科技進(jìn)步了，人類(lèi)卻不能好好說(shuō)話(huà)了？

高思暢

正確率為87%的谷歌翻譯，你見(jiàn)過(guò)嗎？

“松下問(wèn)童子”該怎么翻譯成英文？一位網(wǎng)友將這句話(huà)輸入了谷歌翻譯，跳出來(lái)的回答是“Panasonic asked the boy”。這樣令人哭笑不得的神翻譯，相信你在使用谷歌翻譯、百度翻譯等人工智能翻譯服務(wù)的時(shí)候也碰到過(guò)吧？

雖然機(jī)器翻譯經(jīng)常被吐槽不夠準(zhǔn)確，科學(xué)家們對(duì)人工智能技術(shù)的研究可是一點(diǎn)也沒(méi)松懈。2016年9月28日，谷歌正式推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)（Google Neural Machine Translation，簡(jiǎn)稱(chēng)GNMT），采用最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)，將翻譯準(zhǔn)確率提高到了87%。這樣的科技進(jìn)步，我們還是要好好鼓掌一下的！

除了谷歌、百度、科大訊飛等專(zhuān)門(mén)設(shè)有研究語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理的機(jī)構(gòu)，其他領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)也紛紛開(kāi)始將語(yǔ)音識(shí)別運(yùn)用到實(shí)踐中。匯豐銀行（HSBC）發(fā)起的一項(xiàng)通過(guò)語(yǔ)音生物識(shí)別（Voice Biometrics）技術(shù)對(duì)用戶(hù)賬戶(hù)進(jìn)行安全保障的研究，研究的基礎(chǔ)正是因?yàn)槲覀兠恳粋€(gè)人的聲音和我們的指紋一樣都具有特殊性。我們的言語(yǔ)，可以作為我們的身份識(shí)別標(biāo)志，因此，未來(lái)的生活、工作、儲(chǔ)蓄可能都可以通過(guò)聲音特征來(lái)啟動(dòng)。

然而，當(dāng)我們?yōu)槿斯ぶ悄艿挠忠淮瓮黄茪g欣鼓舞，感嘆人類(lèi)智慧的發(fā)展，期待人工智能大幅度改善人類(lèi)未來(lái)的同時(shí)，一些語(yǔ)言學(xué)家開(kāi)始預(yù)測(cè)，互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)、手機(jī)等電子化工具的使用不僅會(huì)帶來(lái)新詞語(yǔ)，也會(huì)改變?nèi)祟?lèi)語(yǔ)言。

就在谷歌推出GNMT后的第二天，英國(guó)《每日郵報(bào)》的一則新聞引起了不少人的注意。報(bào)道稱(chēng)，隨著科技不斷進(jìn)步，聲音識(shí)別將成為我們與機(jī)器互動(dòng)的主要方式之一。但是，正是由于未來(lái)人機(jī)互動(dòng)會(huì)成為人們生活、工作的主導(dǎo)方式，科技的進(jìn)步將會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)語(yǔ)言的改變。社會(huì)語(yǔ)言學(xué)家Watt教授預(yù)測(cè)，在2066年，各國(guó)語(yǔ)言中的部分發(fā)音將會(huì)逐漸減少甚至被取代，例如英文中的齒間音“th”將會(huì)被“f”“d”或者“v”取代， 也就是說(shuō)，“mother”會(huì)變成 “muvver”， “thick”可能會(huì)變成 “fick”，當(dāng)我們想表達(dá)“what do you think of this”時(shí)，我們說(shuō)的是“what do you fink of dis”。

事實(shí)上，電子化工具對(duì)人類(lèi)語(yǔ)言的改變?cè)缇鸵鹆苏Z(yǔ)言學(xué)家的關(guān)注，“OMG”已經(jīng)出現(xiàn)在了牛津詞典里，去年，“LOL”也正式進(jìn)入了牛津詞典，表情符號(hào)的使用在人類(lèi)溝通中已經(jīng)不可或缺。就在不久前，微信里還流行過(guò)一個(gè)“24小時(shí)不使用表情符號(hào)”的活動(dòng)。然而，在5000多名參與者中，超過(guò)30%的人失敗了，23萬(wàn)字的報(bào)告被戲稱(chēng)為“血淚報(bào)告”。大家紛紛表示：“太難了！”“習(xí)慣太難改變了！”“不使用表情使我經(jīng)常在對(duì)話(huà)中感到尷尬。”

