机器翻译不会取代人工翻译英语吗，机器翻译和自然语言

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近年来,机器翻译技术取得了巨大的进步,从0到1的突破已经在许多语言和许多领域取得。并逐渐接近平行翻译的边界.在西方诸语种之间，机器翻译的准确率已经超过了90%,即使长期以来,翻译中文-英语或英语-中文很难,机器翻译的准确性也不断提高,Deep L与Google Translator的成就屡屡令人惊呼，人类即将从古代翻译业退休 吗?

然而，几年前的乐观和预测,直到2022年才完成。人工翻译不仅离开了历史舞台,他甚至通过机器翻译赚了一大笔钱。另一方面，机器翻译似乎总是面临这样的瓶颈,甚至99%的内容都不错,仍然在炮弹的最后公里,这不是人造的衡平,它制造成千上万的可笑的笑话。

为什么机器翻译仍然不能完全独立地工作,以完全取代人类?问题有两个层次:一是机器翻译本身的工作机制;二是翻译的性质。

自冷战以来,人们提出了人工智能的概念,为什么需要几十年才能取得突破?原因就在于，人类收集、储存和调用数据的能力已经迅速发展起来,机器学习的原理已经成功地从“基于规则”转变为“基于数据”。大数据允许机器使用诸如“监督学习”(数据标签),“不监督学习”(没有数据标签)和“增强学习”(甚至不需要数据),利用机器语言提出和解决问题,然后翻译成自然语言,解答人类的难题。但在最后，所有类似的机器学习都依赖于数据。没有数据，不可能有人工智慧。

机器翻译是由人工知能驱动的,而人工知能的工作机制则以“机器学习”为中心。 机器语言已成功地利用数据学习自然语言,用强大的计算力翻译和解决自然语言,并在一些领域取得了成功。

比如围棋。象棋的概率是天文数字,超过宇宙中的原子总数。象棋一直被看作是很难攻击人工智能的地方,然而,自从阿尔法狗的到来以来,情况发生了很大变化。阿尔法狗只得自己玩,通过“增强学习”获取数量数据,依靠棋子本身的规则来解决问题.人工智能的棋手不知不觉地不倦地训练,虽然计算不能耗尽宇宙中的原子总数,但人类棋手也会被遗留下来。

但在机器翻译领域,人工智能需要处理的数据数量显然远远超过棋盘上的数目。自然语言的庞大库首先是机器计算的一个挑战,它需要在巨大的烟海的文学中爬来爬去;其次,自然语言和机器语言的转换,很难有象棋一样明确的规则。

相反,人工智能处理自然语言,相反, 它 面对 包括 两 种 或 多种 语言 的 所有 公共 知识 。甚至还有一些公众知识较少。这是个浩大的工程，即使人工智能结合了多个机器学习机制,如何将数据库数据输入它是一个漫长而艰巨的任务。

不但如此，语言的演化非常迅速。这个术语在几年内往往不再流行。或者是意义全失，这一过程是机器无法或者难以理解的。不同语言的自然语言也产生完全不同的公共知识,哪怕是同一句话，不同语言或不同学科的情况,尽管自然语言也会产生含义模糊,如句子、口音等等,但它们的含义可能完全不同。比如说，“粒子大小”和“能源”这些互联网公司黑mail,物理学家和互联网产品经理当然不是同样的意思。

如一门学科或一门单词需要首先在两个语言/公共知识之间翻译,甚至是在同一门语言里的提喻（metonymy），因此,任务仍然取决于人工翻译。这并不意味着机器的计算能力有限,这也并不意味着机器的数据处理能力很弱,相反,机器无法理解自然语言的机制以及人类大脑的神经网络。自然语言在自然科学以外的领域也无法与机器语言相符。甚至，自然语言本身仍有很大空间,对于机器语言来说很难理解。问题逼到这一步，已经变成了一个“机器能否像一个真正的人一样理解、思考、表达，拥有与人类一样的欲望和本能,要像人类一样生活,真正学会一门语言”——这就是图灵测试边界以外的更深层次问题了，这也是科幻小说的未来,尚未完全预测。

这不是为了贬值人工智能。实际上，人工智能对人工翻译提出了越来越大的挑战.当一种人工翻译被翻译成一种语言时,首先你需要掌握至少两个语言背后的所有公共知识。显然，从数据量和计算的角度来看,人类的大脑完全不能与机器相比较。今天,随着人类知识的总量继续爆炸,优先考虑已成熟的公共知识翻译工作的机器解决方案,集中处理机器的不可预测的公众知识,使用机器翻译节约能源和时间,已选出一名高级翻译.尽管机器翻译还没有完全取代人类,人类不再受机器翻译的约束。

来源：南方周末

作者：克之

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