导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关翻译人工智能怎么样的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
外语专业学生该如何面对人工智能翻译对外语专业的冲击？
外语专业的学生在毕业了以后可以选择翻译这个行业，但是随着人工智能翻译的推出，这个行业的就业率就变得很低了。外语专业的学生面对这种冲击应该尽可能的提升自己的能力，只有让自己变得更优秀一些才能够更好地面对这种冲击。外语专业的学生如果足够了解这个专业的话就会知道，其实人工智能是不能完完全全代替自己的，所以说在这个时候学生应该尽可能的提升自己，尽可能地让自己的实力要比人工智能翻译强。
人工智能翻译的局限性
人工智能翻译确实是非常不错的存在，但是人工智能翻译在很多时候都会出现各种各样的问题，比如说出现词语混乱的现象有很多英语其实存在着各种各样的翻译，而外语专业的学生能够将这些不同的含义准确地表达出来。而且如果是两个人正在讲话的话，那么使用人工智能翻译就显得特别困难了，因为人工智能翻译只能够翻译一些标准的句子，对于一些口语化的英语他们没有办法更好的翻译。
外语专业学生的优点
所以说这个时候专业的外语专业学生的能力就展现了出来，因为在这个时候，这些学生能够特别准确的将别人的语气以及表情甚至是情感都翻译出来，只有这样才能够用更好的态度来解决别人的需求。尤其是在两个人谈话的时候，如果用一个冷冰冰的人工智能翻译来做翻译的话，那么双方都没有办法感受到对方的情感。
所以说外语专业的学生如果面对这种人工智能翻译的冲击的话，首先要做的事情就是尽可能的提升自己，只有自己变得足够优秀了才能够更好地去应这种冲击。千万不要随随便便的就想着自己会被打败，因为人工智能翻译和自己相比而言，存在着很多的缺陷，只要让自己变得更优秀一些，自己就不会被代替。
DeepL Translator评测-AI人工智能翻译真能轻松碾压谷歌/百度吗？
DeepL Translator是于2017年8月由DeepL GmbH（一家由Linguee支持的创业公司）推出的翻译服务，支持汉语、英语、德语、法语、俄语、日语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、荷兰语及波兰语之间的翻译。其利用神经网络训练翻译能力。并且尝试添加特殊的语言细微差别和表达方式，不只是局限于字面翻译，从而拥有极其出色的翻译效果；
DeepL官网：
DeepL目前大火的原因正是因为它工作太负责了，翻译得太过准确，在日本引起了热议。
DeepL官方日前公开了日英互译和中英互译的盲测结果，如下图所示，可以看出，DeepL简直就是碾压级的存在嘛：
所谓的”盲测”就是在专业译员评审们不知道哪个翻译版本是由哪个网站翻译的情况下，对翻译文本进行评估，这也一直是DeepL的测试方式之一。
DeepL由于极好的准确性，也同样引爆了Reddit，有网友指出，DeepL不是像谷歌翻译那样从字词上进行翻译，从Textractor的设置上可以看到，DeepL还支持用以前的翻译作为上下文对翻译结果进行改善。
但是真有如网友们说的那样吗？今天咱们请出Google翻译、Baidu翻译及有道等主流的翻译服务来与之对比。
方言翻译对比
中华文化博大精深，今天咱们也效仿日本网友请出咱们的方言，看看准确率如何？
我们选择了东北话十级题目：我嘞个去，你长得也太磕碜了。结果如下图
本题有的得分点是“我嘞个去”，让我们来看看几位选手的表现。
谷歌翻译成了“I’m go alone”，DeepL和百度认为这是“I’ll go”的意思，有道正确翻译成了带有惊讶语气的“oh my god”。这里着重说明一下，该对比截图是2022年5月25日，我尝试了多次DeepL都不会像有的网友说的那样，也会把“我嘞个去”翻译成“oh my god”；个人感觉是不是DeepL在网友测试时刚好是学习的有道，而这几天改师从其他翻译了呢？
文学名著翻译
咱们选择莎士比亚的名句：生存还是死亡,这是一个问题
本题有的得分点是“生存还是死亡“。
谷歌和百度翻译比较雷同，有道则给出了原著的“To be or not to be”；DeepL的翻译就更像一个完全的理工男了。
新闻翻译
咱们随机在BBC新闻网上复制了一句，如下：
“Russia just has a lot of oil and gas and that translates into a lot of money, but in the long-run, this is part of a web of instruments that are designed to make it far, far more difficult for Russia to wage war on its neighbours,” he said.
