未來的人工智能會(huì)不會(huì)取代翻譯職位？你怎么看？有的會(huì)，有的不會(huì)。商務(wù)翻譯、手工翻譯和新聞報(bào)道翻譯僅用于將信息轉(zhuǎn)換為另一種語言，很可能被機(jī)器翻譯所取代。事實(shí)上，這是自然語言處理的一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域。文學(xué)翻

未來的人工智能會(huì)不會(huì)取代翻譯職位？你怎么看？

有的會(huì)，有的不會(huì)。

商務(wù)翻譯、手工翻譯和新聞報(bào)道翻譯僅用于將信息轉(zhuǎn)換為另一種語言，很可能被機(jī)器翻譯所取代。事實(shí)上，這是自然語言處理的一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域。文學(xué)翻譯，如小說、戲劇、詩歌和電影，不容易被機(jī)器翻譯所取代。

我們很容易看出這兩種翻譯的區(qū)別，即是否包含情感因素。

事實(shí)上，機(jī)器翻譯并不容易，因?yàn)橐诓煌恼Z言中找到準(zhǔn)確對應(yīng)的意思并不容易。早在上世紀(jì)五六十年代，人們就開始嘗試機(jī)器翻譯，但隨著當(dāng)時(shí)技術(shù)水平的提高，無法實(shí)現(xiàn)有效的翻譯。當(dāng)時(shí)的一次評估表明，機(jī)器翻譯遠(yuǎn)不能準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換意思，而這份評估報(bào)告直接導(dǎo)致了機(jī)器翻譯在未來十年的沉寂。

直到20世紀(jì)90年代末，由于大量語料庫的建立和計(jì)算機(jī)性能的提高，利用統(tǒng)計(jì)方法改進(jìn)機(jī)器翻譯成為可能。2006年，基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)終于取得突破，機(jī)器翻譯開始走上快車道。2016年和2017年，谷歌的機(jī)器翻譯技術(shù)迎來了兩次重大升級，英法翻譯的準(zhǔn)確度基本達(dá)到了人工翻譯的水平。

但即便如此，機(jī)器翻譯也只能用于信息翻譯工作。這些清晰客觀的信息可以通過機(jī)器翻譯譯成另一種語言。然而，從長遠(yuǎn)來看，文學(xué)作品在計(jì)算機(jī)能夠理解人類情感之前是無法準(zhǔn)確翻譯的。

在文學(xué)翻譯中，譯者不僅要對原文有充分的理解，而且要能自如地使用母語。如果一個(gè)譯者不是一個(gè)好的作家，他就很難翻譯文學(xué)作品，因?yàn)樗荒苓x擇正確的詞語來表達(dá)原文中的情感。

情感，還是人工智能不可逾越的障礙啊。

什么是自然語言處理（NLP）？

自然語言，簡而言之，是人類的自然語言，你說，寫，讀或理解。它也是溝通的媒介。

我們使用計(jì)算機(jī)算法、數(shù)學(xué)概念和統(tǒng)計(jì)技術(shù)來處理這些語言，以便機(jī)器能夠像人類一樣理解它們。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在各領(lǐng)域的主要應(yīng)用有哪些？

層次結(jié)構(gòu)一般由輸入層、隱藏層和輸出層組成。

近年來，基于其算法特點(diǎn)的深度學(xué)習(xí)方法受到了越來越多的關(guān)注，但在理論、建模、工程實(shí)現(xiàn)等方面仍面臨挑戰(zhàn)。為了得到更廣泛的應(yīng)用，還需要進(jìn)一步的開發(fā)和優(yōu)化。