经济学人：计算机如何学习人类语言？

• 日期：2017年1月11日
• 标题：How machines learned to speak human language
• 副标：And what does that mean for the way people use computers?
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今年圣诞节数以百万计的人将得到一种装有电子设备的盒子——能够快速地提高使用人类语言的能力。亚马逊的 Echo 设备，配备了一个名为 Alexa 的数字助理，现在在500多万户家庭中出现。 Echo 是一个圆筒形的台式电脑，除了声音之外没有其它接口。你可以要求 Alexa 播报天气信息，播放音乐，预定出租车，告知通勤路程或讲一个老掉牙的笑话，它都会响应。来自美国电脑巨头的语音驱动式数字助理（谷歌的 Assistant、微软的 Cortana和苹果的 Siri）也已经取得了很大的进步。计算机是如何处理人类语言的问题呢？

曾经的想法是将教机器学习语言规则，例如翻译，使用一套语法规则来打破源语言的意义，再用另一组用来重现目标语言中的意思。但是经历过20世纪50年代的乐观情绪过后，业界发现这种系统不能用于复杂的新句子；基于语言规则的方法很难大规模扩展应用。用于人类语言识别技术的研究投资进入了长达几十年的蛰伏期，直到20世纪80年代的迎来复兴时期。

实际上，人类语言识别技术可以通过模式匹配的形式来自我学习。例如语音识别，计算机一边输入语音文件作为语料，另一边是人工编辑的译本作为的译本。系统学着预测这些语音的结果“听起来”应该属于那个译本。在翻译过程中，训练数据是源语言文本和人工翻译的文本。系统自主学习、匹配它们之间的模式。提高语音识别和翻译能力的一个因素是“语言模型”—— 一个关于英语句子的知识库。这大大缩小了系统的预测工作量。

最近有三件事使这种方法取得了巨大的飞跃：首先，计算机的运算能力比过去强大得多。第二，它们可以从海量的、日益增长的数据中学习，不管是在因特网上公开获取还是公司私下收集的。第三，所谓的“深度学习”（deep learning），它使用包括多层次的数字“神经元”及其连接的数字神经网络，使得该系统非常善于从例子中学习。

所有这一切都意味着，计算机现在非常善于回答具备明确定义的问题。例如 “明天伦敦的气温是多少？” （公平地说，你不必是一台电脑也能知道明天伦敦会下雨）。用户甚至可以用更自然的方式询问，比如“明天我应该带伞去伦敦吗？”（数字助理不断地从人们不同的提问方式中学习），但是问一个开放式的问题（“明天伦敦有什么有趣或者可以薅羊毛的事情吗？”）通常你只会得到一个来自搜索引擎结果的列表。

随着机器学习（ machine learning）的改进，当用户的智能设备更加熟悉他们时，这样的答案将变得更加有用。这意味着隐私倡导者的麻烦，但是参考过去几年手机应用的情况来看，消费者将作出权衡，他们通常非常高兴能获得新功能。

经济学人：译者为何忧虑？

• 日期：2017年5月27日
• 译者：LynnTra@经济学人翻译社
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翻译(本文仅指笔译)可以是一份孤独的工作，这就很好地解释了为什么大多数翻译选择这项职业是出于自身兴趣，而不是关注度。不久之前，可以说一名合格译员都可以谋得一个稳定体面的生活，但是翻译行业正经历着扭曲的变革，让胆小者感受到谋生之艰。

大多数翻译都是自由职业者，随着因特网的普及，一名合格译员可以入住在肯塔基州但服务于瑞士银行。但是网络互通也导致了激烈的全球竞争，随之即是大幅压价。译员们要么拼命多做或者抢酬劳高的活－这意味着实际翻译的时间少了－要么找一家能帮他们争取到任务的代理机构，但这意味着佣金抽取。除了自己单干或者和代理机构合作，译员还可以在线上市场宣传自身技能，但这暴露了最残忍的竞价压力：像译文千字 13-15 美金这么低的价格也不是没有。以前50美金左右就算低价翻译，那时候文学翻译大概是120美金，高价是250美金。在线上市场，几乎不懂外文和译文质量的买家几乎单纯按价格进行买卖。

职业压力还有另外一个出处：较高质量的机器翻译的涌现。仅仅是一年前，机器翻译的结果还不可靠：内容上不准确，且常不具可读性。而如今这两个缺陷都由基于所谓深度神经网络的翻译引擎大幅改善。几乎可以确定那些报特低价的译员们使用了翻译软件，然后直接针对译文的准确度和可读性进行快速编辑。总体来看，大的翻译机构都对这些科技和其广阔可能性拍手叫好。但是，另译员们本身感受担忧的是，自己的未来除了这种科技大清洗，智力上的愉悦感，别无其它了。对于所有现役译员来说，受影响者都不开心。为了避免成为“未来捡咖啡豆的人”，老译员建议提高专业领域知识和写作技能，以争取高端翻译。但并非人人都能做到。身在普遍性和中端市场的翻译们必然更多的是做编辑工作，否则就是被挤出局。

那剩下的翻译们何去何从呢？其一，文学翻译不受威胁。2001至2015年间，在英国，经翻译的小说售量上升了600％还不止，在美国也一直处于强劲增长中。像埃莱娜·费兰特（Elena Ferrante）这样的大作家也建议这些国家的读者们跳出自己的国度找好书。没人会相信一部机器可以翻译出一本小说。罗伊.雅各布森（Roy Jacobsen）的《看不见的事物》（Unseen）被列入2017年布克国际文学奖（Man Booker International Prize－MBIP）决选名单，原本的挪威岛方言经由唐.巴特利特（Don Bartlett）和唐.肖（Don Shaw）地道译出了带有同样风味的英文：“Hvur bitty it is!”（“How small it is!”“这个真是太小了！”）。MBIP让本书原作者和译者共享奖金，认可了翻译事实上是一种创作。

大多数翻译属于商业翻译，但那也属于一种创作。高管们常常否定一份讲稿或者一封信件的译文，因为那看起来不像他们的原作。但是一名好译员需要再度思考文章本身、重述重要篇章、分解或合并句段，如此等等。翻译软件可以做到准确，但它是逐句翻译。由于语言在考量句子好坏时基于不同的节奏、有不同的期待，因此软件效果可能是一团糟。所以翻译最好的办法只能是先思考原语所指深意，再重新创作。

另一个市场就是“译创”（transcreation），常见于广告业，这里要求译员重新思考一条信息，确保它在新语言（译语）中的版本具备正确的文化参照、笑点等诸如此类，来复刻原语的影响力，跳出语言本身。在这种情况下，“译创员”相比大多数译员来说，更是一名原创作者。

正在被科技重塑的翻译工作很难是一项孤独的工作了。法律、会计以及其它很多可敬的工作正见证着重复性脑力工作由机器完成，效果差强人意。未来的翻译想要做得真好，需要的不仅仅是语言和写作技能，还必须获得客户信任、站在客户角度考虑，就像律所或者会计所的合伙人。换句话说，翻译行业里的孤独者可能举步维艰了。

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