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在他2016年5月30日的文章《泛亚电竞lol》中?彼得·比恩斯探究了其中的许多问题, 焦虑, 以及对MT的担忧, 或机器翻译. 事实上,机器翻译早已在语言服务领域引起了轰动. “大多数翻译员和口译员对机器翻译技术持谨慎态度,”比恩斯写道.

机器翻译是否值得警惕?

他的大部分文章详细介绍了机器翻译的具体进展, 进步, 直到最近, 是科幻小说里的东西吗. 这些技术包括即时传译技术.g., Skype的翻译 可穿戴设备 飞行员)以及施乐的翻译复印机, 施乐容易翻译. 尽管这些和其他机器翻译项目取得了惊人的成就, 贝恩斯怀疑他们是否有能力完全取代人类口译和翻译员.

因此,机器翻译可以带来好处, 但它不能取代对人类服务的需求. 即时翻译应用在目前还不太可靠, 而未来的人们在危急情况下仍会向专业的笔译和口译人员寻求庇护.

娜塔莉·凯利也持怀疑态度. 在她2014年的《泛亚电竞app》文章中 “为什么单靠机器无法解决世界翻译问题,”  她强调了机器翻译爱好者经常过于乐观的一面

六十年前的这个星期, 乔治敦大学和IBM的科学家们称赞他们的机器翻译“大脑”,,被称为 701年计算机. 这个“大脑”已经成功地将多个句子从俄语翻译成英语, 这使得研究人员自信地宣称,在“未来几年内”,翻译工作将完全由机器完成,”

如何,不过,

每隔几个月, 充满幻想和误导的记者们预示着语言翻译的新时代即将到来, 宣布了一个“突破性的里程碑”,这项技术已经有60年的历史了.

语言上的乌托邦或白日梦?

凯利引用了2013年的那篇文章作为这种“充满幻想的……新闻”的一个例子 “谷歌如何将语言转换成向量空间数学问题”.发表在《泛亚电竞app》上, 这篇文章赞美了一个“谷歌工程师团队”,他们使用向量数学来

用单词之间的关系表示整个语言. 所有关系的集合, 所谓的“语言空间”, 可以被认为是一个向量集合每个点从一个单词指向另一个单词. 近年来, 语言学家已经发现用数学方法处理这些向量是可能的. 例如,操作“king”-“man”+“woman”会得到一个类似于“queen”的向量。.

 尽管这篇文章语气欢快, 最后,谷歌团队低调地总结道:“还有很多地方需要探索。.”

另一篇2013年(语言乌托邦年)的文章?), 《泛亚电竞lol》的《泛亚电竞app》(Conquering Babel),与麻省理工学院的作品涉及的领域大致相同. 它声称我们即将进入“计算机同声传译”的时代.它问的是“多长时间”,n, 在自动同声翻译成为常态之前, 学校里所有那些乏味的语言课都被宣布是多余的?用这种修辞式的设置, 作者以一种单一的回应抨击语言服务社区:“不是, 也许, 只要语言教师, 口译员和其他以相互不理解为生的人可能会喜欢.然而,与麻省理工学院的文章平行的是,《泛亚电竞lol》承认“仍然存在一些问题。.”

机器翻译的问题

娜塔莉•凯利(Nataly Kelly)在《泛亚电竞app》(HuffPo)上的文章聚焦于“仍存在一些问题”的部分. 她提出了六个理由来解释为什么“机器翻译在短期内不会取代人工翻译”.从语境的重要性,到翻译过程的主观性质,都有不同的评价标准. 她的最后结论,甚至比彼得·比恩斯的结论更加明确:“电脑会的 从来没有 全面解决翻译问题”(强调我的).

整个机器翻译辩论, 当然, 发生在关于人工智能未来的大讨论中. 还有,它是否冒着让人类的聪明才智被淘汰的风险. 有些人害怕机器会取代我们所有人, 要么是绝对意义上的——导致人类物种的灭绝——要么是经济意义上的灭绝(少数技术官僚控制着复杂的人工智能机器,生产大量的产品,剩下99个.999%的人生活在反乌托邦的地狱里). 另一些人则设想在未来,人类和机器一起工作,创造一个真正的伊甸园. 最可能的情况是,真相介于两者之间. 或者,在另一边,在一些还没有构思的场景中.

更大范围的人工智能辩论

对我来说, 对于人工智能争议,埃里克•布林约尔松(Erik Brynjolfsson)和安德鲁•迈克菲(Andrew McAfee)在2014年出版的书中给出了最合理的解释 第二次机器时代. 更倾向于乌托邦而非反乌托邦, 两位作者假设,机器将永远, 至少是很长一段时间, 具有极强的领域特异性(同时在各自的专业领域远远超过人类), 这一限制将永远给人类留下空间, 与他们的多面手, 跨域的能力, 工作 与 机器. 在这个场景中, 人机合作可以产生远远超过人类或机器的结果.

在机器翻译领域,Brynjolfsson和McAfee的评价是正确的. 至少现在是这样. 机器翻译既快又准确——至少在特定的技术领域是这样——但人类在质量控制方面发挥着重要作用, 上下文相关的检查, 以及其他后机编辑功能. 而且,许多工业部门(例如.g., 生命科学), 由于其内容的高度敏感性和高可靠性,倾向于避免机器翻译.

我们可以随心所欲地推测机器的未来, 机器翻译, 与人工智能. 以及我们人类将扮演的角色. 但是现在,翻译和 解释 过程需要我们脆弱的大脑. 因为这些大脑,尽管有缺点,却有令人敬畏的能力. 它们具有机器尚未达到的灵巧性、流动性和适应性.

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