本文摘要：摘要：翻譯專業的畢業生不得不面對機器翻譯給語言服務行業帶來的結構性變化。為了應對這種變化，未來的翻譯人才培養目標需要逐漸從原先的專職翻譯過渡到翻譯+語言工程師的融合體。各院校還可根據學生背景的差異，制訂差異化的培養方案，培養翻譯為主+技術為
摘要：翻譯專業的畢業生不得不面對機器翻譯給語言服務行業帶來的結構性變化。為了應對這種變化，未來的翻譯人才培養目標需要逐漸從原先的專職翻譯過渡到“翻譯+語言工程師”的融合體。各院校還可根據學生背景的差異，制訂差異化的培養方案，培養“翻譯為主+技術為輔”或“技術為主+翻譯為輔”不同類型的翻譯碩士。并根據培養目標和師資情況將涉及技術的課程模塊有選擇、有層級地加入課程體系中。
關鍵詞：機器翻譯,翻譯人才培養,挑戰,機遇
一、引言
如今，人工智能已經開始走入我們的日常生活，沃爾瑪的機器人已經取代了一些不直接面向顧客的職位;根據麥肯錫的預測，機器將在未來兩到三年取代30%的銀行員工。自從人工智能與機器翻譯相結合，機器翻譯同樣步入了全新的快速發展軌道，美國微軟公司在2018年就聲稱其研發的機器翻譯系統首次在通用新聞漢譯英方面達到人類專業水平。
可以說，自從基于人工智能的神經機器翻譯出現以來，有關機器翻譯取代人工翻譯的傳言就不絕于耳，那么高校翻譯專業是否已經面臨生存危機?高校該如何完善現有人才培養方案，才能適應今后的行業發展?機器翻譯時代的到來是否對翻譯人才培養提出挑戰的同時也帶來了巨大的機遇?這些都是高校翻譯專業的教育工作者亟須思考的一些問題。
二、人工智能時代機器翻譯的發展現狀
從基于規則的機器翻譯，到基于統計的機器翻譯，再到如今基于人工智能的神經機器翻譯，在翻譯質量上實現了三級跳的機器翻譯不僅為學界和業界注入了顯而易見的新鮮活力，而且開始進入到人們的日常生活和工作中，使得學界和業界不得不認真審視機器翻譯的最新進展及其存在的問題。在規則機器翻譯模式下，由語言學家制定的翻譯規則庫發揮著重要作用，即該模式機器翻譯是根據規則庫將源語轉換成目的語。
其優點在于凡符合規則庫要求的源語內容，翻譯質量較高;而缺點是不符合已有規則的，則無翻譯質量可言。該模式的關鍵問題是無法窮盡相關的語言學規則，這就構成了規則機器翻譯的瓶頸，而且是一個無法逾越的瓶頸。統計機器翻譯模式的出現使機器翻譯有了顯著的進步。該模式省去了復雜的翻譯規則庫，轉由機器去學習復雜的語言學知識，即從語料庫中學習語言學知識，然后據此將源語內容轉換成目的語。當機器所習得的語言學知識越多，其譯后的目的語質量就越高。
但該模式受限于語料庫的質量和數量，即統計機器翻譯無法因此獲取充分的語言學知識，①進而造成目的語譯文的準確性受到限制。神經機器翻譯是一種不同于以往的機器翻譯模式，其特殊點在于使用神經網絡去實現從源語到目的語的直接映射轉換，因此目的語譯文的流暢度明顯高于統計機器翻譯，譯文的語言質量明顯高于前兩種模式的機器翻譯。但神經機器翻譯的過程是不透明的，因而難以運用語言學知識對翻譯過程進行充分解讀。②
