譯者| 崔皓
審校| 孫淑娟
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。
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。
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%。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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