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前阵子（zǐ），一位同传翻译员声讨科大（dà）讯飞“AI同传（chuán）造假”，在网上引起了轩然大（dà）波。人（rén）工（gōng）智能和同传翻译由此（cǐ）成（chéng）为（wéi）大家热议的话题。今天，我们（men）来（lái）谈一（yī）谈“人工（gōng）智能翻译是否（fǒu）真的可以取代同传翻译员”？

同声传译有多难（nán）？

同（tóng）声传（chuán）译最早出现在一战后的巴黎和会（huì）上，英法两（liǎng）国（guó）代表借助同（tóng）声传译人员（yuán）的（de）帮（bāng）助，完成了紧张的谈判。

如今，该技术依然（rán）在（zài）国（guó）际会议上扮（bàn）演着极（jí）其重要的角色。据统计，95%的国际会议都有专（zhuān）业同（tóng）声传译（yì）人员助（zhù）力。

同传翻译员（yuán）在（zài）台上能够将（jiāng）同传能力运用自如，需（xū）要平时大量的艰苦练习，即使（shǐ）是双语运用自如的专业人员，在实战（zhàn）之前（qián），也（yě）要进行数年的锻炼（liàn）。他们不仅需（xū）要事先学习、熟悉会议资料，还（hái）需（xū）要随机应变的能力。同（tóng）声传译（yì）的工（gōng）作方式也比（bǐ）较特殊，因（yīn）为压力巨（jù）大，一般多（duō）人协同，在（zài）一（yī）场数小时（shí）的过程中，每人轮流翻译几十分钟。

相（xiàng）较之下（xià），普通（tōng）的口译工作则要简单不少。机器翻（fān）译如能代（dài）替（tì）同声传（chuán）译（yì）无（wú）疑具有巨大的价值。

人工智能翻译的水（shuǐ）平如（rú）何？

那么，人（rén）工智能同（tóng）传翻译的能力究竟怎（zěn）样？会不会抢走（zǒu）同（tóng）传翻译员的饭碗（wǎn）呢？

今年上半年的博鳌亚洲论坛上，首次出现了AI同传。然而，现场配（pèi）备（bèi）的系（xì）统却掉了链子，闹出词（cí）汇翻译（yì）不准（zhǔn）确、重复等低级错误。

客观来讲，人（rén）工智能或机器（qì）翻译技术在自然语言处理上（shàng），的确有许（xǔ）多突破。这些突（tū）破（pò）给人希望，让人（rén）畅想（xiǎng）未来，但是，短期内的价值，更多（duō）体现在辅助翻译等（děng）领域（yù）。

当然，目前机器翻译已经取得非常大的（de）进步，在衣食住行等（děng）常（cháng）用生活用语上的中英翻译可以（yǐ）达到大学六级（jí）的水平，能够帮助人们在一些场景处理语言交（jiāo）流的问题，但（dàn）距离人工（gōng）同传以及（jí）高水平（píng）翻译所（suǒ）讲究的“信、达、雅”，还存在很大的（de）差距。

目前的差距是由现有技术水（shuǐ）平的限制决定的（de），机（jī）器翻译，又（yòu）称为自动翻译，是利（lì）用计算机（jī）将一（yī）种（zhǒng）语言转换为另一种语言，机器（qì）翻译技术的发展与计（jì）算机技术、信息论、语言学等学科的（de）发展紧（jǐn）密相关（guān）。从早期的词典匹配，到结（jié）合语言学专家梳理的（de）知识规则，再到基于语料库的统计（jì）学方法，随着（zhe）计（jì）算（suàn）能力的提升和多语言信（xìn）息的积累，机器（qì）翻（fān）译技（jì）术开始（shǐ）在（zài）一些场（chǎng）景中提供便捷的翻译（yì）服务。

新世纪以（yǐ）来，随着互联网的普及，互（hù）联网公司纷（fēn）纷成立机器翻译研（yán）究组，研（yán）发了基（jī）于互联网（wǎng）大数据（jù）的机器翻译系统，从而使机（jī）器翻译真正走向实用（yòng），市场上开始（shǐ）出现（xiàn）比（bǐ）较（jiào）成（chéng）熟的自动（dòng）翻译（yì）产品（pǐn）。近年来，随着深度学（xué）习的进展（zhǎn），机器翻译技术（shù）得到了进一（yī）步的发展，促进了翻译质量的提升，使得（dé）翻译更加地道、流畅（chàng）。

机器翻译（yì）的（de）难点在（zài）哪里？

这里（lǐ），简单介绍一（yī）下机器翻译的难（nán）点。整个机器翻译的过程，可以分为语音识别（bié）转（zhuǎn）换、自然语言分析（xī）、译（yì）文转换和译文生成（chéng）等阶（jiē）段。在（zài）此，以比较典型（xíng）的、基于规则的机器同传翻译为例（参见下图），模块包含了：语（yǔ）音识别（语音转换为（wéi）文本）、自然（rán）语言处（chù）理（语法分析、语义分析）、译文（wén）转（zhuǎn）换（huàn）、译文生成和语音（yīn）生成等模块。其（qí）中（zhōng）的技术（shù）难点主要是：语（yǔ）音识别、自（zì）然语（yǔ）言处理和译文转换等步骤。

第一个技术难点是语（yǔ）音识别。近二十年来，语音识别技术取得了显著进步，开（kāi）始进入家电、汽车、医疗、家庭服务等各个领域。常（cháng）见的应用系统有（yǒu）：

语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更（gèng）符合（hé）人的日常习惯，也（yě）更（gèng）自然、更高（gāo）效；

