作者：张靖睿
来源：《中国新通信》 2018年第21期
【摘要】 人工智能技术已经广泛应用于各个领域，成为当今社会发展的必然趋势。本文结合机器翻译探讨人工智能技术的应用及问题分析，首先简要介绍了人工智能技术的概念、应用及发展概况，其次介绍了人工智能翻译的发展现状，重点分析了人工智能翻译的应用优势、目前存在的问题及相应的对策研究，最后对全文进行了总结。 【关键词】 人工智能 机器翻译 应用 问题 对策
一、引言
随着科技发展的日新月异，超级计算机近几年也获得了长足的发展。因此，依靠计算机技术的人工智能成为了当今社会的发展热点。人工智能技术是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，具有计算快速准确、应用领域广等优点。在语言翻译这一领域，人工智能技术已经发展较为成熟。科大讯飞于2016 年研发的晓译翻译机已经可以帮助人们进行无障碍的中英文
交流，目前该翻译机还在学习更多的语言，包括汉藏、汉蒙、中日、中韩、中哈等，晓译翻译机的功能强大使得人工智能技术更加备受期待。基于此背景，本文基于机器翻译探讨人工智能的应用及相应的问题研究。
本文先简要介绍了人工智能的概念以及发展情况，详细介绍了语言翻译的发展现状，重点分析了人工智能在语言翻译领域的应用优势，并分析了可能出现的问题及相应的对策。
二、人工智能技术简介
2.1 人工智能概念
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门模拟和研究人类的思维及行为的计算机学科，通过对大量已有信息的处理，在获得了行为输入之后，对原有信息进行搜索和处理，最后得到输出[1]。人工智能的出现及应用极大地节省了能源以及人力资源的成本，解放了人们的双手，推动了社会进步，显著提高了人们的生活质量。
随着技术的不断发展，人工智能已经在多个领域成功应用。从应用方向来看，目前，智能识别、金融、医疗、汽车和零售行业的应用场景相对成熟[2]。在图像识别方面，人工智能的能力已经超越人类水平；在语音识别方面，人工智能已经可以听懂人们讲话并作出反应，如苹果手机中的语音助手Siri、
亚马逊智能音箱中的Alexa 等；在汽车领域，人工智能不只限于无人驾驶的发展，而是已经渗透到销售、维修、驾驶等多个场景；在教育领域，人工智能能够将各类数据进行分析处理，使优质的教育资源结构化、个性化，让教育更好地实现因材施教。同时智能化教育有效降低了教育成本，缩短学习反馈周期；在医疗领域，AI 能够分析出人类无法察觉的数据差异，而这细微的差异可能就决定了对于疾病判断的准确性。其次，人工智能也可以使得专家的经验得以低成本复制。
除此之外，人工智能还能够运用在翻译、安全、司法、交通、智慧城市等诸多方面，AI 技术正在改变着人们的生活。
2.2 人工智能发展概况
2.2.1 萌芽期
人工智能的诞生可以追溯到上世纪中叶。1950 年，一位名叫马文·明斯基的大学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。同样是在1950 年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵大胆预言了研究具备智能机器的可行性。1954年，人们进行了第一次用机器进行翻译的试验[3]。1956 年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。这一时期被称为人工智能的萌芽期。
2.2.2 初步发展时期
在之后的十余年里，计算机的快速发展让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。众多大学纷纷开始了对于人工智能的研究。这十余年被称为人工智能的初步发展时期。在70 至80 年代，由于计算机性能不足，导致早期很多程序无法在人工智能领域得到应用，且早期人工智能程序只能解决一些简单的问题，应用领域较小，人工智能迎来了发展缓慢的低谷。
2.2.3 快速发展时期
随后，人们再次发现了人工智能的研究价值。近年来人工智能的研发活动和成果极其频繁，随着计算机技术的发展，人工智能技术也越来越成熟，AI 技术已经在多个领域都有所应用。人工智能正式进入快速发展时期。
三、AI 翻译发展的现状
在人工智能飞速发展的今天，AI 竞赛逐渐拉开序幕[4]。近年来，科大讯飞、腾讯、百度等巨头纷纷进入了AI 翻译领域，相继推出了诸如“晓译翻译机”、“翻译君”等AI翻译机器。
数学皇冠上的明珠
其智能语音翻译技术能满足不同场景需求，且大部分翻译机都设有实时语音对话功能，在翻译速度和精准度上有着不俗的表现，能够为出境旅游、外语学习、日常工作生活等各类跨语种交流场景提供实时、准确、快速的同步翻译服务，让用户免于语言不通带来的困扰，让人们看到AI 翻译在各种不同类型的情景中应用已经成为现实。
一直以来，AI 翻译都被公认为是人工智能领域最难的课题之一。翻译对准确性和流畅性的要求极高，而从目前看来，即使AI 翻译已经取得了突破性的发展，但是其与高水平的人工翻译还存在着一些差距。
作为未来消除语言障碍的重要工具，随着技术的进一步成熟，AI 翻译必将变得更加“善解人意”，可以轻松应对复杂的语言环境，更好地传达语言的意思、情感甚至韵味，真正实现人与人的“无障碍”交流。
