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冯建中: 机器口译——口译教育面临的挑战与对策

点击量:次 2019-03-19
    【作者简介】冯建中,1962年生,现为国防科技大学国际关系学院教授、学科带头人。主要研究方向:欧、美能源战略;口译理论与实践。著有专著和教材8部,发表各类论文近40篇;主持国家级和省级课题2项,参与完成其他各类课题5项。代表作有:《欧盟能源战略:走向低碳经济》《走向绿色的欧洲——欧盟环境保护制度》《美军能源战略研究》《实用英语口译教程》《口译实例与技巧》《英汉口译实练》等。
        
    (冯建中于2016年在北京外国语大学讲学)



    【摘要】近年来,随着翻译相关技术的飞速发展,机器口译取得了长足的进步。大量语音翻译系统和应用软件相继亮相。机器口译技术的进步给口译行业和口译教育带来了严峻的挑战。机器口译是否会取代人工口译?口译教育应如何应对机器口译所带来的挑战?本文从机器口译的基本概念、优缺点、发展现状和未来趋势出发,分析技术进步对口译行业和口译教育带来的挑战,提出创新口译教育的几点思考。

 

 

    机器口译的进步给人类跨语言交流提供了极大的便利,同时也给口译行业进而给口译教育带来了严峻的挑战。机器口译是否会取代人工口译?口译行业是否会消失?译员是否会失业?口译教育应如何应对机器口译的挑战?这些问题事关口译行业的未来和口译教育的前景,理应引起口译教育界的高度关注和认真应对。

1.机器口译概述

1.1机器口译的基本概念

    相对于机器翻译,机器口译是一个相对陌生的概念。机器口译(MI),又称“口语翻译”(Spoken Language Translation,SLT)、“语音机器翻译”(Speech-to-Speech MT)或“自动口译”AutomatedInterpretation,是指让计算机实现从一种语言的语音到另一种语言的语音自动翻译的过程瑞诺尔, 2010)。其理想目标是让计算机像人一样在持不同语言的说话人之间充当口译员的角色。会议演讲、交谈(通过电话、网络或面对面交流)、广播等场景下的话语翻译都是机器口译应用的重要领域。

    与机器翻译一样,人们常把机器口译与计算机辅助口译(CAI)或“机助口译”混为一谈。机器口译是全自动口译,无需人工辅助,例如各种在线语音翻译系统、口语翻译机、口译机器人、自动口译电话等。计算机辅助口译则指译员在计算机的辅助之下完成口译任务。计算机辅助口译的原理是:计算机快速识别源语语音,然后将识别的内容进行机器翻译,最后将译文呈现在屏幕上,供译员参考。不难看出,最后的译文是显示在屏幕上供译员参考还是转换成语音由机器播出,这是机器口译与计算机辅助口译的根本区别之所在。

1.2 机器口译的优缺点

    机器口译有着人工口译难以企及的一系列优点:一是成本低。人工口译培养周期长、难度大、费用高特别是同传,国际会议上每个语种往往需要安排两名译员,人力和开支要求均比较高;机器口译使用成本低,有的甚至完全免费。二是效率高。人工口译费时、费事、效率低下,还时常出现翻译盲点,且译员受体力、脑力和能力的限制,难以长时间、不间断、高强度地工作,特别是同传;机器口译速度快、效率高,不会疲劳,且受海量数据支持,学习快,无翻译盲点,可以大大提高翻译效率和同传准确性是使用方便。人工口译难找,特别是非通用语种;机器口译不受语种和时空的限制,一个系统可同时安装几种、几十种甚至几百种语言互译,因而方便、快捷、省事,尤其是准确性要求不高的口译。此外,国际会议上同传设备使用麻烦,同传接收机经常不够用,且容易丢失,引发纠纷;机器口译相对简便,只需在智能手机或平板电脑上安装一个应用软件即可收听同传或者进行交谈。

 

 

