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翻译是否会被机器取代

更新时间:2019-07-27 02:29:13

问:刘老师,在这个信息时代,科学技术的发展相当迅速,如科技大学的语音识别。据说,在两年内,我们的翻译可能会被替换,然后是解释。你说在这种背景下,我们翻译的未来方向是什么?最近,我很幸运能与清华大学自动机器翻译专家刘洋博士聊天。首先,我在2017年的一次研讨会上认识。当时我听到了,我没有谈论它。第二,因为我们有一个姐妹项目:2022年北京冬季奥运会。术语平台开发和自动机器翻译。我遇见了他并请他给我机器开发相关的答案。他希望我能详细告诉他人工翻译过程。从翻译团队开始超过半年,考虑机器翻译是否取代人们似乎是一个担心。但出于好奇,像许多人一样,我仍然对人工智能的发展和压倒性的广告感到焦虑。毕竟,有这么多学生选择了这个职业!今天我主要谈谈机器人自动翻译专家的内容,因为我们可以考虑机器是否可以很快取代人。以下内容源自我们的对话,但有调整和补充。刘洋:机器翻译发展很快,但很多问题还没有解决。我们最关心的是翻译翻译的过程。换句话说,翻译如何运作。刘和平:译者翻译分为三个主要过程:翻译前,翻译后和翻译后。翻译前准备:对翻译人员来说,这是一个非常重要的阶段。从心理学,神经学和思维的角度来看,当“突触”受到刺激时,它们将打开各种“循环”,这些“循环”将被存储在大脑和“翻译主题”中。 “所有相关知识都汇集到一个地方,例如”气候变暖“。当你听到或看到这四个词时,大脑活动就开始了,翻译人员会知道他知道多少以及他需要准备什么样的知识。所以翻译人员开始“寻找”,搜索绝对不是简单的双语词汇,而是与会议或翻译有关的信息。
首先要回答的是五个“W”:谁,什么,何时,为什么,在哪里;那么填补气候变暖的空白,原因,危害,治理条件和方式,国家和参与者的态度和立场是逻辑上的知识。他们发布的相关信息,会议的预期结果等;下一步是制作一个双语术语库(这里不是基于字典的双语词汇),而是在百科全书中整合信息资源后的双语概念和表达方法。这是译者独立学习和逻辑思维的过程。在您开始准备之前,您将深入了解客户需求,主题,交流目的以及受众/读者期望。它在这个阶段也可以被称为“定位”,因此大脑的思维活动最高,并集中在相关主题上。刘洋:目前的机器翻译主要基于数学公式。翻译前的准备工作应该为机器翻译提供很好的参考。机器不会这样学习。该机主要解决语言层面或语义层面的问题。这还不够。现在,我们也在努力学习神经学和认知的成就。但是,人工翻译的翻译程序需要让机器学习。只有这样才能自动解决机器问题。翻译问题。我们的任务是使用数学公式编写人工翻译过程。 (.)翻译:在翻译(解释/翻译)过程中,译者除了工作外还有一个学习过程,因为即使他做好充分准备,他也无法完全预测演讲。内容,翻译需要倾听和翻译,找到“对应”,做必要的认知和知识,以确保顺利翻译。翻译也是如此。阅读全文是基础。找到困难并找到解决方案是第一步。当您在累积时学习,您可以在必要时添加自己的术语库。翻译人员还将进行评论(有时更多)或翻译,即法文 – 中文 – 英文 – 法文,法文 – 中文翻译的翻译将移交给汉英翻译,然后翻译成英文。 – 法语翻译。我想看看两个翻译文本的一致性。如果存在差异,我将在不同级别进行沟通。确认后,我会调整原文或让第一个翻译重新考虑翻译的修订。
重新翻译也是一种检查不同译员按特定顺序翻译同一文本以检测差异并采取补救措施的方法。当然,翻译或重新翻译将导致原始文本的修订。我有过这样的经历。在过去的三天里,一个原始文本被修改了四次,框架不会移动,表达方法也会发生很大变化。这要求翻译人员标记每个翻译版本,否则最终翻译将不符合客户的期望并影响合同的履行。翻译后:总结,归纳和推广的阶段,即对翻译中出现的各种知识和表达方法的补充总结和排序,供以后使用。在这样的过程中,译者一直在学习和升级,并且随着时间的推移,它有望成为某一领域的专家或高级专家。例如,一名语言专业的毕业生在国家造船公司工作。经过多年的学习和积累,他最终成为联合国国家的常设机构。另一名翻译在金融领域工作,后来成为金融领域的专家。在贷款危机之后,她向中国外交部长介绍了中国的金融政策和对策。有无数的例子。有一篇论文供大家参考:“考虑口译专业化+专业趋势:挑战与对策”(刘和平,《中国翻译》2017,第4期)。本文作者进行了简单的机器翻译测试,并在此基础上,描述了目前机器翻译的三个特点:记忆存储,程序化和标准化,以及专业化。面对机器翻译的这些特点,我们需要做的是拥抱技术,使技术成为我们工作不可或缺的工具,如洗衣机,洗碗机,生活中的扫地机(不成熟!),医院,旅游自动回复机器人在风景名胜等场所,记忆存储和海量数据的程序开发可以让机器提供高概率的知识或解决方案,但面对语言的变化,文化内涵,丰富的情感,突发事件,各种类型的符号等等,机器无法提供满意的答案,这也是人们应该继续做的工作。
与技术(狼)合作,相互配合,不断提高自身(人类优势)和共同应对挑战,这是唯一的选择!我想再次重申的是,从目前的技术水平来看,具有大内存,高程序和专业化的机器将具有明显的优势。工厂中机器人的大规模程序化操作就是一个很好的例子,但人类的逻辑学习和分析能力,认知能力和丰富的情感仍然难以被机器所掌握。该机器将在不同程度上帮助人类,但它不是替代品。 “狼来了!”它应该准备好应对而不是恐惧,机器是由人类制造的,制造机器人的初衷可能不想破坏自己。让机器为人类服务,让机器帮助我们实现标准化,更大程度地提高质量,这就是出路。

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