四、人工智能在语言翻译领域的应用
人工智能技术在语言翻译领域的应用已经较为成熟，具有一定的应用优势，但是同样也存在一些尚未解决的问题，本文也提出了相应的对策。
4.1 应用优势
4.1.1 成本大大降低[5]
狗字成语 与人工翻译相比，AI 翻译仅仅需要一台翻译机器，而不需要人工参与，这大大节约了聘请专业翻译师的成本。
4.1.2 翻译速度快
由于AI翻译具有庞大的数据库和计算机系统作为支持，AI 翻译能够以极快的速度进行实时翻译。AI 有着人工翻译不可与之匹敌的反应速度，完全不需要通过译者在做翻译工作时大脑思考的环节。因此相较于人工翻译，AI 翻译具有更快的翻译速度。
4.1.3 准确率不断提高
在建立了数据库后，AI 翻译的学习能力就得到了体现，这使得AI 能在翻译中进行学习和训练，并使翻译水平获得进步，从而使翻译的准确率不断提高。最近谷歌表示，其AI翻译准确度甚至能够接近人类水平，并能进行跨语系翻译，这都得益于机器学习技术。
4.2 存在问题
4.2.1 难以准确处理复杂句子上证国债指数
尽管AI 翻译技术大幅提升，但其与高水平翻译所要求的“信、达、雅”之间还存在相当大的距离。目前，大部分翻译机器只能将一句话分成几部分进行逐段翻译，再进行合并，因此对于结构比较复杂的句子，AI 翻译的准确性就大大降低。
4.2.2 语义翻译的准确性不足
真实的语言使用场景是非常复杂的，诸如军事、法律、医学、机械工业等行业，每个行业的专有名词都非常丰富。如某些法律名词的背后会有各种各样的词汇解读，每一种解读都会产生不一样的法律结果。而目前AI 翻译的语义准确性无法让这些专业人士满足需求，只有人类才能真正分别出其中各种精细化的解读。
4.2.3 语义翻译效果不如人工翻译[6]
AI 虽然有强大的数据支撑，但是，缺少人类的内心情感与对语言的理解能力，因而无法达到翻译中的“雅”。对人类而言，需要的绝不仅仅是逐字逐句的字面翻译，还要体现出语言中包含的感情彩。2017 年2 月份，在韩国展开了一场AI 与译者的翻译大赛。结果显示，虽然AI 在整篇文章的翻译时间只需2 分钟，但在一些文学作品的婉转表达上，很难翻译出文章中的言外之意。
4.3 解决对策
4.3.1 引用其他领域的人工智能技术
括约肌 AI 翻译在某些特定场合的准确率不高，是由于缺少专业领域的知识。因此，如果将AI 翻译与其他领域的人工智能技术相结合，AI 翻译的准确度就能够大大提高。
4.3.2 建立机器学习的用户数据库[7]
AI 翻译的准确程度实际上取决于数据。目前的AI 翻译体系中多是来自官方预设的数据，但缺少部分领域如娱乐、体育方面的数据，再加之存在各地方的方言以及网络用语等，AI 翻译的数据支撑仍然处于严重缺乏状态。所以，AI 翻译仍需建立庞大的用户数据库加以支撑。
4.3.3 智能翻译结果结合人工翻译
AI 翻译速度快、成本低的优势较为明显，即使是专业的译者也不得不承认这个事实。因此在展开翻译工作的过程当中，可将AI 作为辅助翻译工具。利用AI 高准确度和高速度的优势，先进行AI 翻译，之后再由人工进行校准。这种智能翻译加人工翻译的模式，不仅可以提高翻译的工作效率，还能高质高效地完成翻译任务[8]。
五、总结
综上所述，人工智能是一门模拟和研究人的思维及行为的计算机学科，在具有翻译、安全、司法、交通等诸多方面均有广泛的应用。该技术发展至今经历了萌芽期、初步发展及快速发展的时期。其中，AI 翻译是人工智能在语言翻译的领域内的应用技术，目前许多科技公司都在开发AI 翻译机，属于社会发展热点之一。AI 翻译具有翻译速度快、准确率较高、成本低的优势，但是由于机器难以理解语句中的感情彩，且和缺乏用户数据库的支撑，因此会出现翻译准确率较低、语句不通顺等问题。针对这些问题，本文提出了相应的解决对策。
权责发生制原则
虽然人工智能技术虽然在某些领域的应用还存在许多问题，但目前人工智能已经大大节省了能源以及人力资源的成本，使人们的生活质量显著提高。同时，随着技术的完善与进步，未来的AI 将会更有效的帮助人类完成任务。总之，人工智能技术的出现的确大大改变了人类的生活。
参 考 文 献
[1] 肖博达, 周国富. 人工智能技术发展及应用综述[J]. 福建电脑, 2018(1).
[2] 胡圆睿. 人工智能的发展及应用研究[J]. 无线互联科技, 2018(6).
[3] 冯志伟. 机器翻译的历史和现状[J]. 机器人, 1984(4):38-42+66.
[4] 王艳. 机器翻译是否会取代人工翻译?[J]. 高考, 2017(24):262-262.
[5] 罗华珍, 潘正芹, 易永忠. 人工智能翻译的发展现状与前景分析[J]. 电子世界,2017(21):21-23.
[6] 刘春红. 机器翻译和人工翻译的对比——基于“百度翻译”和“bing 翻译”的一次实例分析[J]. 散文百家( 新语文活页), 2018(2).
[7] 王蕾. 机器翻译研究的历史和现状分析[D]. 湖北工业大学, 2013.
[8] 王艳. 机器翻译是否会取代人工翻译?[J]. 高考, 2017(24):262-262.
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