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文章来源:admin    时间:2019-06-08 09:52

  

  不久前,一场关于“学英语是否有用”的辩论登上了微博热搜排行榜。网络作家“花千芳”在微博上发表言论称,英语是一项“废物技能”,语言障碍“只要一支专业翻译团队就搞定”。此言一出,立刻引发热议,支持者与反对者皆有之。

  随着人工智能的发展,翻译软件越来越普及,人们似乎只需要一部智能手机就能走遍天下。那么,我们还有必要学习外语吗?

  人类从未停止过为沟通和交流而努力,学外语的热潮经久不衰。近年来,机器翻译与语音识别技术飞速发展,为人们的交流提供了一条捷径。虽然这些技术仍然存在各种问题,还有提高的空间,但AI技术的应用已大幅提高了翻译软件的质量,语音识别的准确度也逐渐提升。

  如果去任何一个国家旅游都不必担心语言差异带来的障碍,是不是想想就觉得很美好?

  据美国“商业内幕”网站报道,2017年10月,谷歌公司推出了第一款具有实时语言翻译功能的无线美元。有了这款耳机,你在巴黎办理酒店入住时就不必绞尽脑汁地回忆肚子里那几句蹩脚的法语。你的耳机会自动将“晚上好,我有预定”翻译成“Bonsoir,j’aiuneréservation”,然后将前台有如“天书”的法语翻译成“对不起先生,您的信用卡被拒绝了,无法正常支付”。

  “在未来10年之内,我们可以通过内置话筒的耳机实现不同语言之间的沟通。”技术政策专家亚力克·罗斯告诉美国《华尔街日报》,“有了这些技术的辅助,我可以轻松地和中国人、匈牙利人或印度人进行交流。戴上耳机后,他们会听到他们自己的语言,这是从英语翻译而来的,然后他们用母语进行回复,我再用翻译工具把他们的母语实时翻译成英语。”

  AI等已经对人类语言的翻译十分在行。全球最大在线翻译公司OneTranslationHour首席执行官奥夫·肖尚对美国《福布斯》杂志表示,近些年,机器翻译有了翻天覆地的进步。在未来1到3年内,以神经计算机技术为基础的翻译器将接手全球50%的翻译工作,掌控价值400亿美元的市场。

  这与时下主流论调有明显差异。现在人们普遍相信,至少在不久的将来,在专业技术领域,人工智能只是参与人类的工作,而不是取代人类。

  “两年前,翻译技术只能告诉人们文本的大致意思,而大多数情况下,一位专业的译员会告诉你,他宁愿自己从头再翻译一遍,因为机器翻译的根本不是人话。而现在,有了神经计算机技术的辅助,外加大量专业材料的整合,译员只需对机器翻译后的文本稍加改动,即可达到他们的标准。”肖尚说。

  肖尚列举了一些数据:目前只有大约10%的机器翻译文本需要人工修改后才能满足世界500强企业客户的要求。两年前,这一数字为80%。

  澳大利亚“对话”新闻网认为,不同语言的人们在不了解彼此文化差异的情况下进行交流时,专业翻译仍然是有必要的。

  首先,词语的意思在不同语言中并不匹配,有时“所问非所答”。曾有报道称,美国总统特朗普在布鲁塞尔与欧盟委员会的会议上说:“theGermansarebad,verybad(德国人很狡猾,非常狡猾)!”他的原意是抨击德国对美国的汽车贸易不平衡,这短短的一句话却让德国媒体炸了锅,因为他们不确定特朗普所说的“bad”是指德国人“böse”(邪恶),还是“schlecht”(做了错事)。

  词义在不同语言中不一定有精准又恰如其分的对应,这种细微差别对国际商务和政治都有重要影响。如果我们只注重字面上的翻译,那么更深层的含义就会被忽视,造成不可估量的损失。

  其次,沟通的另一个境界是“曲尽其妙”,反之为“词不达意”。有时,语言并不能涵盖我们想要表达的全部意思。不同的文化有不同的表达方式,“话说半句”是很多文化共同的“潜规则”。“听话听音”,语言在不同文化中的话外音是机器翻译很难传递的。

  新技术无疑将改变我们学习语言的方式,就像学习数学一样——计算器问世后,学习数学的重点就变了。然而,深层次的文化沟通无法“外包”给软件。只要文化差异一天不消失,学习外语的必要性就不会改变。

  在全球合作日益紧密的今天,这种需求有增无减。据澳大利亚青年基金会调查,从2012年到2015年,要求双语技能的招聘广告数量增长了181%。美国加利福尼亚州未来研究所《2020年未来工作技能报告》更是将“跨文化”能力列为未来工作的十大关键技能之一。

  无论机器翻译或语音识别技术的发展如何进步,都无法改变语言的本质,以及语言在人类交流中扮演的角色。语言学专家戴维·阿贝苏告诉美国《新共和》杂志,沟通只是学习外语的众多优势之一,但这不是最重要的。学习外语使得我们有机会体验不同的思维方式,学会换位思考和自我反思,帮助人们建立更深层次的关系。

  技术会成为越来越有用的辅助工具,但不会取代学习外语带来的跨文化沟通,就像计算器的发明并没有让人类停止学习数学一样。不可否认,像谷歌、必应等机器翻译近年来确实发展迅猛。但阿贝苏表示,语言中的微妙差别是计算机无法掌握和解释的。

  不久前,一场关于“学英语是否有用”的辩论登上了微博热搜排行榜。网络作家“花千芳”在微博上发表言论称,英语是一项“废物技能”,语言障碍“只要一支专业翻译团队就搞定”。此言一出,立刻引发热议,支持者与反对者皆有之。

  随着人工智能的发展,翻译软件越来越普及,人们似乎只需要一部智能手机就能走遍天下。那么,我们还有必要学习外语吗?

