人工智能對翻譯教育發展的影響研究

摘要：本論文研究人工智能對傳統翻譯教學的影響，實踐方面，將更新完善翻譯語料庫，開發計算機輔助翻譯教學的學習系統等，進一步提高翻譯教學和學習的效率；理論方面，將結合新技術，進一步完善翻譯理論，提升翻譯作為獨立學科研究的必要性，從而促進新形勢下翻譯教育和翻譯理論的進一步發展。

關鍵詞：人工智能；翻譯；語料庫

人工智能（Artificial Intelligence，AI）最早于1965年在Dartm-outh學會上被提出，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，是一門研究和開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的技術方法的一門新的科學。它試圖找出智能的本質，并對人類的意識、思維和信息處理進行模擬，通過核心的算法讓機器實現類似人類的功能。因此，人工智能不僅是計算機科學的一個重要分支，同時也與信息論、仿生學、心理學、哲學、語言學等多門學科緊密關聯。人工智能的發展主要分為三個階段：第一階段，計算機主要被用于學習解決代數問題、證明幾何定理、代替人完成部分邏輯推理和問題求解等簡單智能工作。第二階段，實現了智能系統與環境系統之間的復雜交互。第三階段，數據挖掘技術得到了發展，基于數據挖掘的智能系統成為研究熱點，實現了機器能夠自主學習的可能性，人工智能技術步入高速發展階段。

人工智能的實際應用體現在圖像和語言理解、人臉識別、智能搜索、博弈、機器學習等多個方面。近年來，人工智能與語言學結合發展方面取得了很大進展，其中一個重要的應用就是翻譯系統。目前計算機已經可以自主學習多種語言并根據用戶指令返回十分類似人類語言的翻譯語句。人工智能的語言服務產品越來越多地出現在商業市場中，給翻譯行業帶來了巨大沖擊。這就需要翻譯工作者和教育者進行深思，目前的行業發展模式和人才培養模式是否能應對這樣的挑戰。

人工智能翻譯最早出現于上世紀50年代，當時被稱為機器翻譯。機器翻譯的過程大致分為原文分析、原文譯文轉換和譯文生成三個階段。在具體的機器翻譯系統中，根據不同方案的目的和要求，分為相關分析獨立生成系統、獨立分析相關生成系統、獨立分析獨立生成系統。機器翻譯系統經歷了不斷的演變升級，一種是以規則為基礎的系統，從詞匯學、語法型到語義型以及知識智能型不斷發展。另一類系統則基于語料庫。目前最新的翻譯機器是基于人工神經網絡的算法系統，其技術核心是一個擁有海量結點（神經元）的深度神經網絡，可以自動地從語料庫中學習翻譯知識。一種語言的句子被向量化之后在網絡中層層遞進，轉化為計算機可以“理解”的表示形式，再經過多層復雜的傳導運算，生成另一種語言的譯文。目前，廣泛應用于機器翻譯的是長短時記憶循環神經網絡。該模型擅長對自然語言建模，把任意長度的句子轉化為特定維度的浮點數向量，同時“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的時間。該模型很好地解決了自然語言句子向量化的難題，對利用計算機處理自然語言來說具有非常重要的意義，使得計算機對語言的處理不再停留在簡單的字面匹配層面，而是進一步深入到語義理解的層面，從而使譯文流暢，更加符合語法規范。

在看到人工智能翻譯迅猛發展的同時，我們也意識到在有些領域機器翻譯的水平與人工翻譯還相差甚遠，比如涉及語義深層結構、不同文體風格和語言風格方面，機器翻譯還是欠缺很多。語言不僅僅是用來表達語義，還要表達情感、文化甚至意境。人工翻譯是一種再創造的表現，是人類智慧創造力的體現，而目前的機器還沒有辦法擁有創造力，尤其在文學翻譯方面。因此，不能輕易說人工智能翻譯可以完全替代人工翻譯。在數據急劇增長和計算機高速運算的時代，我們需要更好的研究人工智能翻譯，學習和運用新技術，不斷調整職業定位及教育模式。

機器目前還無法承擔翻譯活動中認知的部分，機器負責程序化、重復化以及在記憶要求方面超過人腦的工作，而人需要做更高智能化的工作，能夠熟練掌握技術，在人工智能的協助下提供更加優質的語言服務。未來可以從以下三方面進行研究。

1）翻譯語料庫的建設研究

隨著大數據時代的到來，語料庫將會廣泛的應用于翻譯領域。為了提高翻譯的準確性，需要不斷完善翻譯語料庫，考慮多模態發展，不斷優化升級動態平衡的翻譯語料庫，可以提高智能翻譯的質量。

2）翻譯教學訓練系統的開發

翻譯教育者要跟上時代的步伐，不斷調整教學方法和手段，讓學生的訓練更加高效，實現多模式全方位的訓練體系。人工智能技術的突破可以更好地為教學服務，例如可以開發出一套專門針對翻譯教學的個性化的學習訓練系統。

3）人工智能對翻譯教育的影響分析

人工智能技術的突破使語言服務行業的效率大大提高，同時也給我們的翻譯事業帶來很多啟示。唯有掌握并利用好技術做好輔助工作，翻譯事業才能更快更好發展。

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基金項目：大連外國語大學科研基金項目《目的功能視角下中韓語言表達差異的文化分析》（2015XJYB10）的階段性成果。

作者簡介：張文麗，女，大連外國語大學韓語講師，研究生學歷，文學碩士學位。研究方向為韓國語語言學。