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前阵子，一位同传翻译员声援科大讯飞“AI同传不实”，在网上引发了轩然大波。人工智能和同传翻译成由此沦为大家热议的话题。2020-03-30 ，我们来谈一谈“人工智能翻译成否知道可以代替同传翻译员”？齐声口译有多难？齐声口译最先经常出现在一战后的巴黎和会上，英法两国代表利用齐声口译人员的协助，已完成了紧绷的谈判。如今，该技术仍然在国际会议上扮演着极其重要的角色。
多达，95%的国际会议都有专业齐声口译人员助力。同传翻译员在台上需要将同传能力运用自如，必须平时大量的艰难锻炼，即使是双语运用自如的专业人员，在空战之前，也要展开数年的磨练。他们不仅必须事前自学、熟知会议资料，还必须随机应变的能力。齐声口译的工作方式也较为类似，因为压力极大，一般多人协同，在一场数小时的过程中，每人轮流翻译成几十分钟。
互为较之下，普通的口译工作则要非常简单不少。机器翻译如能替换齐声口译毫无疑问具备极大的价值。人工智能翻译成的水平如何？那么，人工智能同传翻译成的能力到底怎样？不会会偷走同传翻译员的饭碗呢？今年上半年的博鳌亚洲论坛上，首次经常出现了AI同传。
然而，现场配有的系统却丢弃了链子，闹得出有词汇翻译成不精确、反复等低级错误。客观来讲，人工智能或机器翻译技术在自然语言处置上，的确有许多突破。
这些突破给人期望，让人飨宴未来，但是，短期内的价值，更加多反映在辅助翻译成等领域。当然，目前机器翻译早已获得十分大的变革，在衣食住行等常用生活用语上的中英翻译成可以超过大学六级的水平，需要协助人们在一些场景处置语言交流的问题，但距离人工同传以及高水平翻译成所讲究的“信、约、雅”，还不存在相当大的差距。目前的差距是由现有技术水平的容许要求的，机器翻译，又称作自动翻译成，是利用计算机将一种语言切换为另一种语言，机器翻译技术的发展与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展密切涉及。
从早期的词典给定，到融合语言学专家辨别的科学知识规则，再行到基于语料库的统计学方法，随着计算能力的提高和多语言信息的累积，机器翻译技术开始在一些场景中获取便利的翻译成服务。新世纪以来，随着互联网的普及，互联网公司争相正式成立机器翻译研究组，研发了基于互联网大数据的机器翻译系统，从而使机器翻译确实南北简单，市场上开始经常出现较为成熟期的自动翻译成产品。
近年来，随着深度自学的进展，机器翻译技术获得了更进一步的发展，增进了翻译成质量的提高，使得翻译成更为地道、简洁。机器翻译的难题在哪里？这里，非常简单讲解一下机器翻译的难题。整个机器翻译的过程，可以分成语音辨识切换、自然语言分析、译文切换和译文分解等阶段。
在此，以较为典型的、基于规则的机器同传翻译成为事例（参看右图），模块包括了：语音辨识（语音切换为文本）、自然语言处置（语法分析、语义分析）、译文切换、译文分解和语音分解等模块。其中的技术难题主要是：语音辨识、自然语言处置和译文切换等步骤。第一个技术难题是语音辨识。
将近二十年来，语音辨识技术获得了明显变革，开始转入家电、汽车、医疗、家庭服务等各个领域。少见的应用于系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更加合乎人的日常习惯，也更加大自然、更加高效；语音控制系统，即用语音来掌控设备的运营，相对于手动掌控来说更为快捷、便利，可以用在诸如工业掌控、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查找系统，根据客户的语音展开操作者，为用户获取大自然、友好关系的数据库检索服务，例如家庭服务、旅行社服务系统、订票系统、银行服务等。可以说道，语音辨识技术与其他自然语言处置技术相结合，可以建构出有很多简单的应用于。
然而，语音辨识的主要难题就是对自然语言的辨识和解读。首先必需将倒数的讲话分解成为词、音素等单位，其次要创建一个解读语义的规则。
由于语音信息量大，语音模式不仅对有所不同的说出人有所不同，对有所不同场景的同一说出人也是有差异的。例如，一个人在随便说出和严肃说出时的语音特征是有所不同的。另外，说出者在讲话时，有所不同的词有可能听得一起是相近的，这也是少见现象。
单个字母或词、字的语音特性，不受上下文的影响，以致转变了重音、音调、音量和发音速度等。最后，环境噪声和阻碍对语音辨识也有较小影响，导致识别率较低。
第二个技术难题是语义解析，这是智能化的机器翻译系统的核心部分。目前，机器翻译系统可区分为基于规则和基于语料库两大类。
前者以词典和语言科学知识规则库为基础；后者由经过区分并具备标示的语料库包含科学知识源，以统计学的算法居多。机译系统是随着语料库语言学的蓬勃发展而发展一起的。目前，世界上绝大多数机译系统都使用以规则库为基础的策略，一般分成语法型、语义型、知识型和智能型。
有所不同类型的机译系统，由有所不同的成分包含。抽象地说道，所有机译系统的处理过程都还包括以下步骤：对源语言的分析或解读，在语言的语法、语义和语用等平面展开切换，按目标语言结构规则分解目标语言。当前，Google的在线翻译早已为人熟悉，其第一代的技术即为基于统计资料的机器翻译方法，基本原理是通过搜集大量的双语网页作为语料库，然后由计算机自动挑选尤为少见的词与词的对应关系，最后得出翻译成结果。不过，使用该技术目前仍无法超过令人满意的效果，常常闹得出有各种翻译成笑话。
因为，基于统计资料的方法，必须创建大规模的双语语料库，而翻译成模型、语言模型参数的准确性必要依赖语料的规模及质量，翻译成质量必要各不相同模型的质量和语料库的覆盖面。除了上述传统的方式，2013年以来，随着深度自学的研究获得较小进展，基于人工神经网络的机器翻译渐渐蓬勃发展。就当前而言，普遍应用于机器翻译的是宽短时记忆循环神经网络。该模型擅长于对自然语言建模，把给定长度的句子转化成为特定维度的浮点数向量，同时“忘记”句子中较为最重要的单词，让“记忆”留存较为宽的会话时间。
该模型较好地解决了自然语言句子向分析的难题。其技术核心是通过多层神经网络，自动从语料库中自学科学知识。一种语言的句子被向分析之后，在网络中层层传送，经过多层简单的传导运算，分解译文。
这种翻译成方法仅次于的优势在于译文简洁，更为合乎语法规范。比起之前的翻译成技术，质量有较高的提高。智能同传翻译成离我们还有多近？必须解释的是，很多人对机器翻译有误会，指出机器翻译偏差大。
只不过，机器翻译运用语言学科学知识，自动识别语法，仿真语义解读，展开对应翻译成，因语法、语义、语用的复杂性，经常出现错误是不免的。就有数的成果来看，仅有场景标准化的机器翻译，其翻译成质量离终极目标仍差距太远。
随着全球化网络时代的来临，语言障碍早已沦为二十一世纪社会发展的最重要瓶颈，构建给定时间、给定地点、给定语言的无障碍权利交流是人类执着的一个梦想。这仅有是全球化背景下的一个小缩影。
在社会较慢发展的进程中，机器翻译将扮演着更加最重要的角色。
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