這是到目前為止神經機器翻譯所面臨的一個難點，即無法探知機器翻譯譯文產品的錯誤成因何在。神經機器翻譯的出現并不意味著統計機器翻譯的終結，其對語料語言模式的統計方法對神經機器翻譯有不可替代的價值，“如何在神經機器翻譯模型中充分利用統計機器翻譯模型的優勢來彌補自身的不足”③將會成為提升神經機器翻譯品質的一個有效路徑。無論是統計機器翻譯還是神經機器翻譯都離不開語料資源的準備，這一資源屬性決定了機器翻譯的品質受限于語料數據的數量和質量。④
在無法更多企及雙語語料資源的情況下，研發資源稀缺型語言的機器翻譯⑤或者使用無翻譯關系的兩種單語語料的機器翻譯⑥都是可替代的選擇。無論何種情況，數據資源始終都發揮著積極作用，尤其是語料數據的質量。正因為如此，到目前為止尚無法準確預見機器翻譯的譯文產品何時能夠達到人類職業譯者的水平。
2011年的一項實證研究表明Google翻譯尚處在并非完美的階段。⑦2018年博鰲亞洲論壇上，騰訊公司的人工智能同傳也暴露出不少問題和低級翻譯錯誤。筆者近來以上海交通大學MTI學生(第二學期)的科技翻譯作業與三種機器翻譯(Google翻譯、百度翻譯、一家知名國際企業的行業機器翻譯)譯文(英漢語言對)進行比較，發現機器翻譯譯文在以下幾方面均不如學生譯文：①機器翻譯的譯文整體得分;②機器翻譯的譯文流暢性;③復雜句式的處理。
現階段的機器翻譯既取得了舉世矚目的成就，也存在諸多問題。不可否認的是，機器翻譯已開始在多個領域得以應用，用于減少、甚至替代人工翻譯。根據對最終產品的要求不同，機器翻譯可以在不同程度上加以應用，對參考級文本(旨在獲取基本信息，其譯文允許有所缺失，僅供讀者參考)可以機器翻譯為主，輔以適當的譯后編輯，但從事譯后編輯的人員必須是與文本所屬領域相關的行業譯者;對常規級文本(一般指操作手冊類，其譯文須忠實于原文，術語準確，意義完整，允許譯文中出現可讀性稍差的個別句子)，可采用機器翻譯和翻譯記憶相融合的方式，同樣也必須輔以適當的譯后編輯;對出版級文本(用于發表出版或正式發布，其譯文須忠實、通順，甚至優雅)，目前只能由高水平譯者去完成翻譯任務。⑧
機器翻譯取代人工翻譯并非只是一個“傳言”，其在何時、何種程度下“成真”尚無法完全預言，由此作為利益相關方的翻譯本科和翻譯碩士培養已無法獨善其身，我們不得不去考慮在機器翻譯迅猛發展的今天如何進行翻譯專業培養的問題。機器翻譯究竟會以何種方式“取代”人工翻譯?翻譯專業培養應該如何做好準備以迎接作為不速之客的機器翻譯的跳躍式發展?翻譯專業的課程設置又該如何調整以有所應對?