這是科技發(fā)展對(duì)我們?nèi)祟?lèi)書(shū)寫(xiě)習(xí)慣的一次沖擊，但是語(yǔ)言學(xué)家們依然信心滿(mǎn)滿(mǎn)，他們認(rèn)為，只有超過(guò)十年時(shí)間長(zhǎng)度的考驗(yàn)，才能決定這些表情符號(hào)、特殊表達(dá)能否最終進(jìn)入我們的語(yǔ)言系統(tǒng)。“OMG”在1917年就第一次出現(xiàn)在了報(bào)紙上，但是直到最近才出現(xiàn)在牛津詞典里。

第二次沖擊，無(wú)疑就是人機(jī)互動(dòng)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)可能帶來(lái)的對(duì)人類(lèi)發(fā)音習(xí)慣的改變。聲音識(shí)別是我們與機(jī)器互動(dòng)的主要方式之一，然而語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的局限性導(dǎo)致機(jī)器只能識(shí)別某幾類(lèi)發(fā)音，例如機(jī)器無(wú)法識(shí)別齒間音“th”，但是對(duì)“f”和“v”這樣的唇齒音卻有著良好的識(shí)別機(jī)制，所以，機(jī)器語(yǔ)音識(shí)別逆向影響了人類(lèi)的發(fā)音方式。千百年來(lái)，語(yǔ)言的發(fā)展、變化、消亡、借用本身就是自然而然的發(fā)展過(guò)程，而現(xiàn)在，最新一代的改變，要由機(jī)器來(lái)觸發(fā)了。

如果真的發(fā)生了這樣的改變，對(duì)我們語(yǔ)言系統(tǒng)的影響是積極的還是消極的呢？現(xiàn)階段語(yǔ)音識(shí)別中，最困難的不是對(duì)個(gè)別語(yǔ)音的識(shí)別，而是對(duì)自然語(yǔ)言中節(jié)奏、韻律的識(shí)別，以及當(dāng)一個(gè)句子的節(jié)奏和韻律有著微弱的區(qū)別導(dǎo)致意義完全不同時(shí)的識(shí)別。比如，“我看見(jiàn)她很高興”，停頓在“她”后面和“她”前面，兩句話(huà)的意義就完全不同。當(dāng)“你大爺”的“爺”字分別輕讀和重讀時(shí)，意義也完全不同。每個(gè)人都有著自己說(shuō)話(huà)時(shí)的抑揚(yáng)頓挫、輕重緩急、情緒變化不同表現(xiàn)，這些都是機(jī)器難以攻克的難題。即便聰慧如Siri，在說(shuō)話(huà)時(shí)，依然有著明顯的“機(jī)器口音”，不可避免地“一字一頓”，就像是我們坐公交車(chē)時(shí)聽(tīng)到的語(yǔ)音報(bào)站“下、一、站、北、京、大、學(xué)、東、門(mén)”。如果節(jié)奏和韻律是機(jī)器難以識(shí)別的部分，那人類(lèi)是不是要改變說(shuō)話(huà)方式，抹去語(yǔ)言中的情緒和抑揚(yáng)頓挫來(lái)適應(yīng)機(jī)器的識(shí)別機(jī)制呢？以后我們說(shuō)話(huà)會(huì)不會(huì)也變成“你、好、我、叫、王、小、虎”嗎？

所幸，這樣的改變并不會(huì)發(fā)生。世界上所有的語(yǔ)言系統(tǒng)都有著自己的穩(wěn)定性，人工智能的發(fā)展可能會(huì)帶來(lái)語(yǔ)音層面上的部分改變，而這樣的改變可能即便不由人工智能的發(fā)展也會(huì)隨著人口大規(guī)模遷移、不同國(guó)家人口流動(dòng)而逐漸發(fā)生改變，單詞發(fā)音結(jié)構(gòu)可能會(huì)簡(jiǎn)化，“th”可能會(huì)被“d”代替，甚至單詞會(huì)變得更短，“thanks”變成“danks”。但是，語(yǔ)言中穩(wěn)定的部分，如語(yǔ)音系統(tǒng)、韻律結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義結(jié)構(gòu)、句法系統(tǒng)并不會(huì)由此而發(fā)生改變。

語(yǔ)言作為人類(lèi)進(jìn)行溝通和交流的符號(hào)，履行著符號(hào)需要完成的功能——充分地表達(dá)、傳遞人類(lèi)思維和感情。符號(hào)的簡(jiǎn)化（如漢字繁體字向簡(jiǎn)體字的轉(zhuǎn)變）可以發(fā)生，但是符號(hào)的功能并不會(huì)被簡(jiǎn)化。科技會(huì)改變?nèi)祟?lèi)的語(yǔ)言，但是不會(huì)改變?nèi)祟?lèi)的思維和情感。