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機器學習和人工智能會使人類翻譯家消失嗎?
發布時間：2018-09-03 分類：交通百科
經過事實的證明，人類語言之間的翻譯是ai人工智能，特別是機器學習能做的很好的一件事。以至于世界上最大的人力翻譯雇主之一的首席執行官警告說，他們中的許多人應該面對被機器奪走工作的嚴峻現實。
機器學習和人工智能會使人類翻譯家消失嗎?
一小時翻譯公司的首席執行官OferShoshan告訴我，在一到三年內，神經機器技術(NMT)翻譯器將完成價值400億美元市場的50%以上的工作。他的話與經常重復的格言形成鮮明對比，即至少在不久的將來，人工智能將主要增加而不是取代人類專業人員。
近年來機器翻譯的質量有了突飛猛進的提高，以至于50萬人的翻譯人員和2.1萬個翻譯機構可能很快就會失業。我們可以用柯達和數碼攝影進行類比，柯達并沒有預見到數碼相機的到來，在此之前，只有電暈打字機和文字處理機。兩年前，翻譯技術最多能讓你對文本有一個大致的了解，但在大多數情況下，專業的翻譯人員會告訴你，他們寧愿從頭開始翻譯，因為他們不能做大量的輸出。
今天的神經機器，對于越來越多的材料和種類，他們只需要對機器輸出的內容做很少的改動，就能得到一個符合人類習慣的翻譯。如今平均有10%的機器翻譯文檔需要人類進行微調，才能達到“財富”500強客戶所期望的標準，就在兩年前，這個數字還在80%左右。
最先進的機器翻譯工具所采用的神經機器翻譯-有時被稱為深度學習，在此之前，這些數據依賴于一種稱為統計翻譯的方法。Google，Bing和Amazon現在都在他們的翻譯引擎中使用NMT。訓練一臺神經機器在兩種語言之間進行翻譯，只需要輸入大量的資料，用你想要翻譯的任何語言翻譯成神經網絡算法。
為了適應這一快速轉變，“一小時翻譯”開發了一些工具和服務，旨在區分不同的翻譯服務，并為任何特定的翻譯任務挑選最佳的翻譯服務。例如，在旅游方面，一項服務可以很好地將德語翻譯成英語，但卻不太擅長日語。另一個在法語方面可能很棒，但在德語方面卻很差。因此，我們建立了一個指數，以幫助該行業和我們的客戶。我們可以實時地說，對于任何類型的材料，在任何語言中，哪種引擎都是最好的引擎。
這項工作，對比NMT翻譯產出的質量，提供了一個線索，人類的翻譯可以看到他們的工作在未來幾年的轉變。人類對每個引擎的輸出進行分級并編譯索引，在一小時翻譯指數的情況下，這是每季度一次，以反映NMT的發展速度，以及新的參與者正在進入市場。
然而，如果這聽起來像是一線希望，那么事情可能就不那么簡單了。對機器翻譯進行評級所需的培訓和專門知識水平，或在機器“增強”時進行翻譯所需的水平，遠遠低于傳統的“從頭開始”翻譯。你需要一個聰明的人，有良好的語言技能，但他們不需要是一個專業的，傳統培訓的翻譯，因為在這里或那里修改一個詞要容易得多。
那么，就像第一次工業革命時的情況一樣，我們是否有可能看到成群結隊的翻譯家在街上鬧事，搗毀威脅他們生計的智能機器?我希望不是，但實際上，這是一個問題，就像自動卡車運輸將是一個問題的四百萬左右的卡車司機在美國雇用。
重要的是，我們說的不是五到十年，而是一到三年。很明顯，如果機器能做你能做的事，那么你就有問題了。很多譯者和翻譯機構會告訴你，有一些高度專業化的翻譯服務，在可預見的將來需要人性化的服務，這可能是真的。
但我估計，企業客戶目前在市場上翻譯的材料中，有80%是機器翻譯的，在未來一到三年內，這些材料將是機器可翻譯的。
對于那些想要保持頭腦清醒的譯者，一些建議可能包括專門研究不那么廣泛使用的語言。NMT服務依賴于大量可用的文獻來培訓算法，而對于用戶基礎較小的語言來說，這一數量的材料可能并不容易獲得，特別是在專家、技術或科學學科方面。
另一個例子，如“一小時翻譯”，可能是習慣于與機器一起工作。雖然他們將做大部分工作，但需要人們能夠評估不同的翻譯技術，并為具體工作應用正確的工具。然而，有一件事似乎是肯定的，我們并不能把頭埋在沙子里，假裝這一切都沒有發生，這是一種逃避的選擇，我們因該更積極的去面對。