三、現有翻譯專業人才培養模式面臨的挑戰
(一)翻譯專業人才培養要緊跟翻譯職業的發展
自2006年教育部批準設立翻譯本科專業(BTI)以來，翻譯專業開始蓬勃發展。2008年首批15所翻譯碩士培養院校開始招生，如今，開設翻譯碩士(MTI)專業教學的學校發展到了249所，年招生人數由2008年的350人，發展到現在每年超過10000人，語對也從原來的英漢為主，發展到今天的法漢、俄漢、日漢、阿漢、西漢、德漢等。⑨翻譯專業本科、碩士學位的設立和飛速發展標志著翻譯作為一個專業方向已經得到了廣泛的認可，但是學界就如何培養翻譯專業人才還存在不少錯誤的認識。
翻譯自身具有的學科和職業的雙重性，決定了翻譯專業人才的培養與傳統外語人才的培養不同，需要既注重寬基礎的語言和人文素養的養成，又要注重社會對翻譯職業的需求。然而，翻譯專業人才現有的培養模式“還沒有擺脫原來外語人才培養框架下翻譯人才培養的陳舊理念和做法”，往往沿襲了學術型教育的模式，卻“疏離了職業翻譯教育與翻譯行業的聯系”，導致教學內容與職業能力需求脫節，社會對專業翻譯人才的需求得不到滿足。隨著經濟全球化的發展，翻譯的職業化程度也越來越高，進而催生了職業翻譯教育。職業翻譯教育需要面向具體翻譯工作崗位，分析具體工作崗位所需要的職業能力，把握這些崗位的人才規格要求，并據此進行課程設置和課程內容的選擇。
盡管大學不應淪為語言服務行業的職業培訓所，但翻譯專業培養方案的制定者卻必須了解語言服務行業的最新動態方能在培養方案和課程設置上做到與時俱進。自20世紀80年代以來，歐洲和北美的語言服務行業已經開始應用機器翻譯系統(基于規則的、統計的和混合型的)，并且這一趨勢愈演愈烈。
翻譯自動化用戶協會(TAUS)在2017年5月發布的《TAUS機器翻譯市場報告》中強調在未來的十年，大數據、機器學習和個人設備的有機結合將引發的全球通信“大爆炸”，在世界范圍內的商品、思想和人類之間的交流將激增，這也意味著對翻譯的需求量將激增，機器翻譯的廣泛應用是大勢所趨。
近年來，越來越多的語言服務提供商(LanguageServiceProviders，LSP)開始采用“機器翻譯+譯后編輯”的模式。2012年的一項調查顯示，有40%的語言服務提供商開展了機器翻譯和譯后編輯業務。2013年另一項針對譯者和語言服務提供商的調查顯示，61%的自由職業譯者和43%的語言服務提供商都聲稱在翻譯中使用了機器翻譯。
此外，國際機構也開始大量運用機器翻譯處理一些對文字質量要求不高的翻譯任務，如歐洲委員會的日常翻譯工作都是由機器翻譯輔助人工翻譯完成的，僅依靠人工翻譯是無法完成歐洲委員會每日巨大的翻譯需求的。瑏瑦面對未來巨大的翻譯需求，無論是自由職業譯者還是語言服務提供商都需要借助機器翻譯來保持競爭力，因而翻譯專業人才的培養目標也需要對接譯者的職業能力需求。下面，筆者將結合現有翻譯專業人才培養的類型來談一談翻譯人才培養在機器翻譯時代所面臨的挑戰。
(二)現有翻譯專業人才培養類型及面臨的挑戰
近年來，開設翻譯碩士專業和本科學位教學的學校從原來的外語類專業院校和高水平綜合大學，向各類高校，包括地方院校延伸，由于各院校辦學基礎、辦學能力不同，師資水平和生源存在差異，因而筆者認為可以將培養的翻譯人才類型分為四種，分別是：高端口筆譯人才、高級翻譯及研究人才、復合型翻譯人才和應用型翻譯人才。
由于要面對變換的國際形勢，處理各種敏感的權力紛爭和關系，從事外交的高端口筆譯人才要有靈活的跨文化溝通的能力，對譯員的知識結構、素養都有極高的要求，這些都是機器翻譯無法替代的。文學和人文類學術著作的翻譯、編審和研究工作是極具創造性的工作，從事此類工作既需要有人文的情懷、也需要有對中西方文化深刻的理解和靈活地應對，而就目前來看，機器是不具有人的情懷和人的靈活的溝通能力的，因而這類工作也是機器翻譯無法替代的。
