近日，第四届机器翻译论坛在杭州举行。与会者分享了机器翻译前沿的研究和应用成果，探讨了机器翻译技术发展的机遇和挑战。人工智能与翻译的融合成为市场热点。
数据显示，目前全球语言服务市场潜力巨大，机器翻译是市场上的“红人”。2018年，机器在线翻译量达到每天8000亿到1万亿字。与此同时，中国机器翻译市场需求与日俱增，主要集中在企业用户，涉及石化、机电、交通、金融、旅游等垂直领域。“传统的翻译服务模式劳动强度大，而机器翻译前期辅助产业链各个环节，提高了效率。”智能机器翻译服务商“新翻译科技”CEO田亮说。
田亮认为，目前机器翻译的前沿应用主要体现在三个方面:一是机器翻译模型发展迅速，基于神经网络的翻译模型准确率不断提高，给专业翻译人员带来了至少30%的效率提升；其次，交互式机器翻译的概念开始被业界接受，人机合作模式加速发展；再次，语音翻译的应用越来越多，从翻译机到翻译耳机，再到各种智能机器人。翻译模式也从原来的语音识别、机器翻译、语音合成三部曲升级为“语音-语音”训练模式。
“这三类应用展现了人工智能与翻译行业融合的独特魅力。机器翻译，本质上属于自然语言处理技术。技术进步需要工业界和学术界不断研究和解决。这个过程也将把人工智能的语言识别能力提升到一个更高的层次。”田亮说。
然而，一些问题亟待解决。课堂派首席运营官、DD翻译机独立董事刘浩认为:“很多行业对接人工智能的前提是实现标准化和数字化，但语言很难标准化。”刘浩说，在机器思维中，语言的复杂性使得很难实现标准化和一致性。所以人工智能介入翻译行业相对简单，但要做好并不容易。
最常见的瓶颈是语言歧义。田亮举了一个例子:“如果机器翻译下面的句子，机器根本无法准确翻译。比如‘你刚才说什么？我没有任何意思，只是表示‘的意思。”田亮认为，机器翻译也会导致漏译和过度翻译。虽然有很多方法可以解决这些问题，但没有一种方法可以完全纠正错误。
广东外语外贸大学南国商学院教授王毅认为，机器翻译将以便捷高效的方式在日常交流和科技领域得到广泛应用。而在人文学科的翻译中，人脑在特定语境下对语言的把握是机器难以克服的。“所以不难看出，机器翻译还有很大的成长空间空。未来需要新的算法和语义层面的全面突破，推动机器翻译产品的迭代和整体的产业升级。”田亮说。
来源:经济日报
