巴别塔译丛（巴别塔语言）

文/李伟

铭文：因为耶和华在那里混乱了世人的语言，使他们分散在全地上，所以那城名叫巴别。 ——创世纪11:9

《圣经创世记》提到了多种人类语言的起源，而人类语言的复杂性正在成为互联网乃至全球经济发展的桎梏。根据Ethnologue提供的数据，目前全球使用的语言多达7100种，但其中只有约5%出现在互联网页面上。甚至一些国家的官方语言，例如印地语和斯瓦希里语，也很少被互联网所接受。

为了促进不同地区之间的交流，让世界各地的人们参与到数字经济中，翻译就显得尤为重要。业内人士估计，目前全球翻译市场每年规模达370亿美元。在新闻出版行业，国内外媒体交流、图书出版日益盛行。不仅路透社、华尔街日报、金融时报等知名媒体的内容可以立即翻译成中文，《乔布斯》、《从0到1》等硅谷新书也正在快速本地化。在企业界，对各种报告、技术手册和合同文件的本地化也有强烈的需求。

因此，多年来，市场对翻译，尤其是高质量的翻译有着强烈的需求。国家领导人陪同同声传译成为公众关注的焦点。然而，与其他行业一样，翻译正在受到技术的颠覆。

科技会颠覆传统翻译吗？

一方面，翻译开始众包。 Facebook、Twitter等社交媒体正在尝试通过众包模式对网站进行本地化，一言网、Rantonwork等翻译平台也在利用众包的力量提供其他语言的内容。另一方面，人工智能的发展推动了机器翻译的进步。在国外，不少科技巨头都在利用人工智能技术提供翻译服务，比如最近引起关注的Skype Translator。国内，百度、金山、网易有道、科大讯飞等也在开发类似技术。

其中，人工智能翻译的发展尤其值得关注。目前，在谷歌翻译应用中，用户只需将摄像头对准想要翻译的文字，即可立即获得翻译结果。到今年夏天，谷歌的服务已经支持27种语言的实时语音翻译和37种语言的文本翻译。

谷歌软件工程师Octave Goode在技术研发博客上表示，为了实现这一目标，谷歌收购了现实增强翻译应用Word Lens，并利用机器学习和卷积神经网络技术来增强该应用，而图像识别是最重要的。临界点。

他举例说，五年前，计算机很难识别照片中是狗还是猫。然而，随着卷积神经网络的发展，计算机不仅可以区分不同的动物，甚至可以识别宠物狗的品种。

实现该技术的第一步是分离图片中的背景和文本。计算机识别相同颜色的不同像素并将其识别为字符。然后，利用深度学习技术，该应用程序可以将这些字符拼写成单词。卷积神经网络的作用是使计算机能够区分字符和非字符，并在模糊和肮脏的背景中准确识别字符。最后，计算机会利用模糊搜索技术查字典并翻译识别出的单词。在实际情况中，使用谷歌翻译实时翻译外国菜单或路边标志已经非常成功。

微软的技术发展更进一步。今年，微软Skype推出了Skype Translator，成功实现了不同语言的实时语音翻译。利用这一特点，微软执行副总裁顺向阳甚至用中文接受了《纽约时报》记者的英文视频采访，向对方解释了Skype Translator的未来意义。

听起来人工智能翻译不仅可以实时超越普通翻译，而且翻译准确率也不会落后太多。但事实上，目前的机器翻译还仅限于让用户理解。基于机器翻译的结果，用户或许可以通过猜测猜出外来词的含义，但人工智能在流畅性、文学性、甚至语言的美感方面仍然存在很大缺陷。

智能+人工智能=翻译的未来

为了弥补人工智能的短板，不少翻译科技公司正在尝试一种新的模式，即人工智能+翻译众包的结合。这或许代表了翻译未来的发展趋势。

在这个模型中，AI首先完成最基本的翻译。普通众包翻译人员在得到机器的初步翻译结果后，首先纠正机器翻译中的错误。随后，资深译者将出于文学和专业目的进一步修改译文。这样的流程作业会在保证质量的同时带来更高的效率。

机器学习技术也将参与到这个过程中。通过机器学习，计算机将根据人工修改的结果学习准确的词语表达和人类语言习惯，从而优化未来的翻译能力。另一方面，计算机也会跟踪人工翻译的难点部分，帮助译者避免低级错误。在此过程中，人工智能和人工翻译将形成良性循环。

人工智能不仅仅帮助人类翻译。例如，众包翻译人员工作时，人工智能会学习不同翻译人员的专业知识。通过收集和分析此类数据，人工智能可以将翻译内容分配给自己擅长的不同翻译人员。例如，计算设备指令的翻译将准确地分配给计算机专家，而财务报告的翻译将由专门从事会计的翻译人员进行。

这种模式正在吸引全球投资者的关注。例如，硅谷创业孵化器Y Combinator在2014年冬季班就孵化了这样一家公司Unbabel。与传统的人工翻译相比，人工智能的引入提高了效率。与纯机器翻译不同，人工翻译使得翻译表达更加准确流畅，更适合正式场合。

在中国，市场最主要的翻译需求是中英之间的翻译，无论是新闻媒体、学术论文，还是英美剧。人工智能与人工翻译的结合，可以优化当前翻译的效率，带来更自由的跨境交流，创造更大的市场机会。

更重要的是，这种模式将极大地帮助尚未被纳入互联网的小语种。可以想象，通过统一的人工智能数据库，谷歌、雅虎、Facebook等网站将自动翻译成非洲、南亚或印度语言，当地志愿者可以在此基础上高效完成优化。这将消除互联网向贫穷国家传播过程中的语言障碍，成为真正连接世界的信息高速公路。