盡管高端的翻譯是機器翻譯無法替代的，但社會對這類翻譯的需求量也是有限的。市場對翻譯人才的需求主要集中在復合型專職翻譯人才上。2015年的一項社會調查顯示對翻譯需求量最大的領域有工業、計算機和IT、管理、銀行業、商業、經濟和金融，而從事這些行業的翻譯都需要復合型專職翻譯人才，即既需要熟練掌握一門外語，又需要熟悉某一專門領域的知識。
專門領域的翻譯往往涉及大量的術語、特殊的表述和句型，因而通過術語庫的建設，并使用足夠數量的該領域的高質量語料訓練機器引擎，現有的技術已經可以訓練出能夠替代一部分人工翻譯的行業機器翻譯引擎。筆者和學生運用國際法語料在MicrosoftTranslatorHub(基于統計的機器翻譯引擎)訓練出的引擎(BLEU分數31.38)，盡管在表述和邏輯上存在一定錯誤率，卻在相當程度上可以替代人工翻譯的一些煩瑣的工作。
四、機器翻譯視域下未來翻譯專業人才的內涵與培養模式
(一)技術素養是未來翻譯專業人才的新內涵
機器翻譯的迅猛發展必然帶來翻譯行業的結構性變化，對未來的翻譯人才所應該具有的素養也提出了新的要求，譯者除了需要具有傳統的四大核心素養，即雙語技能、翻譯技能、相關知識和人文素養外，技術素養將成為未來譯者的核心競爭力。近年來，越來越多的國內外學者開始關注譯者的技術素養，歐盟翻譯碩士項目和中國翻譯協會,都明確將技術能力視作職業譯者的必備能力。未來的翻譯人才應該能夠熟練運用新興技術服務于自己的翻譯工作，更主動地去掌握技術、研究技術以提升自己的工作效率。未來的翻譯專業也不應僅僅滿足于培養專職翻譯，而是應致力于培養人文和技術素養兼具的“翻譯+語言工程師”。
(二)現有翻譯專業培養模式在技術素養的培養上有待提高
譯者的技術素養由哪些要素構成呢?葉娜等認為其中包括機器翻譯知識、術語管理技能和編程技能;王華樹等認為技術素養的要素有計算機基本技能、信息檢索能力、CAT工具應用能力、術語能力和譯后編輯能力，其中涉及的技術包括計算機輔助翻譯技術、本地化工程技術、語料庫技術、翻譯協作平臺技術和機器翻譯技術。除了上面提到的各要素以外，筆者認為還應該加上QA翻譯評估的能力。
五、結語
機器翻譯如今已然走入我們普通人的生活和工作中，盡管還存在諸多有待解決的問題，但這一發展的趨勢已經日漸顯著。翻譯專業的人才培養因而面臨巨大的挑戰，原來的培養去向主要是從事技術含量低、重復性高的通用類型文本翻譯的院校，亟須尋找新的培養路徑方能生存下去。
然而，語言中存在的復雜問題以及交流中所需要的靈活的跨文化意識、人特有的情懷，這些都決定了機器翻譯也不可能完全替代人工翻譯。當機器翻譯替代了最基本煩瑣的文字轉換的部分，人工翻譯可以余出精力做技術含量高、更需要能動性的工作，因而我們未來要迎接的更可能是一個“人機共舞”的時代。未來的翻譯培養目標也將不再是原先的專職翻譯，而是既懂翻譯、又通曉技術的“翻譯+語言工程師”的融合體。
各院校還可根據學生背景的差異，制訂差異化的培養方案，培養“翻譯為主+技術為輔”或“技術為主+翻譯為輔”不同類型的翻譯碩士。回顧人類社會發展的歷程，任何一種創新型技術的出現最初都會讓人感到惴惴不安，仿佛整個世界馬上就會發生天翻地覆的變化。但在實踐中，卻是另外一番情景，即人類不僅最終適應了新技術的出現，而且更是充分利用了技術優勢來服務于人類社會的實踐活動。同樣，機器翻譯在給翻譯人才培養帶來嚴峻挑戰的同時，也蘊含了巨大的機遇，等待翻譯的學界和業界一起抓住機遇、共創新的翻譯時代。
人工智能方向論文范文：人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探究
【摘 要】目前，工業化生產中自動化水平越來越高，電氣自動化控制技術也朝著多元化發展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用進一步提高了我國控制系統的運行水平，實現了自動化、智能化的飛躍。下面我們就對電氣自動化控制中人工智能技術的應用進行分析。
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