日媒:人工智能同声传译或抢走高翻饭碗
新华社北京2月17日新媒体专电《日本经济新闻》近日发表题为《AI同声传译将达专家级水平》的报道称 , 日本研发人员正在研究如何让AI对发言者的讲话“随听随翻” 。 技术的关键在于掌握预处理技术 , 对语句进行合理分割 。 若能利用AI同传将日语顺利译为其他世界主要语言 , 日本将在国际上占据优势 。
科学家希望2025年能够利用人工智能实现实时同声传译 。 现阶段语音识别技术已较为完备 , 未来的目标是提高翻译精度和速度 。 世界上许多语言与日语具有相同特征 , 若日语同声传译技术能够实现 , 其国际前景可能非常广阔 。
台上演讲者用英语演讲1分钟 , AI可随即将日语译文显示在其背后的屏幕上 。 这正是2020年11月日本情报通信研究机构(NICT)发布会上的一幕 。 从发言到形成译文仅需要大约10秒 , 而且译文几乎没有错误 。
一般而言 , 同声传译需要通过语音识别技术识别讲话内容 , 再通过应用了AI等技术的翻译软件将其转换成其他语言 。 现有的机器同传多是等发言者话毕才开始翻译 , 这样就难以保证同传的顺畅 。 因为同两位直接用母语交流的人相比 , 机器同传需要耗费两倍的时间 。 此种模式难以应用于商业谈判 , 需要发展新技术来克服其弊端 。
NICT在2019年度之前的国家研究项目中 , 已经将语音识别技术发展至一定高度 。 2020年度开始 , 他们将目标定为提高翻译的精度和速度 。 将来可望将时差控制在两三秒内 , 达到真人同声传译水平 。
研发人员正在研究如何让AI对发言者的讲话“随听随翻” 。 技术的关键在于掌握预处理技术 , 对语句进行合理分割 。
翻译软件主要包括分割语句的预处理技术和翻译引擎两大核心技术 。 现有技术为保证准确只能在整句话结束后开始翻译 , 这样就导致时间间隔过长 。 如果能在一句话结束之前开始翻译就能大大缩短等待时间 。
NICT将意群分割法应用于预处理技术中 , 实现了较以往的逐句翻译更加精准的译法 , 与同传译员的实际工作方法相同 。 这样 , 在保证翻译精度的同时也缩短了受众等待时间 。
AI同声传译的研发过程需要用到大量数据 。 NICT将向同传译员采集其意群分割习惯以及实际形成的译文 , 该项工作将一直持续至2021年度结束 。 预计将于2022年度研发使用意群分割法的AI翻译技术 。
相比英译日 , 日译英的同传难度更高 。 原因在于对日语语句进行预处理分割的难度较大 。
日语将动词和否定等重要信息放在句尾 , 所以需要对整句进行预览后才能翻译 。 相比之下 , 英语中此类信息的句中位置更加靠前 , 所以易于翻译 。 而且日语经常省略主语 , AI在补足主语时容易出现错误 。
为防止出现误译 , AI还需要具备校准能力 。 例如 , 如果事先向AI输入演讲内容相关数据 , 让其进行自我学习 , 它就可以做到对内容的整体把握 , 提高同传准确率 。
翻译引擎也将得到改良 。 这是一项应用广泛、不仅限于日英互译的技术 , 会大大影响翻译精度 。 如果翻译引擎达不到要求 , 即便预处理再快、校准功能再强大也无济于事 。
除了市售手机翻译机 , NICT翻译引擎还被应用于松下、NTT都科摩和NEC等公司的语音翻译服务中 。 NICT研究员隅天英一郎极具信心地表示 , 该公司的翻译引擎精度能够达到托业900分水平 。
世界各大IT巨头在同传领域竞争激烈 , 但是NICT仍有胜算 。 隅天英一郎指出 , 美国的微软、谷歌以及中国的百度实力相当 , 目前都只停留在整句分割的阶段 , 尚未在意群分割法上取得成果 。 若能利用AI同传将日语顺利译为其他世界主要语言 , 日本将在国际上占据优势 。
英语、汉语、法语这些使用者众多的语言有一个共同特点:名词后面紧接动词 。 世界上约有40%的语言都属于此类型 。 实际上 , 还有大约一半的语言与日语语法结构相似 , 动词放在整句后部 。 同类型语言之间更加便于同传 。 如果能够研发出跨语言类型的高性能同传技术 , 那全球90%的语言都可以实现互译 。
【日媒:人工智能同声传译或抢走高翻饭碗】
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