    随着全球化进程的加快和国际交流的日益频繁,人类渴望早日实现无障碍即时口语交流。为了实现这一梦想,以IBM、谷歌、微软、百度、科大讯飞为代表的国内外科研巨头相继成立研究团队,专门从事智能翻译研究,矢志攻克机器翻译的难题,让机器系统来扮演口译员的角色。近年来,语音识别、机器翻译和人工智能技术的突破以及大数据、云计算、深度学习、深度神经网络等先进技术的闪亮登场,为机器口译的飞速发展提供了强大的技术支撑,大量语音翻译系统和应用软件如雨后春笋一般涌现出来。以下分四类挂一漏万地介绍机器口译的应用成果。

    第二,在线即时语音翻译系统。即时语音翻译是当前国际智能翻译研究的热点。世界机器翻译先驱IBM 公司从 2001 年开始大规模开展智能语音翻译领域的研究,重点是英语、阿拉伯语和汉语之间的互译。2009年9月,IBM 正式推出 ViaVoice Translator 文本到语音翻译软件,可安装在手提电脑上,为自动化口译奠定了基础。由于无明显进展,该项目最终被放弃。

    美国另一科技巨头微软也不甘落后2012年,微软首席研究官里克·拉希德(Rick Rashid)在中国演示了微软实时英汉语音翻译系统,翻译准确率达到80%-90%。微软率先将模拟人脑行为的深度神经网络技术与其成熟的统计机器翻译技术相结合,极大地降低了语音识别的错误率,提高了翻译准确性,让一对一语音交谈成为现实(冰岩,2012)。2014年12月,微软发布了Skype Translator预览版,实现了英语和西班牙语之间的实时语音互译。2015年4月,微软在中国市场正式推出了具备实时语音翻译技术的Skype Translator中文预览版。该产品集成了微软在语音识别、机器翻译、自然语言处理、机器学习等领域的众多科技成果,使英文和中文普通话之间的实时语音对话成为现实。中文预览版新增了语音读取文字信息、持续性识别、自动声量控制、语言翻译静音等多项功能Skype每月连接用户数量超过3亿人,每天处理的对话时长超过20亿分钟。随着产品的不断优化,跨语言无障碍交流的时代终将来临(Calo,2015)。

    第四,便携式语音翻译机。当前,国内外语音翻译设备和软件的研发异常活跃,产品琳琅满目,已经广泛应用于出国旅游等跨语言交流的方方面面。2010年,美国富兰克林电子公司针对出国人员推出了贴身译M866富兰克林智能翻译机。该机支持英、中等17国语言,覆盖全球127个国家和地区,能随写随译,双语显示,具有整句翻译功能和真人发音系统,翻译准确度高达98.7%(IT经理世界,2015)。2009年11月,日本NEC公司推出一款“翻译眼镜”(Tele Scooter)。该设备外形象一付眼镜,但没有镜片,使用一种成像设备,将经过声音识别和翻译软件处理后立刻生成的文字像电影“字幕”一样投射到使用者的视网膜(显示屏)上。眼镜使用时,谈话内容会被一个麦克风收录,翻译后以可视文本的形式或通过耳机以声音的形式即时传送给对方。该智能眼镜还可用于涉密场合的交谈,摆脱人工翻译的麻烦(陈丹妮,2009)。为了迎接2020东京奥运会和残奥会、帮助外国访客克服语言障碍,日本政府和企业正在积极开展科技革新,研制多语种语音翻译机。2016年,日本Logbar研发团队推出了一款名为ILI的可穿戴式翻译设备。该设备能在离线环境下进行实时语音翻译,而且能保证精准翻译。ILI通过内置的翻译引擎与语音合成芯片共同完成翻译过程。目前,该系统仅支持中、英、日三国语言的翻译功能(雪萍,2016)。另据报道,日本奈良科技大学(Nara Institute of Science andTechnology)的研究人员正在研发一款自动化同传软件,旨在改进日英同传的准确性和速度。该软件可在说话人结束讲话之前就开始口译,口译质量相当于拥有一年同传经验的译员。研究人员计划在2020年东京奥运会之前推出自动化同传服务(Kaytie,2014)。

