百度 NLP：先解決語義理解，再談機器翻譯取代人類

　　后來 Bengio 團隊還在我們論文的基礎(chǔ)上做了類似的工作，他們在我們的研究基礎(chǔ)上擴展成多(語言)對多(語言)，其實思想是類似的。后來他們還把這個工作開源了。

　　機器翻譯能否取代人工翻譯?

　　機器之心：很多人可能就會問，人工翻譯會不會被機器取代?您怎么看這個想法?

　　答：從很長一段時間來看，完全取代還是不太可能的。

　　現(xiàn)在基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機器翻譯的優(yōu)勢在于，突破了原來編輯規(guī)則的局限。與人工翻譯相比的好處是能迅速翻譯很多語言。同時它解決了一些問題，比如幾個場景：出門旅游的溝通、寫 E-mail 借鑒機器翻譯用詞、小孩利用機器翻譯擴充詞匯。這種形式解決了用戶的一些問題，也達到了實用的程度。

　　但是翻譯最終的目標(biāo)是「信、達、雅」，「信」至少是忠于原文，「達」就是譯文通暢，符合目標(biāo)語言用語習(xí)慣，「雅」是在這個基礎(chǔ)上表達生動、形象。尤其在「雅」上，目前機器翻譯遠遠不夠。

　　就像我們說英文，能說但不一定達到「達」的標(biāo)準(zhǔn)。「達」的意思是用語非�！竛ative」(地道)，我想機器翻譯也沒到。更不用說「雅」，即使人工翻譯也只有少數(shù)人能達到雅的標(biāo)準(zhǔn)。

　　機器之心：達到「信、達、雅」的關(guān)鍵是什么?

　　答：主要是語義理解問題。我們現(xiàn)在的翻譯方法，沒有做到「理解」。深度學(xué)習(xí)只是在模式識別這個手段上更加高明一點，但還沒有理解語言。

　　與專業(yè)的人工翻譯相比，機器翻譯有很多不足。首先，機器翻譯是以句子為單位，即使是篇章翻譯也是不看上下文，翻譯完一句算一句。人工翻譯是以篇章為單位，翻譯前要先通讀一遍，抓住意境和主旨。

　　其次，翻譯需要常識背景。口語交流、會議翻譯、隨意聊天、正式作文等所需的文體是不同的，而同一個詞在不同的文體上翻譯也不同，這也是機器翻譯的缺點。尤其是意譯，比如翻譯詩歌。如果沒有知識背景，將中國的詩翻譯成英文就會顯得直白而沒有韻味�？缯Z言的「信、達、雅」，連人都很難做到。

　　事實上，機器翻譯需要綜合多學(xué)科，包括計算機學(xué)、語言學(xué)、認知學(xué)等等。機器翻譯，看似簡單，實則很難。因此我認為，機器翻譯的道路還任重道遠。