大家来看看结果：
DeepL和百度的翻译差不多，而Google就比较糟糕了。有道能给出“这是一系列工具的一部分”无疑是比较切合中文的语义的。
日常用语翻译
咱们也用网友评测过的：You don’t know how strong you are without pushing yourself.
这句直接被有道翻译去了一大半，其他3家则差不多。
从上面的对比结果，各有千秋，DeepL并不是每次都真的能完胜对手，个人认为目前的 DeepL 是稍微有点被吹过头，但大多数时候它还是让人满意的，潜力不错。有可能是它进入中文翻译比较晚，机器学习的资料够多了相信会有更好的体验的。
AI实时翻译技术有了新突破，未来会取代人工翻译吗？
随着科技的发展，AI人工智能变的越来越厉害，有无数的例子表明人工智能是可以战胜人的大脑。比如说人工智能可以击败世界围棋冠军，这让人十分震惊。但是，最近的AI翻译进步神速，它可以取代人工翻译吗？我认为不可能，我的原因有以下三点。
1、人工智能翻译无法翻译方言。
我们都知道方言是一种极其随意的语言，可能有时候方言仅仅只需要用一个字，就能表达出用正常的话几句话才能说明白的意思。方言因为极其的随意性以及方言的分布广泛，不同的地方有着不同的方言，数量很大，所以在录入数据的时候，难度很大。但是当我们人工翻译的时候，就能够避免这个问题，因为人工翻译可以通过查阅各种资料活着学习来完成。所以在翻译方言上，AI智能翻译无法取代人工翻译。
2、语境的关联性无法保证。
这个意思就是当你与其他人说话的时候，是有上下文关联性的。比如说你问别人一个数学题“五加五得几？”回答说“十”，那么你再问“再减去1呢？”这个时候AI实时翻译便无法完成。所以说，这方面还是要进行一定的优化，暂时还无法取代人工翻译。
3、准确性没有人工翻译高。
最后一个最关键的问题就是准确性的问题。人工翻译毕竟是由真人来完成的，所以它的准确性十分的高。但是AI智能翻译就无法保证翻译的准确性以及上下文的连贯性，会出现许多的错误以及语法问题。
虽然AI智能翻译存在着以上问题，但是它的进步速度已经很快了。从最开始的傻瓜式翻译，到现在足可以媲美人工翻译，进步巨大。我相信如果解决了以上三个问题，它就能取代人工翻译。
AI实时翻译现在已经达到一个什么样的水平了?
当前AI翻译模块是能够实时的，但是由于每个人说话的断句【停顿】以及语音的不标准以及重复冗余字符【比如额，嗯等等】等等各种因素，导致语音识别需要一定语音量缓冲和上下文环境理解，才能够识别字、词、短句正确，而语音翻译需要根据识别后的文字进行翻译，一旦文字识别错误，【特别是同音不同字也不同义的】进行翻译后，会错的很离谱，当然翻译本身也是非常复杂的。所以识别模型、文字处理模型、翻译模型都需要针对特定场景进行针对性训练但是模型本身的计算不会引入多少延迟的，而另外两个延迟的引入是在字、音、画同步以及二次编码上，同时为了兼容某些语速较快的人，确保字符能够显示一定的时长，需要加些延迟。
综上所述AI翻译处理在整条直播链路中额外会引入500ms~2s的延迟.