语音控制系统，即（jí）用语音来控制设备的（de）运行，相对于手动（dòng）控制来说（shuō）更加快捷（jié）、方便，可以用（yòng）在诸如工业控制（zhì）、语音（yīn）拨号系统、智能家电、声（shēng）控智能玩具（jù）等许多领域；

智能（néng）对话查询（xún）系统，根据客户的语音进行（háng）操作，为用户提供自然、友好的数据库（kù）检索服务，例如（rú）家庭服务（wù）、旅行社服务系（xì）统、订票系（xì）统、银行服务（wù）等。

可以（yǐ）说，语音识别技（jì）术与（yǔ）其他自然（rán）语（yǔ）言处理（lǐ）技术相结（jié）合（hé），可以构建出很多复杂（zá）的应用。

然而，语音识别的主要难点就是对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分（fèn）解为词、音素等单位，其（qí）次要建立一个理解（jiě）语义（yì）的规则（zé）。由（yóu）于语音（yīn）信息量大，语（yǔ）音模式不仅对不同的（de）说话人不同，对（duì）不（bú）同场景的同一说话人也是（shì）有差异的。

例如，一个人在随意说（shuō）话（huà）和认真（zhēn）说话时的语音特征是不同的。另外（wài），说话者在讲话时，不（bú）同的词可能（néng）听起来是相似的，这也是常（cháng）见现象。单个（gè）字（zì）母或词（cí）、字的语音特性，受（shòu）上下文的影响，以致改变了重（chóng）音、音调、音量和发音速度等。最后，环境（jìng）噪声和干扰对语音识别也（yě）有较大（dà）影响，致使（shǐ）识别率低。

第二个（gè）技术（shù）难点是语义解析（xī），这是智能化的（de）机器翻译系统的核心部（bù）分。目前，机器翻译系统可划分为（wéi）基（jī）于规则和基（jī）于语料库两大（dà）类。前者（zhě）以词典（diǎn）和语言知识规则库为基础（chǔ）；后者由经过划分并具（jù）有标注的语（yǔ）料库（kù）构成（chéng）知识（shí）源，以统计（jì）学（xué）的（de）算法为主。

机译系统是随着语料库语（yǔ）言（yán）学（xué）的兴起而发展起来的。目（mù）前，世界（jiè）上绝（jué）大多数机译系（xì）统（tǒng）都采用以规则库为基（jī）础的策略，一般（bān）分为语法（fǎ）型、语义型、知识型和智能型。不同类型的机译（yì）系统，由不（bú）同的成分构成。抽象地说，所有机译系统的处（chù）理过（guò）程都包括以下步骤：对源（yuán）语言的分（fèn）析或理解，在语言的语法（fǎ）、语义和（hé）语用等平面进行转换，按目标语（yǔ）言结构规则生（shēng）成目标语言。

当前，Google 的（de）在线翻译已经为人熟知（zhī），其第（dì）一代的技术即为基于统计的机器翻译（yì）方法，基本原理是通过收集大量（liàng）的（de）双语网页作为（wéi）语（yǔ）料（liào）库，然后由计算机自动选取最为（wéi）常见的词与词的对应关（guān）系，最后给出翻译结果（guǒ）。

不过，采用（yòng）该技术目前仍无法达到令人满意的效（xiào）果（guǒ），经常闹出各种翻（fān）译笑话。因为，基（jī）于统计的方法，需要（yào）建立大规模的双语语料库，而（ér）翻译（yì）模型、语言模型参数的准确性直接依（yī）赖于语料的规模及质量，翻译质量（liàng）直接取决于模型的质量和语料库的覆盖（gài）面。

除了上（shàng）述传统的（de）方式，2013年（nián）以来，随着深度学（xué）习的研究取得较大进展，基于（yú）人工神经网络的（de）机器翻译逐渐兴起。就当前而言（yán），广泛应用于机器翻译的是长短（duǎn）时记忆循（xún）环神（shén）经网络。该模（mó）型擅长对自然（rán）语言建模，把任意长度的句子转化为特定维度的（de）浮点数向量，同时“记住”句子中比（bǐ）较重要的单词（cí），让“记忆”保存比（bǐ）较（jiào）长的会（huì）话时间。该模（mó）型较（jiào）好地解决了自然语言句子向量化的难题。

其技术核心（xīn）是通过（guò）多层神经网络，自（zì）动从语（yǔ）料（liào）库中学（xué）习（xí）知识。一种语言的句子被向量化之（zhī）后，在网络（luò）中层层（céng）传递，经过多层复杂的传导运算，生成（chéng）译文。这种翻译方法最大的（de）优势在于译文流畅，更加符合语法规范。相比（bǐ）之前的翻译技术（shù），质量有较高的（de）提升（shēng）。

智能同传（chuán）翻译离我们还有多远？

需要说明的是，很多（duō）人对机器（qì）翻译有误解，认为机器（qì）翻译偏差大。其实，机器翻译（yì）运用语言（yán）学知识，自（zì）动识（shí）别语法（fǎ），模拟语义理解，进行对应翻译，因（yīn）语法、语义、语用的复杂性（xìng），出（chū）现错误是（shì）难免的。就（jiù）已有的成（chéng）果来看，全场景通用（yòng）的机器翻译，其翻（fān）译质量（liàng）离（lí）终极目（mù）标（biāo）仍（réng）相差甚远。

随着全球化网络时代的到来，语言障（zhàng）碍已（yǐ）经（jīng）成（chéng）为二十一（yī）世（shì）纪社会（huì）发展的重要瓶颈，实现任意（yì）时间、任意地点、任意语言的无（wú）障碍自由沟（gōu）通是（shì）人类追求的一个（gè）梦（mèng）想。这仅是全球化（huà）背景下的一个小缩影。在社会快速发展的进程中，机器翻（fān）译将扮演越来越重要的角色。