人工智能翻译的发展现状与前景分析

哈斯叶提·居玛

摘要：随着互联网的兴起与发展，不仅仅是带来一场新技术的革命，同时也是对传统行业的巨大挑战，比如翻译工作。在互联网时代下人工智能技术和CAT技术的发展与成熟，大家开始担心机器会逐渐取代传统人工翻译。但是汉语言博大精深，不光日常用语、用法不好掌握，就拿极具文化底蕴的诗歌来说，即便是人工翻译也不能保证完全转译，能达到七八分神韵和意味已经是非常接近了，何况是机器翻译呢。人工翻译是一个古老的职业，需要具有非常专业的文化、学识水平，新时代的快速发展，并不意味着可以使机器翻译取代人工翻译，但是却对人工翻译提出了更高的要求，只有紧跟时代的发展并且借助科技力量，与时俱进，才能更好更精准的去翻译。本文从机器翻译的原理，人工智能翻译的发展现状与前景分析进行论述。

关键词：人工智能翻译 发展现状 前景分析

在经济高速发展的今天，随着互联网的深入，人工智能会是社会发展的必然选择。已有的事实证明机器人通过加强学习，可以胜任很多的职位，尤其是AI智能翻译，以前我们想南北方地域差异，语言存在一定的理解错误，但是现在智能手机可以实时翻译不再是难事。因此人工智能翻译需要不断地学习，提升，包括计算能力、对于科学信息的认知、语言学等等，这也是人工智能翻译的更高目标，实现更为精准的翻译。

一、翻译的本质与定义

翻译是不同语言之间的转换，如果要达到精准翻译就得结合不同地区，不同国家的语言规范以及标准，它的本质是科学性和艺术性的有机统一。黄振定指出，对于翻译活动而言，其中蕴含着一定的科学以及艺术特性，可以说是两者的协调统一。王宁对翻译有着这样的理解，即：翻译是一种媒介，通过翻译可以实现两种不同语言、形象与语言、符码与文字等的良好转换，是一种将不理解的事物转化为可理解事物的过程。刘宓庆提出，对于翻译的艺术性以及科学性，两者都是不可被忽视的，这是由于这项活动既具备科学性质有具备艺术性质。若通过机器进行翻译，其原理是以语料库为主要基础开展相应的翻译活动，这一翻译方式虽然具备一定的科学性，不过在艺术性的表现上差强人意，甚至有时无法将其艺术性表现出来，特别是对于文学作品的翻译，这一问题更为突出，而若想将翻译活动的艺术性以及科学性都体现出来，往往需要通过人工翻译的方式。

近年来，科学技术的不断发展下，人们的阅读习惯逐渐呈现出多样化的变化趋势，翻译不仅仅只局限于语言间的转换，而是逐渐向表现形式、字符以及图像等方向进行延伸。例如，课堂上教师会将文言文转化为白话文，从而使学生对其内容进行了解;生活中父母会拿着图画书为孩子讲述其中的故事等等，以上行为均属于翻译活动，这种类型的翻译活动，是无法通过机器实现的。现阶段，机器翻译往往只是语种间的翻译，没有办法实现现代文与古文的互译，更难以进行图像、字符、表现形式等人的主观性要求较高的翻译材料的翻译。

二、机器翻译原理

机器翻译还被称为人工智能翻译，具体是指在机器的深度学习下，将一种抽象的符号系统向符号系统进行转化的过程，机器的翻译行为，代表着人工智能与人类的一种深度竞争，其原理共包括两种：第一种，基于语法规则的机器翻译;第二种，基于统计的机器翻译，下文分别做出阐述。

首先，基于语法规则的机器翻译

大多数机器翻译都是基于语法规则下进行的，常见的有中间语言法、转化法以及直接法。对于中间语言法，其是利用无歧义的、通用的中间语言实现过渡。对于转化法，是将中间表达式置于原语和译语间，利用中间表达式实现翻译目的。对于直接法，是将译文的词、句通过原文词、句进行表达，并适当调整词序。以上方法中，直接法是较为典型的翻译方式，一直沿用至今。