所以可以看看整个链路延迟来看，AI翻译直播的端到端理论延迟可以在 1s左右。而此次阿里速卖通的跨境直播上推出的就是一个实时直播的场景，延迟在5-10s, 属于实时直播范畴，其中AI翻译引入的额外延迟可忽略不计。
而且不仅仅是电商直播，包括游戏直播也可以加入实时字幕和翻译的，比如今年S10赛事，某直播平台就采用了阿里云的实时字幕功能进行了实时字幕大型游戏赛事直播的尝试。
翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
短期来看不太可能，两种语言之间不是简单的一一对应，无论是语境还是前后内容都会对一句话的意思带来改变，特别在文化差异下，有些话不是简单的字面意思，需要确切了解语言背后的文化才能对应翻译出来，缺少内涵的翻译是没有灵魂的。
不过长期来看随着ai学习能力的提升，还是很有机会达成人类拥有的水平的，不过应该没那么快，现在翻译行业的需求还是很大的，世界已经是一个整体，文化之间的交流与碰撞很多时候就依赖于翻译的帮助，其实最主要的还是你是否喜欢这个行业，如果光看前景肯定有更好的选择，不过这个行业也不差就是~
随着全球化经济的不断发展，国内对于翻译行业的需求也越来越大，使翻译行业成为一个热门专业。现在外语翻译的需求量也是蛮大的，关键点是要学精，最好对某一方面特别通晓或有其他的专业背景。
人工智能的快速发展在给人们日常生活带来诸多便利的同时，也给相关领域带来不少困惑，对于人工智能是否会取代人工翻译，目前看不需要担心，说一下机器翻译MT的问题，的确目前很多对质量要求不高的客户会直接使用免费的MT，然后人工简单修改一下。但真正对译文质量要求高的客户，还是需要人工来翻译处理的，现在的利用人工智能的MT译文虽然比以前的统计式机器翻译好了那么一些，但还远远达不到“信达”的程度，尤其在专业领域。机器翻译确实不能完全替代人工，尤其是在一些上下文与 情感 取向的判断上，机器永远无法替代人类。机器翻译时代对后期编辑的要求很高，因此，人力翻译仍不可或缺。今天的人工智能翻译在 情感 表达、深层理解，特别是具有中国特色话语体系的翻译方面，尚有很大的局限性。因此，最好的办法就是人力翻译和人工智能相结合。人工翻译在可见的未来不会被机器翻译所取代，但是人工翻译将会被掌握机器翻译辅助手段的新人工翻译所取代。
这个问题很值得讨论。如今人工智能日益发展，当未来人工智能发展的一定程度的时候，未来可见可能会对很多行业产生影响或者说是冲击。
而机器翻译作为NLP领域最经典的应用场景，而翻译行业也被誉为未来最有可能被人工智能所替代的行业。这也给很多翻译人员带来困扰。未来机器翻译真的会代替人工翻译吗？关于这个问题我来谈一谈我个人的看法。
首先可以肯定的是，机器翻译肯定会给翻译行业带来重大的变革。很明显的一个方面就是成本，目前的人工翻译价格对于普通人来讲还是比较高的，那么如果机器翻译发展成熟，势必会对于目前的价格环境产生影响。
目前的条件下，机器翻译在文本翻译，语法就错，实时翻译，同声传译等各个方面都有在发展，而且已经有很多场景在使用这些技术，其实已经对大众的翻译需求有了很大的影响。那么对于未来来说，整个的翻译行业会被完全取代吗？
我个人觉得这个是完全不可能的，先不说目前的技术条件达不到那个水平，即使达到了很高的程度，也是不可能完全取代人工翻译的。
首先是重要类型的翻译，比如国家之间的文件交流，国际会议的同声传译，元首会面的实时翻译，这些应该是最典型的场景了。这些场景要求几乎是百分百的精确度。不容的一点错误，即使未来机器翻译达到百分百准确度，也可能需要人工介入校对环节。所以对于这些类型的翻译人员几乎可以说是不可替代。