    在国内,以科大讯飞为代表的科技企业也在大力研发各种语音翻译设备和软件。科大讯飞从2012年开始进入语音翻译领域,并推出了“讯飞语音翻译”等产品,主要集中在境外旅游、国际会议等垂直应用领域。科大讯飞研发的“灵犀语音助手”,只要按下中文或英文说话按钮,说出所需翻译的句子,即可实现秒翻。2015年10月,讯飞输入法正式发布“随声译”功能。该功能集语音识别、机器翻译等核心技术于一身,实现了同传效果,其翻译速度与准确率均达到了较高的水平。“随声译”支持中英文实时翻译,让手机变成了翻译机庞杰,2016)。2015年2月,讯飞开放平台单日在线语音交互突破1.2亿次,应用合作伙伴超过6万家,终端用户数量超过6.8亿,技术应用前景十分广阔。

    当前主流的免费翻译软件主要有以下五种:一是腾讯翻译君,支持中、英、日、韩4种语言;二是有道翻译官,支持中、英、日、韩、法、俄、西7国语言翻译,离线翻译;三是百度翻译,支持中、英、日、韩、泰、法、西、德等28种热门语言互译;四是搜狗翻译,支持中、英、法、日等50多种语言之间的互译功能;五是谷歌翻译,可提供100种语言间的在线语音翻译。此外,华为 Mate 10机身自带AI随性翻译功能,支持50多个语种的翻译。

    需要指出的是,机器口译的研究成果远远不止上述产品。事实上,只要上网搜索一下,便会发现无数的语音翻译设备和软件。目前,翻译机和软件的准确率还达不到理想状态。各家在中英翻译上都表现不错,但在英中翻译上差异很大。虽然准确性各不相同,但却为人们出国旅游和跨语言交流带来了极大的便利。

1.4 机器口译的未来趋势

    随着社会需求的迅速扩张,语音翻译技术的应用正进入繁荣期。从目前的发展势头来看,机器口译潜力巨大、前景光明。未来发展在很大程度上取决于语音识别(背景噪声的语音识别、语种识别、口音识别)和机器翻译等技术的进一步突破。2015年3月,科大讯飞远场识别技术对外亮相发布,超过5米的语音识别技术突破了语音交互距离瓶颈,大幅度改进了语音交互的自由度,其降噪和去混效果均达到了国际顶级水平(孙慧,2015)。这意味着机器口译实现高精度语音识别又消除了一大障碍。2018年7月4日,百度语音技术部总监高亮在百度AI开发者大会上宣布,百度基于远场的语音语义一体化技术取得重大突破,为业界提供更顶尖的远场语音技术。该技术将远场交互中高频Query识别准确率提升10个点,并保持普通Query识别率不降;多语种混合声学建模基于Deep Peak2大幅提升中英文混合Query识别准确率,相对错误率比业界最好竞品降低20%;新升级的TTS技术业界首创传统拼接技术与Wavenet技术融合方案,保证合成质量的同时大大降低成本。百度还重磅发布远场语音技术低成本解决方案“度小云”,它基于Deep Peak V2语音识别技术、语音语义一体化技术及LSTM-VAD深度学习语音切分技术,实现业界领先的五级唤醒技术,并拥有基于Wavenet的精致音库,支持远场优化的音频通信技术。未来开发者可以一站式获取百度远场语音能力(中国商业观察网,2018)。

    科大讯飞的“超级计划”研究也在稳步推进之中,其目标是让机器从“能听会说”到“能理解会思考”。谷歌深度学习项目“谷歌大脑(Google Brain)”联合创始人雷格·科拉多认为,得益于人工智能的进步,未来10年内即时理解一门语言的设想将会成为现实。通过佩戴一种特殊的耳机,人们即可听懂各种语言,与语言各不相同的人举行会议(杨帆,2016)。美国未来学家雷·库兹韦尔2011年在接受《赫芬顿邮报》采访时甚至预言,到2029年机译质量将达到人工翻译的水准(林巍,2016)。

 

