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  • 在不久的將來很可能會是人工智能的天下,而當下人工智能已經開始滲入到人們生活的方方面面:京東建立首個無人倉庫;沃爾瑪的機器人已經取代了一些不直接面向顧客的職位,未來將有4000名后勤員工將被機器取代;麥肯錫最新報告預測,機器將在未來兩到三年取代30%的銀行員工。

    網絡外語學習、外語學習軟件、機器翻譯也給外語學習的傳統模式、外語培訓市場以及各類翻譯活動帶來了強烈沖擊。機器翻譯正在賦予大眾平等且強有力的語言交流能力,語言不通似乎不再是大眾探索未知世界的障礙,不再是人們身處陌生環境心理不安的原發因素,有人說,“翻譯軟件在手,走遍天下都不怕?!?/p>

    外語翻譯軟件不像看上去那么“完美”

    作為涉及外語學習以及翻譯活動的主要三方——外語學習者、雇傭者和從業者,對待各類翻譯軟件日新月異的發展,有著不同的反應。

    部分外語學習者心懷憧憬:未來不再需要學習外語,終于可以和背單詞練句型的枯燥、寫作與翻譯的煎熬說“拜拜”,實在“大快人心”! 這部分人群在工作生活中可能只會遇到零星外語問題,無需面臨外語水平考試的壓力,且對外語學習完全不感興趣。

    悲觀擔憂情緒則主要來自外語教育、培訓以及翻譯從業人員。在“知乎”上一位準備學外語并打算將其作為一項傍身技能的職場新人,便有了如下擔憂:“現在人工智能發展太快,Siri都可以聽懂各種外語了,機器人也可以和人簡單對話。我們花費大量精力學的英語,會不會在不久的將來,被翻譯軟件一舉擊???”

    那么,到底人工智能時代還需要學習外語嗎?深圳翻譯公司給出的答案是肯定的。

    外語學習軟件與翻譯軟件“看上去很美”,其實很不完美。

    首先是技術局限性。在今年6月底的一檔電視談話節目中,主持人在開場時和來自香港科技大學的智能機器人“魔鏡”進行了一場精彩對話?!澳хR”能用幽默的話語調侃主持人,它平日的主要任務是做客服,回答問題,還有在教授上課時,擔任助教,回答學生的問題。

    香港科技大學楊強教授介紹這種人工智能的技術,要通過成千上萬的例子來訓練,例如:“魔鏡”學一個對話系統,需要十萬多個這樣的對話進行訓練。而學生提的問題,如果以前沒有出現過,它就不會?!澳хR”的幽默與人類的幽默有著本質的差別,它的幽默仍然是資訊的整理和之前的學習訓練,它的訓練者會在上節目之前輸入關于主持人日常生活相關事件的數據,而它本身并不會去搜尋新的數據。

    現在的人工智能仍然是弱人工智能,就事論事,輸入什么數據,它就能依此完成相關任務。翻譯軟件簡言之,就是將需要翻譯的內容,從數據庫中提取出來,這對于科技翻譯和格式文本,確實作用強大,在專業翻譯領域,強大的術語數據庫也為譯者起到重要的輔助作用。

    不過,語言不僅是詞匯和語法堆積起來的代碼,除了信息,語言交流貴在情感和臨場應變。另外,語言差異意味著文化差異,來自不同文化的人們交流,還需要共同的文化知識作為依托。即使是同一種語言,每個人都有自己表達的特色,無論選擇詞匯語法的傾向與習慣,還是語氣聲調的變化,都是一個人性格特點的彰顯。人與人之間的交流變化無窮,這才是語言的魅力所在,更不用說文學作品,例如散文詩歌的文學性了。

    人作為具有語言使用自我意識的物種,目前無法被機器取代,只有所謂的“強人工智能”才可能有自主意識,自主決定去學什么,才能夠舉一反三。以色列作家尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》一書中也指出,只有人類(智人)能夠表達從來沒有看過、碰過、耳聞過的事物,而且講得煞有其事,只有人類能夠創造傳說與神話。人工智能在技術上遠遠達不到,目前以機器學習為基礎的人工智能,仍然沒有自我意識。最通俗的例子就是,如果去跟說不同語言的人相親,翻譯軟件恐怕幫不上什么忙。這又涉及到第二個需要考慮的因素——軟件使用時間成本與便利性。

    翻譯軟件的使用阻礙了語言交流的即時性,更不用說在進行更為深入和專業的交流之前,搜尋龐大數據并對智能軟件進行數據輸入的時間成本。所以,在“強人工智能”到來并普及之前,外語學習仍然是達成不同文化之間交流所必需的前提。

    人工智能時代,外語學習要求更高

    誠然,人工智能時代需要我們改變外語學習的模式。在新科技的引領下,外語學習會有新的學習方式和手段以及目標和要求。外語學習者、雇傭者和從業者,該如何根據自己的需求來面對與對接外語學習的科技時代呢?

    首先,要區分智能與技術輔助學習部分與只能借由人的自主意識來學習的部分。

    在《人工智能時代更重要的人文教育到底指什么?》一文中,作者采訪美國加州圣瑪麗學院徐賁教授時提了一個問題:人工智能時代,凱文·凱利曾預言70%的職業將被機器人取代,在此趨勢下,人文教育會變得更重要還是會被弱化呢?徐教授認為人文教育會變得更加重要,人文教育能幫助我們區分人的智能與人工智能,區分哪些是能被機器取代的人的能力,區分人的機械勞動與想象創造,區分人的知識與智慧。

    這也為人工智能時代的外語學習提供了思路。外語學習中,重復機械的部分可以用機器輔助進行,例如語法、句型的反復訓練、詞匯(尤指專業術語)的記憶,還有應試的刷題,格式化寫作等,但是與語言唇齒相依的文化習得與人文知識素養等等,仍然有賴于傳統的學習模式——大量的閱讀、真實的文化浸潤以及積極的思考與思辨。

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