  人类从未停止过为沟通和交流而努力,学外语的热潮经久不衰。近年来,机器翻译与语音识别技术飞速发展,为人们的交流提供了一条捷径。虽然这些技术仍然存在各种问题,还有提高的空间,但AI技术的应用已大幅提高了翻译软件的质量,语音识别的准确度也逐渐提升。

  如果去任何一个国家旅游都不必担心语言差异带来的障碍,是不是想想就觉得很美好?

  据美国“商业内幕”网站报道,2017年10月,谷歌公司推出了第一款具有实时语言翻译功能的无线美元。有了这款耳机,你在巴黎办理酒店入住时就不必绞尽脑汁地回忆肚子里那几句蹩脚的法语。你的耳机会自动将“晚上好,我有预定”翻译成“Bonsoir,j’aiuneréservation”,然后将前台有如“天书”的法语翻译成“对不起先生,您的信用卡被拒绝了,无法正常支付”。

  “在未来10年之内,我们可以通过内置话筒的耳机实现不同语言之间的沟通。”技术政策专家亚力克·罗斯告诉美国《华尔街日报》,“有了这些技术的辅助,我可以轻松地和中国人、匈牙利人或印度人进行交流。戴上耳机后,他们会听到他们自己的语言,这是从英语翻译而来的,然后他们用母语进行回复,我再用翻译工具把他们的母语实时翻译成英语。”

  AI等已经对人类语言的翻译十分在行。全球最大在线翻译公司OneTranslationHour首席执行官奥夫·肖尚对美国《福布斯》杂志表示,近些年,机器翻译有了翻天覆地的进步。在未来1到3年内,以神经计算机技术为基础的翻译器将接手全球50%的翻译工作,掌控价值400亿美元的市场。

  这与时下主流论调有明显差异。现在人们普遍相信,至少在不久的将来,在专业技术领域,人工智能只是参与人类的工作,而不是取代人类。

  “两年前,翻译技术只能告诉人们文本的大致意思,而大多数情况下,一位专业的译员会告诉你,他宁愿自己从头再翻译一遍,因为机器翻译的根本不是人话。而现在,有了神经计算机技术的辅助,外加大量专业材料的整合,译员只需对机器翻译后的文本稍加改动,即可达到他们的标准。”肖尚说。

  肖尚列举了一些数据:目前只有大约10%的机器翻译文本需要人工修改后才能满足世界500强企业客户的要求。两年前,这一数字为80%。

  澳大利亚“对话”新闻网认为,不同语言的人们在不了解彼此文化差异的情况下进行交流时,专业翻译仍然是有必要的。

  首先,词语的意思在不同语言中并不匹配,有时“所问非所答”。曾有报道称,美国总统特朗普在布鲁塞尔与欧盟委员会的会议上说:“theGermansarebad,verybad(德国人很狡猾,非常狡猾)!”他的原意是抨击德国对美国的汽车贸易不平衡,这短短的一句话却让德国媒体炸了锅,因为他们不确定特朗普所说的“bad”是指德国人“böse”(邪恶),还是“schlecht”(做了错事)。

  词义在不同语言中不一定有精准又恰如其分的对应,这种细微差别对国际商务和政治都有重要影响。如果我们只注重字面上的翻译,那么更深层的含义就会被忽视,造成不可估量的损失。

  其次,沟通的另一个境界是“曲尽其妙”,反之为“词不达意”。有时,语言并不能涵盖我们想要表达的全部意思。不同的文化有不同的表达方式,“话说半句”是很多文化共同的“潜规则”。“听话听音”,语言在不同文化中的话外音是机器翻译很难传递的。

  新技术无疑将改变我们学习语言的方式,就像学习数学一样——计算器问世后,学习数学的重点就变了。然而,深层次的文化沟通无法“外包”给软件。只要文化差异一天不消失,学习外语的必要性就不会改变。

  在全球合作日益紧密的今天,这种需求有增无减。据澳大利亚青年基金会调查,从2012年到2015年,要求双语技能的招聘广告数量增长了181%。美国加利福尼亚州未来研究所《2020年未来工作技能报告》更是将“跨文化”能力列为未来工作的十大关键技能之一。

  无论机器翻译或语音识别技术的发展如何进步,都无法改变语言的本质,以及语言在人类交流中扮演的角色。语言学专家戴维·阿贝苏告诉美国《新共和》杂志,沟通只是学习外语的众多优势之一,但这不是最重要的。学习外语使得我们有机会体验不同的思维方式,学会换位思考和自我反思,帮助人们建立更深层次的关系。

  技术会成为越来越有用的辅助工具,但不会取代学习外语带来的跨文化沟通,就像计算器的发明并没有让人类停止学习数学一样。不可否认,像谷歌、必应等机器翻译近年来确实发展迅猛。但阿贝苏表示,语言中的微妙差别是计算机无法掌握和解释的。

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