    当然,机器口译对口译行业的冲击会有程度之分。口译市场大致由普通用户和专业用户构成。普通用户(如游客、商家)内容相对价值较低,不求百分之百的翻译准确率,只需了解说话人的大概意思就行。此类用户的口译即使出现最可怕的误译,也不至于产生多大的影响。机器口译无疑倍受此类用户的青睐。换言之,旅游观光、商贸洽谈等翻译准确性要求不高的领域,机器口译对口译从业人员的影响将是致命的。业内人士认为,未来,中低端口译80%以上可能被机器口译所替代。另外,在诸如旅馆咨询、机场问讯、海关检查、股市信息发布、天气预报、公共交通等内容受限的领域,机器口译完全可以取代人工口译。在技术性、专业性很强的领域,同传译员也可能让位于机器口译。毕竟,同传译员也无法达到百分之百的翻译准确率。中译语通CEO于洋指出,人工智能时代的语言服务产业将出现的一大趋势就是会议口译领域将实现机器翻译的场景化应用(译世界,2016)。

 

 

    口译工作环境的变化对口译从业人员的能力和素质提出了新的、更高的要求,迫切要求译员改变手工作坊式的工作方法,学习和掌握先进的翻译技术,特别是计算机辅助翻译工具,实质性地提高口译质量和工作效率,增强市场竞争力。如果因循守旧,译员就难以抗衡机器口译的竞争,最终逃脱不了被淘汰的命运。口译教育院校是口译人才培养的主阵地。口译行业和译员面临的挑战就是口译教育院校应该关注和应对的问题。

3.技术进步视域下创新口译教育的几点思考

3.1 认清形势,更新观念,拓宽人才培养口径

    机器口译技术的进步给口译行业带来了前所未有的挑战,并进而对口译教育产生了重大影响。在机器口译日益普及的大视域面前,口译教育院校既不能无视技术进步给口译行业带来的巨大挑战,也不能唯技术论,宣扬悲观论调,放弃口译教育。正确的态度是认清形势,更新观念,积极作为。具体地说:

    二要更新观念。仲伟合(2013)指出,职业化时代的翻译教育需要紧跟翻译行业发展的特点,实现翻译教育与翻译行业的有机接轨。技术进步深刻影响着口译行业的未来发展,迫切要求口译教育院校更新观念,拥抱技术,把先进的翻译技术和理念融入到口译教育之中,使其成为口译人才培养体系不可或缺的一部分

 

 

    翻译技术的进步让我们不得不重新思考译员翻译能力的构成和口译课程设置问题。西班牙巴塞罗那自治大学“翻译能力研究项目组”(PACTE)研究团队认为,翻译能力是由多种能力模块构成的综合能力。该团队提出了一个翻译能力模式(Translation Competence Model),由五种次能力构成:双语次能力(即双语交流所需的程序性知识)、语言外次能力(关于世界的整体或具体知识)、翻译知识次能力(有关翻译职业的各方面知识)、工具次能力(获得并使用各类资料和信息以及在翻译过程中应用现代技术的能力)和策略次能力(保证翻译过程顺利进行、有效解决翻译问题的程序性知识)。此外,翻译能力还包括一系列心理生理因素。各种次能力相互影响、相互增进,通过有针对性的训练而逐步习得(王传英,2010)。

图一:PACTE团队翻译能力模型(转引自肖维青,2011)

    这一模式虽是针对笔译而建,但同样适用于解释信息化时代口译员所需的能力和素质。口译教育院校可以此模式为理论基础,对传统的“三大版块”口译课程体系进行改造创新,增加一个翻译技术版块:KI=KL+EK+S(P+AP)+CAI/CAT,即合格译员的能力=双语知识版块+百科知识版块(包括专题知识)+口译技能(职业口译技能和艺术表达技能)版块+翻译技术版块。翻译技术版块针对工具次能力,着重培养学生运用翻译技术的能力;前三个版块大致对应PACTE模式的双语、语言外、翻译知识和策略四个次能力以及心理生理素质。这样既能继承口译教育传统,又能实现模式创新。当然,三个版块与5个次能力的对应并非简单的移植,而是要在吃透其内涵的基础上对各版块的课程体系、教学内容、教学方法和教学手段进行相应的改革和优化。

