智慧技術如何改變翻譯產業?
譯者| 崔皓
審校| 孫淑娟
#開篇
當今社會正處於語言和科技高速發展的階段,因此語言與科技的碰撞是不可避免的——甚至有些人說這種碰撞已經發生了,我們只是在等待塵埃落定。數位化、物聯網、人工智慧和機器學習,以及更進一步——智慧型手機、語音識別,以及網路和社交媒體的引入;所有這些技術都為我們的生活做出了貢獻。
在所有技術中,人工智慧在業界的應用最為廣泛。今天,我們將談論正在發生巨大變化的翻譯行業。企業之間的無邊界溝通正在消除語言障礙。雖然機器翻譯(MT) 已經存在了很長時間,但人工智慧的應用大大提高了翻譯的即時性和可用性,並取得前所未有的成績。人工智慧的應用帶來了許多便利,包括以高準確性整合上下文和語言細節。
無論您是從事翻譯或科技業,都希望本文能為您帶來啟發。讓我們從一個基本問題開始:當兩件事(語言服務和技術)衝突時會發生什麼?我們又如何取得即時翻譯技術。
翻譯產業前瞻
智慧技術的發展以及對翻譯的滲透極大地推動了翻譯產業的發展。事實上, 2020 年,翻譯產業的價值為 393.7 億美元,預計到 2028 年將達到 462.2 億美元。除了這些數據之外,引入技術翻譯引擎並轉向機器翻譯一直是翻譯領域的革命。因此,在 2019 年,在全球範圍內,機器的翻譯量已經超過了人工翻譯。
什麼是即時翻譯技術?
顧名思義,即時翻譯技術 (RTT) 是指一種以技術驅動的翻譯解決方案,可以將任何類型的內容從一種語言即時翻譯成另一種語言。你沒看錯,是可以翻譯成任何類型的內容。因為今天,技術不僅可以翻譯文本,還可以幫助翻譯語音。利用科技您可以進行語音翻譯、物件偵測、文字翻譯、圖像翻譯等。不僅可以用於個人,還可以用於企業,RTT 的特點是提升溝通品質同時彌補語言存在的差距。
站在企業的角度,翻譯提供者在服務中提供 API,讓其能夠涵蓋內部流程和客戶溝通系統,如 CMS 管理、客戶支援等。
支援人工翻譯的翻譯軟體擁有很強的智慧水平,無需過多編輯即可提供翻譯服務。現代即時翻譯軟體就利用了最新的神經機器翻譯 (NMT)。機器學習演算法和模式辨識軟體可以辨識單字和聲音,同時神經網路和深度學習系統會根據上下文和短語來評估語音。然後再對資料進行編碼和翻譯。具有高處理能力的 RTT 工具可以從數百萬頁中提取的單字形成資料庫。整個過程只需要 2 到 5 秒,準確度為 85%。
人工智慧在翻譯中的作用:它是如何運作的?
許多技術對產業都有深遠的影響,尤其是翻譯產業,依賴語音互動技術。在這種情況下,人工智慧可以提供各種格式的即時翻譯,包括文字、音訊、圖形,甚至是街道標誌。 AI 現在可以管理大量需要翻譯的文字或語音。
人工智慧基於神經網絡,對整個短語而不僅僅是對單字進行翻譯,同時還會考慮到單字之間的關係從而提升翻譯的準確率。借助神經網路的機器翻譯 (NMT),人工智慧可以從過去的翻譯經驗中不斷學習,根據上下文了解單字使用方式、短語的結構和語言表達的目的。這種方法比以前使用的任何技術都更加成功,因為它使用更少的記憶體和資料來完成翻譯工作。所有翻譯都是相互關聯的,並為後來的語音或文字提供上下文參考,從而提升翻譯的準確性。
在幕後,人工智慧得到了自然語言處理、影像辨識、預測和推薦引擎等多項技術的支援。任何一段翻譯,無論是單字還是文本,都會經歷以下幾個階段:
資料收集- 來自 AI 堆疊。
資料儲存- 快速存取的大數據存儲,通常會使用到雲端技術。
資料處理和分析涉及機器學習、深度學習、自然語言處理、情緒分析、影像辨識和推薦引擎。並透過第三方 API的方式對服務進行呼叫。
資料輸出和報告-根據需要,輸出的形式多種多樣,如語音拷貝、語音翻譯、文字形式等。
技術(AI 和 NLP)如何幫助人工翻譯?
人工智慧在語言翻譯中的應用為企業和個人都帶來了便利,讓翻譯工作以更好、更快的方式開展。
持續進步
人工智慧驅動的神經機器翻譯利用以往的翻譯經驗和語言資產,透過獲取回饋而不斷學習和發展。這意味著使用翻譯工具次數越多,它就會變得越智能,結果也越準確。
針對不同需求的特定詞彙
借助高級 AI 編輯器中包含的術語資料庫,透過自訂元資料排列術語有效地處理術語。使用元字段導入術語或建立新字段從而提高翻譯的一致性。這項優勢在技術翻譯和專業內容中至關重要。
時間和成本效益
如果不需要 100% 準確地翻譯大型文檔,那麼機器翻譯是非常好的選擇。人工智慧驅動的翻譯改進,讓後期編輯過程變得更容易,它減少了人工翻譯的成本和時間。
人工智慧會取代人工翻譯嗎?
進步是無法阻擋的,事實上,沒有人願意回到無法取得資訊的時代。還有一個問題:「人工智慧會在某些行業取代人類嗎,例如翻譯行業,或者其他行業?答案是:不。」
無論人工智慧多麼聰明和快捷,對於技術來說都沒有同理心。即使有 99% 的準確率,仍然需要1% 的人工讓翻譯結果更加完美。我們能做的是使用高效快速的技術,讓生活變得更舒適。
譯者介紹
崔皓,51CTO社群編輯,資深架構師,擁有18年的軟體開發與架構經驗,10年分散式架構經驗。曾任惠普技術專家。樂於分享,寫了許多熱門科技文章,閱讀量超過60萬。 《分散式架構原理與實務》作者。
原文標題:#How Are Smart Technologies Changing the Translation Industry?#,作者:Anahit Ghazaryan
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