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深剖谷歌翻译:浅薄而冰冷,暂时取代不了人工翻译

人工翻译

随着机器翻译的不断进展,我们时常会听到或者看到有关机器翻译将会取代工翻译的观点。人类译员将很快臣服于新技术的利刃之下吗?机器翻译是否能像 Deep Blue AlphaGo 那样,成为一个领域的颠覆者呢?Douglas Hofstadter 在本文中分别引用法语、德语和汉语的几个段落材料对采用人造神经网络和深度学习技术之后的谷歌翻译最新版本进行了测试。谷歌翻译的即时翻译效率无可厚非,免费使用性也值得为之称赞,但距离真正的理解还有很长的路要长。

周日,在我们每周一次的萨尔萨舞会上,我的朋友 Frank 带来了一位丹麦的客人。我知道 Frank 丹麦语说的很好,因为他母亲就是丹麦人,他小时候也在丹麦生活过一段时间。他带来的这位女性朋友也说着一口流利的英语,听上去是标准的北欧式英语。但是在晚上闲聊过程中,我才惊讶地发现他们两人平时在互通电子邮件时都习惯先使用谷歌翻译来对文本进行一下转换再发送给对方。Frank 会用英文写一封邮件,然后将邮件内容复制、粘贴到谷歌翻译,生成一个新的丹麦语版本,发送给他的朋友。而反过来,他的这位朋友也会先用丹麦语写一封邮件,然后复制、粘贴到谷歌翻译,生成一个新的英语版本。这也太奇怪了吧!为什么这么聪明的两个人,两个都能讲好对方语言的人要这样做呢?就我个人在机器翻译软件方面的体验来说,我一直对这些软件持怀疑态度。但显然,他们二人并没有像我这样的质疑。事实上,许多很有想法的人都十分迷恋这些翻译程序,在他们看来,这些翻译程序没什么可以指责的地方。这令我感到非常困惑。

作为一名语言爱好者,一位饱含激情的翻译家,一名认知科学家,同时也是人类大脑忠实的崇拜者,我对机器翻译的关注最早可以追溯到几十年前。我第一次对机器翻译这一话题感兴趣的时候,还是七十年代中期,当时我看到了数学家 Warren Weaver(也是机器翻译的早期倡导者)在 1947 年写给 Norbert Wiener(控制论的创始人)的一封信。Weaver 在信中提出了一个有趣的说法,这段话在今天已经广为流传:

当我看到一篇用俄语写成的文章时,我可以说,这篇文章其实是用英语写的,只不过用一种奇怪的符号加密了而已,我现在将对它进行解码。’”

几年之后,他又提出了一个不同的观点:只要你是理性的,就绝不会认为机器翻译能达到风、雅、颂的效果。普希金不必为之战栗了。我自己曾用一年的时间想将亚历山大·普希金那部著名的诗体小说《尤金·奥涅金》翻译成我的母语(也就是说,将这部伟大的俄语作品转变成一部英文小说),有过这样难忘的经历之后,我不得不说,Weaver 后来说的这句话显然比他之前的那番言论更为贴近事实。尽管如此,他在 1947 年发表的将翻译看作是解码的观点长期以来一直是推动机器翻译领域发展的信条所在。

从那之后,翻译引擎逐渐有所发展,最近由于深层神经网络的应用让一些观察家们甚至产生了这样的感觉(见《纽约时报》Gideon Lewis-Kraus 发表的《The Great AI Awakening 一文以及《经济学人》Lane Greene 的《Machine Translation: Beyond Babel》一文),他们认为人类翻译员可能会成为濒危职业类型。这样下去,人类翻译员在几年之内就会转变为翻译文本质量控制和错误修复人员,而不再负责产出新的翻译文本。

这样的改变会在我们的精神世界引起巨大的震动。虽然我完全了解他们尝试让机器翻译发挥最大魅力的心情所在,但我并不急于看到人类译员被冷冰冰的机器所取代。确实,他们的这种想法让我感到恐惧,并且也让我反感。在我看来,翻译是一种奇妙的艺术形式,需要依赖人类译员多年的生活经验,需要他们发挥创造性的想象力来完成。如果说,人类译员未来只能成为一种历史文物般的存在,那我对人类头脑和思维的敬重之情将会被彻底地撼动,这种冲击会让我长时间的困惑,陷入无边又无尽的悲伤之中。

每当我看到一些文章,宣称人类译员将很快臣服于新技术的利刃之下时,我就会感觉自己有必要去检验一下这些说法到底是不是真的。一方面是由于害怕这一噩梦会马上到来,另一方面则是希望检验之后能让自己放心,这种改变并不会很快发生,最后也是因为我认为有必要回击一下长期以来关于人工智能技术的各种夸大其词。我了解到谷歌内部的 Google Brain 最近采用了人造神经网络这一传统概念和想法,并利用深度学习技术,生成了一款新的软件,宣称能够颠覆机器翻译。于是,我认为必须去会一会谷歌翻译的最新化身,它会像 Deep Blue1997 IBM Deep Blue 击败国际象棋冠军)和 AlphaGo那样,成为一个领域的颠覆者吗?

旧版本的谷歌翻译可以处理大量的语言类型,但最新的深度学习翻译版本目前仅适用于九种语言。因此,我将我的检验内容限制在英语、法语、德语和中文这四种语言范围之内。

在进一步探讨我的发现之前,我想先指出的一点是,我们应该注意一下深度(深层)这一形容词可能会导致的歧义问题。例如,在我们听说谷歌收购了一家名为 DeepMind 的公司,这家公司的产品具有基于深度学习深层神经网络。我们听到这里,可能会不由自主的联想到深远深刻强大等形容词。但其实,这种语境下的深度(深层)只是说这些神经网络与之前的网络相比,层次更多。现在可能是 12 层,而以前只有两三层。但是,这样的深层是否意味着这样的网络就一定是深远的呢?并非这样,这只是一种语言上的使用技巧罢了。

尽管宣传很多,造势也很高,但我对谷歌翻译的态度一直比较谨慎。虽然我对它有些反感,但我不得不承认这个于我如眼中钉一般的存在确实有一些让人感到十分惊叹的亮点。所有人都可以免费使用,并且可以将 100 种语言中的任何一种语言转化成另外的任何一种语言。单这一点就十分值得骄傲了。如果说我为自己会说三种以上的语言而自豪的话,那谷歌翻译掌握了 100 种语言又该有多自豪!并且,如果我将语言 A 的文字内容复制粘贴到谷歌翻译栏中,只需很短的时间就能得到翻译到语言 B 的文本。

谷歌翻译和类似技术的实用性毋庸置疑,总体来说,这可能是一件好事,但其中也严重缺失了一些东西,如果用一个词来概括就是:理解。机器翻译从来都不是去理解语言,而是一直在试图对语言进行解码,想不通过理解和意义就能达到翻译目的。要想翻译好,可能不需要理解吗?无论是人类还是机器,要想产出高质量的翻译,可能不去关注语言的意义吗?为了更好地说明这个问题,我先来展示一下我所做的实验。

 

 

 

本文出自深圳翻译公司译雅馨

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