人工智能发展背景下口译教学方式的新探究

 文/郭诚   2018-07-10 23:08:58

【摘要】近年来,人工智能技术取得了重大的突破,越来越多的语言翻译服务类产品出现在商业市场中,无形中对翻译,尤其是口译行业带来了很大的冲击。本文旨在对人工智能翻译的发展进行概述分析,探讨在其高速发展的背景下,如何让口译教学有所突破,以适应未来商业市场的不断发展。

【关键词】人工智能;口译教学

随着科技的发展,未来的若干年后,人工智能有可能会打破现阶段存在的语言障碍,实现随时随地的交流,这必然会对翻译行业尤其是口译工作造成巨大冲击。现阶段国际、国内大型企业都相继推出了自动翻译机器,其语音识别水平和翻译准确度有了大幅度的提升,很多时候可以达到比较精准的水平。这些都说明了人工智能机器翻译已经逐步走向商业市场、走入日常生活之中,它们对语言服务行业的渗透越来越深。种种迹象表明,现阶段口译教学者更应该适应时代发展的变化,深入思考,努力研究学习,不断提升口译教学水平,使得未来的口译人才能够应对这些挑战。

一、人工智能翻译的发展

人工智能翻译起源于20世纪50年代,传统的机器翻译会根据不同方案的目的和要求,进行原文译文转换、分析,从而生成译文。由于缺乏考虑原文或译文逻辑,容易出现很多错误。在反复试验之后,机器翻译的系统经历了不断的演变升级,从最先开始的基于规则和语料库为基础的系统,慢慢发展到词汇型、语法型、语义型、知识型以及人工智能型。

目前最新的翻译机器是基于人工神经网络的算法系统,其技术核心是一个拥有海量结点(神经元)的深度神经网络,可以自动地从语料库中学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后,在网络中层层传递,转化为计算机可以“理解”的表示形式,再经过多层复杂的传导运算,生成另一种语言的译文。目前,广泛应用于机器翻译的是长短时记忆和循环神经网络。该模型擅长对自然语言建模,把任意长度的句子转化为特定维度的浮点数向量,同时“记住”句子中比较重要的单词,让“记忆”保存比较长的时间。该模型很好地解决了自然语言句子向量化的难题,使得计算机对语言的处理进一步深入到语义理解的层面。其最大的优势在于译文流畅,更加符合语法规范,贴近自然语言,容易理解。

尽管人工智能翻译发展迅猛,但当涉及深层语义结构、逻辑思维、文体、语言风格等方面时,还是与真人翻译相差甚远。因此在技术不断革新发展的时代,口译学习者需要不断地拓展专业知识,以满足不同场合的需求。

二、口译教学模式的新探究

即便人工智能发展迅速,但目前还无法承担口译活动绝大部分的认知内容。因此,口译学习者更应该让自己在充分掌握自身知识的同时,利用人工智能技术,为客户提供更为优质的语言翻译服务。口译教学需跟上时代的步伐,改变传统的填鸭式或单一的训练方式,为学习者设计一个更为有效的练习系统。

第一,为口译学习者建立一个开放性的口译语料库,可以随时进行访问、查阅、修改,并设专人进行维护审核,用户可以更方便快捷地使用。第二,教师应该依据学生水平的高低进行分组,设定合理的教学计划,安排学习目标和内容,指导学生对本阶段学习有个宏观的把握。第三,学生在小组内部互相监督练习,可以设定各种各样的口译情境,总结经验,归纳错误;除了教学内容和语料库外,练习内容还可以寻找最新资讯进行模拟口译练习。第四,教师应对学生出现的比较突出的问题予以专门解决,后续学习中还应该让其不断反馈,督促改进。学生还可以相互交流,对口译录音进行评价,教师再综合进行点评,提出建议措施等。第五,定期进行课堂测试,追踪学习练习成果,对小组口译能力进行评级,为下一步教学内容做好铺垫。第六,学生应该在课下进行大量的听说练习,确保口译质量保持在较高的水平,课外搜罗查阅更多专业知识、更新资讯等。

三、结语

尽管人工智能技术为语言服务行业带来了很多便利,但同时也为翻译尤其是口译带来了很多问题。以往的口译教学相较于笔译而言,要求并不高。随着人工智能的迅猛发展,一部分水平较低的口译人员的确可以被取代。因此,对于口译教学来说,如何适应商业市场的发展,培养多元化、高水平的口译人才才是最重要的任务,只有真正高水平的口译人才,才能够在未来的市场上立于不败之地。

参考文献:

[1]李志勇.终极复制:人工智能将如何推动社会巨变.北京:机械工业出版社,2016.

[2]刘和平.口译理论与教学.北京:中国对外翻译出版公司,2005.

[3] 王斌华.“口译能力”评估和“译员能力”评估[J].外语界,2007,(3):44-50.

[4]仲伟合.口译训练:模式、内容、方法[J].中国翻译,2001,(2)30-32.

(作者单位:武汉设计工程学院商学院)

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