   值得一提的是,计算机辅助口译(CAI)将在未来口译工作中发挥重要作用。相关实证研究已经证明,计算机辅助口译对提高译员的表现具有明显的辅助作用(林小木,2013;王晓,2015)。未来,译员可望在口译中借助CAI即时语音翻译工具,减少听辨、记忆和转换负荷,弥补知识和术语不足,提高整体口译质量,避免机器口译准确性不够的弊端。因此,口译教育院校应重视CAI的教学应用让学生插上技术的翅膀

3.3 加强政产学研协作,提高人才培养的针对性

机器口译给口译行业和口译教育带来的挑战非口译教育院校所能独自应对,必须依靠政产学研紧密合作,协同创新,共同促进口译教育的可持续发展。具体地说,作为人才培养的组织者和规划者,政府应密切关注机器口译普及对人才需求可能产生的影响,制定相应的发展规划和政策法规,加强对语言服务产业的规划和指导,做到有法可依。作为行业的监管者和服务者,翻译(行业)协会应担负起制定和推行口译职业规范和质量认定标准,规范行业秩序,加强行业自律,协调高校、企业、政府相关管理和政策制定部门的关系,同时定期发布行业发展趋势和市场需求信息,促进口译资格测评和认证机制、口译教学与行业发展之间的衔接(仲伟合,2013)。作为人才的使用者,产业界对行业变化最敏感,对人才所需能力和素质感受最深刻,因此,企业要积极与院校密切协作,提出自己的人才需求,参与人才培养的全过程,提供人才实践机会,选派技术专家到校任职,共同提高人才的技术素养和实践能力。作为人才培养的主体,院校要积极加强校企合作,吸引行业技术专家来校任职或讲学,开设有特色的实用型课程;鼓励教师进企业参加实践,弥补实践经验不足的短板;广泛建立口译实习实践基地,为学生创造更多的实践机会,使人才培养更符合企业的需求。作为政府、协会、高校和企业的智囊,研究机构要从学界的角度对口译行业发展和口译教育改革开展调研和研究,为政府决策、行业监管、企业创新和院校改革提供科学的依据、咨询和对策。

3.4 积极开展国际合作,努力实现优势互补

    技术进步给口译行业和口译教育带来的影响是全球性的。这就需要世界各国口译教育界加强合作,实现优势互补,有针对性地培养全球语言服务市场所需要的口译人才,共同应对口译行业和口译教育面临的挑战。具体地说,口译教育院校要从三个方面加强国际合作:一是积极借鉴国际著名翻译院校的先进理念(特别是翻译技术教学的理念和做法)和人才培养模式,提升自身的口译教育水准,努力形成定位准确、特色鲜明、体系完整的口译教育模式。二是加强国际联合办学的力度,充分利用国际优质教育资源(特别是出色的教师和课程),弥补自身的不足(包括翻译技术教育弱项),共同培养国际紧缺口译人才。三是积极谋求与国际机构建立长期性合作关系,打造国际口译实训实践基地,为学生创造一流的口译实践机会,扩大国际就业渠道。

4.结语

    技术进步是大势所趋。机器口译的不断发展和日益普及必定会淘汰低端译员,但是,在可预见的将来,机器口译完全取代人工口译的可能性不大,除非人类可以完全破解大脑的奥秘。这一趋势必将对口译从业人员及口译教育产生重大而深刻的影响。因此,口译教育院校应高度关注技术进步,拥抱技术,利用技术,创新口译教育模式,加紧构建和完善翻译技术课程体系,全面提高口译人才的技术素养和口译质量。同时,要大力加强政产学研协作,广泛开展国际口译教育合作,提升办学理念和教学水准,合力培养适应全球化时代多样化需求的宽口径、高层次、应用型、专业化、懂技术的国际职业口译人才,努力实现口译教育的可持续发展。

     荣幸转载老同学的文章:

【参考书目】

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