其次是主观 情感 较强类型的翻译，比如文学翻译。这种类型的翻译是和翻译者有很大关系的，每个译者所翻译出的感觉都是不一样的，主观的文学修养是一个比较大的影响面，更何况，文稿中还会出现一些方言俚语，需要对于相关文化的了解才可以翻译好的。所以这一类的翻译者之中会有一部分人是无法替代的。
所以说，未来人工智能的发展，绝对会影响到翻译行业，而且很有可能会带来巨大变革，但是，想要完全替代还是比较困难的。总之，在任何行业都要尽可能的做到最好，这样永远不会被替代。
去年第三届世界互联网大会，搜狗首秀了 AI 黑 科技 ——机器同传。此后，搜狗一发不可收拾，今年5月份全球机器智能峰会（ GMIS 2017 ）会上，搜狗“汪仔”与人工速记 PK 4:1完胜，让人热血沸腾；9月初，搜狗语音交互中心机器翻译团队斩获国际顶级比赛 WMT 双料冠军。（ WMT 全称是 Workshop on Machine Translation，是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。合伙君注）
CEO 王小川致员工内部信中，有着这样激动人心的描述：“已经没有人怀疑搜狗的生存问题了，唯一的悬念就是搜狗能否在搜索领域实现颠覆，能否在人工智能领域引领重大的创新。”
不少“外部人”看了信也热血澎湃，毕竟翻译领域人工成本高居不下，如果能用 AI 解决高成本问题，无疑劫走其中大部分的红利。
所以，AI 翻译是下一个创业的风口吗？笔者认为，现在时机尚不成熟。
首先，创业公司缺乏大规模参考数据。
Google 是较为典型的例子，产品用户数量推动产品多语言本地化，从而加大对于翻译高效、准确、低成本的需求，倒逼翻译产品的诞生。而AI翻译产品恰好能够解决这些痛点，产品与公司 科技 感使命的调性不谋而合。
从 AI 翻译本身来讲，AI 技术需要把海量的数据通过优良的算法，运用现代并联分布式计算出来。搜索功能提供用户行为数据，为人工智能提供了海量的价值数据。据相关资料显示，搜狗每日语音识别的 PV 是在2.6亿次，产生的语料规模是22万小时。
大数据无疑是难攻克的一个点，用户数据基本被中国互联网的几大巨头所吸引，互联网现阶段，难以出现航母级产品与之抗衡。
其次，技术难度较大。
一个 AI 翻译产品做到翻译精确至少需要攻破几个难题：形式端，拍译要攻克图像识别，同声翻译要攻克语音识别；内容端，攻克文本语言分析、大数据。而这些，都远没有达到 AI 的阶段，机器缺乏对视觉场景、听觉场景、自然语言处理的常识判断。
翻译行业本质上是一个人文行业，翻译讲究“信达雅”。以文本语义分析为例，需要解决三个问题：语料积累（字音、字形、语法等）、语境场景收集和副语言与文化背景。但是 社会 变化日新月异，调研人群和沟通客体都存在着不确定性，所以在文本语义分析方面存在着较大的失误和偏差
再次，盈利模式不明。
类 AI 翻译产品（尚未有产品达到 AI 翻译）有两种模式，一种是以 Google、搜狗生产互联网形式产品，如 Google 翻译 APP 和搜狗 PC 端智能翻译入口，另一种是以科大讯飞生产的实体机。
现阶段，Google、搜狗基本免费向用户开放，依靠流量广告收益。作为实体机的后者，或许保留了一些创业空间。今年5月的中国国际大数据产业博览会上，科大讯飞旗下产品“讯飞听见智能会议系统”着实惊艳全场：机器同传的准确率达到了95%以上，且在展示视频里，可以切换奥巴马的翻译声音。据2017年科大讯飞年中财报显示：“旗下的晓译翻译机在报告期内销售近6万台”。