其次，基于统计的机器翻译

这种方式是将机器翻译看作噪音信道问题，语言A通过信道变形为语言B，通过对源语言B的观察，从而得到目标语言A，通过概率法找到可能性最大的S。

三、机器翻译发展现状

机器翻译是将计算机技术作为主要的技术支撑，将一种自然语言向另一种自然语言进行转化的过程，作为一种应用工程，其是多种科学的集合，包括语言科学、计算机科学、数理逻辑科学等，属于边缘学科或交叉学科领域。早在20世纪50年代，美国就出现了机器翻译，现今，大多数国家都已经具备机器翻译的能力。近年来，在计算机技术的不断发展下，机器翻译能力也得以增强，逐渐具备了智能声控翻译功能，例如，手机具有语音识别能力，可以执行简单的声控翻译了，不懂外语的人只要选择手机上的相应功能按钮，就可以通过有声语言输入，转换成所需要的外语，不过这个翻译技术还处于简单的语言处理阶段。由于机器翻译速度快，成本低，已经成为翻译界最受青睐的翻译工具。在我国，机器翻译进入百姓生活最早是在20世纪90年代，最初的词对词翻译软件是金山词霸，发展至今，机器翻译已经能够做到在短短的几分钟内，完成大篇幅文章的处理工作，是当前不可缺少的翻译方式。并且，在机器翻译的开发上，也逐渐向多元化方向发展，出现了较多的网络在线翻译平台、翻译软件等，规模逐渐壮大，较多的开发机构以及软件也逐渐拓宽了自身发展领域，不仅仅局限于大的公司、企业，而是朝向更为丰富、开阔的方向发展。现阶段，全国各大城市，基本上均具有机器翻译的软件开发公司，较多的电脑公司也逐渐向机器翻译的开发市场进发，想要在此开疆拓土，目前，基于语料库的翻译汉维互译实例正成为未来发展的方向，少数民族语言的翻译也开始初露端倪。

四、AI翻譯的发展前景

一开始，语言服务业一直认为“人工翻译无法替代”，随着科学技术的不断发展，逐渐进行人机结合积极探究新的转变方向，在这一过程中经历了种种转变，从开始的抵触到恐慌最终达接纳。AI的出现，对于人工翻译而言到底是促进其发展的良机，还是一种不可阻挡的挑战？是否在未来的某一天，机器翻译完全取代人工翻译也是一直以来各界关注的话题，针对这一问题，在人工翻译真正“被取代”之前，会一直继续下去。但可以肯定的是，这一天的到来，必定以“机器完全拥有人类智慧”为前提。如果这一设想当真在有朝一日变为现实，那么届时不只是语言服务行业，而是整个社会的各行各业，人工劳力都将被人工智能所取代。

就目前发展趋势分析，虽然当前能有利用一些实用的技术让机器去模拟人的智能活动，模拟人对语义的理解，不过相对于彻底的人工智能以及语义理解，仍然有较大的发展空间。若在未来机器真的可以实现准确的实时翻译，其角色更应该是辅助相关产业的工作人员更轻松、便捷地开展工作，并不是完全取代人工翻译。此外，针对上文分析到的问题，在人工智能的神经网络翻译技术领域，有一些解决方案可以作为比较高效的补充，或许在未来，这些会成为神经网络翻译企业接下来的重点发展方向。

第一，引进NMT以外的人工智能技术：近年来，在其他人工智能领域机器翻译技术实现了新的突破。例如，注意力模型的出现，是始于Deepmind在机器视觉领域的技术构想。由此可见，将其他领域的算法与模型引入翻译领域，或许可以取得意想不到的收获。

第二，建立机器学习使用的用户数据库，激发互动：在机器学习的原理当中，往往通过对错误样本纠错能够起到较好的学习效果，不过，通常情况下，企业很难完成翻译上的纠错行为。调动用户主动纠错翻译结果，同时，将其作为主要依据进行数据库的建立，或许是非常便捷的办法。现今，存在的大多机器翻译平台都会具备纠错功能，不过有些用户的参与热情以及参与方式会直接影响到实际的应用效果。

第三，建立完善和深度的学习架构，是为了让翻译系统不断地进行自我优化，从而解决很多“不知所述、莫名其妙”的翻译结果。其实就是尝试优质训练资料下的弱监督学习，归根结底是个有监督学习过程，也许是个解决方案。

第四，利用专业的系统领域去解决一些专业方面的翻译，比如文言文的汉维翻译，这些没有特别的方法，拥有强大的垂直领域数据库是硬实力，当然好的数据抽调模型会事半功倍。