关，在明确这些问题的解决途径之前，很难想象机器翻译能达到与人工翻译同等甚至更优的水准。因此，在可预见的未来，机器翻译不会导致人类译者集体失业。钱多秀认为，机器翻译最能大有作为的领域是服务业实用翻译和科学技术翻译，因为其语料重合度高、规律性强。也就是说，机器翻译善于处理的材料均有一定之规，而人类富有创造性，自然语言充满了个性化、可意会难言传的元素，机器基本不可能对此完全理解并翻译出来。目前来看，将大数据与深度学习方法结合，利用海量样本训练机器在翻译过程中自我学习、自我更新，或是机器翻译的一个前进方向。
宗成庆表示，翻译达到“信、达、雅”，这对专业的人类译者而言都绝非易事，更不必说机器翻译。机器翻译现在还在“信”的阶段挣扎，无法保证对原文的理解无误；对于形态多样、不拘一格的文学作品或需要严谨精准表述的政治性文稿、法律条文等，不可能全靠机器翻译完成。就翻译行业而言，人与计算机之间的关系应该是共存互助的，人类译者借助机器翻译减轻负担、改善翻译质量，机器翻译系统可以在人机交互中改进性能，给人类提供更多帮助，这将推动翻译行业的发展。
中国社会科学报记者 王悠然
（编辑:T-win）
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