另一方面，新兴的实体翻译机也异军突起：北京分音塔 科技 的准儿翻译机在京东众筹预售，完成600%的用户抢购；双猴 科技 的“魔脑晓秘”融合谷歌、百度、讯飞、微软四大翻译引擎。这些都表明了智能翻译实体机作为可以作为 AI 翻译赛道上的试水产品。
9月19日，百度智能 WI-FI 翻译机在日本名古屋第16届机器翻译峰会上大放异彩，这是百度在语音识别技术上的一大突破。这款翻译机不仅可以翻译中、英、日多种语言，还自带80多个国家移动数据流量，为手机、电脑提供上网服务。这款翻译机为人类突破巴别塔之隔，又迈进了科学的一大步。
作为 AI 翻译的排头兵，百度 WI-FI 为首的实体翻译机可以极大降低人工翻译的成本，提高翻译效率。但是，翻译机也有很多局限性：如受众范围过窄，技术精准要求高……这些都会成为翻译机盈利的潜在风险。 如果说机器翻译与人工翻译是一场赛跑，翻译精准就是赛跑终点线。作为残酷的产品使用者，只要翻译精准，并不在乎翻译者是人还是机器。1919年，在审判德国的巴黎和会上，英法两国代表共计1000人目睹了“同声传译”的第一次亮相，“同声传译”作为高级精英职业形象深入人心。在无数小语种学生还在趋之若鹜的学习同声传译时，AI 翻译谋杀的风声便喧嚣尘上。国际化浪潮下的新兴职业，百年之后就变得危机四伏。
AI 颠覆人工的趋势并不是耸人听闻，高盛纽约交易员从600个缩减到2个，富士康6万名员工被4万个机器人所代替。正如李开复先生论断，随着AI 科技 完善，很多基础重复性的岗位将会消失，而 AI 翻译只是人工智能和人类博弈的冰山一角。
在《超智的哲学论述》中，牛津大学超人类学家尼克·波斯特洛姆计算预言：2020年，人工智能会达到人类智慧的10%；2040年，人工智能将达到人类智慧的50%；而到2075年，AI 将达到人类智慧的90%。那时，像 Lucy 一样的超智能体将会出现，人类会和自己亲手创造出的敌人博弈，Lucy 所要做的第一件事，就是把人工智能的人工二字抹去。
人工智能对翻译的影响
人工智能对翻译的影响既是机遇也是挑战。
随着 AlphaGo 在人机大战中完胜了世界围棋冠军、职业选手李世石，人们开始重新审视人工智能的潜力。在此之前，很多人都相信，围棋代表着人类的终极智慧，而这一终极智慧是机器永远无法企及的。但现在，大数据加上先进的算法就让人类永失了在这“终极智慧”上的骄傲。
尽管 AlphaGo 所代表的人工智能没有自我意识，并不能“像人类一样思考”，但是它所具有的潜力却可能胜任很多目前看来只有人类大脑才能胜任的工作。人工智能有没有可能代替人类完成高水平翻译？一名专业译员，给出的回答却是：完全有可能。只不过不会在短期内实现。
拓展知识：
目前，机器翻译的实力仍处于“能看懂大概”的字面直译水平，在专业译员的眼里，这样的水平自然是拿不出手、摆不上台面的，没有太大实际应用的价值。甚至当看到翻译质量拙劣的译文时，专业译员都会首先怀疑其是否为“谷歌”翻译的。这也让很多翻译从业者都吃了定心丸，感觉自己的工作不会在将来某天被机器取代。
然而，人工智能要想达到甚至超越专业译员的水平，却可以通过其他方式来实现，比如大数据分析加高级语言译解算法，就像“无法像人类一样思考”的 AlphaGo 可以在需要大量逻辑思维的围棋中战胜人类那样。但是，通过这种方式进行实现高质量翻译也仍面临着巨大挑战，这也是短期内无法实现的原因。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于翻译人工智能怎么样的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。