人工智能怎么翻译(人工智能翻译的发展现状)

 

人工智能（AI）系统通过学习，可以在脱离人工操作的情况下让系统主动执行任务。人工智能经常被应用于翻译工作中，这是因为语言系统的本质符合人工智能的信息处理逻辑。

传统的机器翻译只能做到逐字译制，翻译结果有时会和原文本意产生巨大分歧。但是AI系统可以针对语言进行学习，做到理解词组、语气、复杂句甚至笑话和俚语等更复杂的语言情况，从而给出更优质的翻译结果，更好地满足目标市场需求。

AI翻译的强大之处在于它利用了神经网络机器翻译技术（NMT），这项由谷歌在2016年率先研发的技术首次通过模拟人类语言学习方式提高了翻译准确度。NMT在开发过程中，技术人员会向NMT输入大量源语言与目标语言的配对数据库，对其进行大量训练，不断增强神经网络翻译学习的能力与准确性，使译文准确度达到近乎母语的水平。谷歌翻译网站 Google Translate就是一个非常成功的案例，随着时间的推移，其翻译水平不断提升，对于日常用语与简单文本任务可以快速给出高质量的翻译结果。

AI翻译的优缺点

企业在开展本地化工作时，AI翻译技术是否值得信赖？答案是肯定的，但是需要牢记关于AI翻译的一些优缺点，从而更好地利用该技术帮助企业完成本地化工作。

AI翻译优势

互联网小常识：DNS服务器和DHCP服务器都需要固定的IP地址。DHCP默认的租约期限设置为8天，最小单位为分钟，租约到期前客户端需要续订，续订工作由客户端自动完成，作用域激活后DHCP服务器才能为客户机分配IP地址。DHCP服务器中常用的选项有路由器选项和DNS服务器选项。

时效性：AI翻译工具可以即时呈现翻译结果，例如帮助游客快速翻译菜单、路标等。支持性：AI翻译可以作为译员的重要辅助工具，为其提供即时翻译结果作为参考。性价比：AI翻译可以快速交付大批高质量翻译结果，人工译员后续再对翻译结果进行审核与修改即可。这样可以大幅减少人工译员成本，降低本地化项目支出。

AI翻译劣势

互联网小常识：网络服务器的类型可以分为：文件服务器、数据库服务器、Internet通用服务器与应用服务器。应用服务器是基于B/S工作模式的。

文化性：AI翻译的准确度很高，但是它仍然不能像人类一样深刻了解当地文化，完全避免语言上文化分歧的产生。复杂性：AI在翻译复杂文本时，交付的翻译结果不甚理想。情绪性：AI翻译的结果往往缺乏语气与幽默感，但很多时候品牌需要传达情绪，从而打造其与众不同的品牌调性。

在综合优劣势的情况下，AI翻译的应用领域是什么？

对于部署本地化项目的企业来说，AI翻译在本地化过程中扮演了非常重要的角色：

它不仅可以为译员提供帮助，甚至可以对译员的翻译结果进行反向质量监控，从多方面评估翻译质量。AI系统可以根据文本的模糊短语数量，判定文本翻译难度，从而帮助译员从大量文本中区分出可以使用AI翻译的，以及需要人工进行翻译的任务。AI系统可以帮助企业进行本地化项目管理，从创建内容、流程监测到把控时间、成本及质量环节。

即使AI翻译在诸多领域都可以为本地化工作提供可靠的支持，但是在面临涉及专业术语较多的文本任务时，人工翻译才能提供更为精准的翻译结果。

AI翻译只有在面对大量简单文本时，才能发挥其最大作用。项目经理可以通过改写人工智能系统，使其翻译文本更加符合品牌调性。AI翻译经常应用于企业中的客户服务环节，这样可以减少大量人工成本，实现客户服务本地化。

AI技术发展迅速，应用范围愈发广泛，全球涌入AI领域的资本随之暴增。由2015年的127.5亿美金迅猛增至2020年的678亿美金，AI翻译市场增长率持续保持在每年19%左右。即便AI翻译市场如此火爆，但其仍然无法在短时间内是取代人工翻译。因为程序始终无法像人类一样拥有认知过程、真情实感、文体风格等自然地情绪表达。

日益强大的AI翻译系统，已经成为译员的得力助手，使其工作效率大幅提高。BLEND多语言服务商已经部署了最先进的AI技术并结合译后编辑（mtpe）工具，拥有多年本地化经验，将AI与人工翻译相结合，在提高翻译质量降低成本的同时为跨境企业客户交付更加优质的本地化成果。

互联网小常识：IEEE802.3为传统局域网的协议，IEEE802.3u为快速以太网的协议标准，IEEE802.1d为透明网桥的协议标准，IEEE802.1q为VLAN的协议标准，IEEE802.5为令牌环网络的协议标准。

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