論機器翻譯的局限性

（武漢大學(xué)外國語言文學(xué)學(xué)院2017級翻譯系，湖北武漢 430000）

機器翻譯（自動翻譯），是指利用計算機將源語言轉(zhuǎn)換為目的語言的過程。隨著機器翻譯技術(shù)的日漸優(yōu)化與更新，機器翻譯這股翻譯界的新興力量已經(jīng)不容忽視，考慮到當(dāng)今時代對商業(yè)性質(zhì)翻譯工作的大量需求，機器翻譯也必將在翻譯行業(yè)的未來中占據(jù)重要的席位，因為它更方便快捷，也能省去聘請譯員的昂貴費用。然而，當(dāng)下的機器翻譯技術(shù)仍然不能滿足較重要、正式、專業(yè)的場合或領(lǐng)域的翻譯工作，大多數(shù)的機器翻譯軟件也沒有應(yīng)用最先進、最可靠的機器翻譯技術(shù)，其所能給出的譯文往往千瘡百孔，僅能在日常生活等基礎(chǔ)層面為人所用。即使是最先進的神經(jīng)機器翻譯技術(shù)，仍然不能完全取締人腦翻譯。

1 機器翻譯與人腦翻譯的原理對比分析

機器翻譯起源于20世紀(jì)30年代，在近一個世紀(jì)的發(fā)展和進步中，可以大致被分為三個發(fā)展階段，這三個發(fā)展階段也分別代表著三種不同的機器翻譯模式：基于規(guī)則的機器翻譯、基于統(tǒng)計的機器翻譯、基于神經(jīng)的機器翻譯。

基于規(guī)則的機器翻譯，指的是將詞典和規(guī)則庫作為知識源的翻譯方法，翻譯單位的選取一般小到單詞和詞組。計算機會根據(jù)源語言單詞的詞性，在目的語詞典中找到相應(yīng)的單詞，然后依照語法規(guī)則、轉(zhuǎn)換規(guī)則將句子成分重組，進而輸出目的語言。這種翻譯方法相對機械，因為規(guī)則是有限的，而語言的表達方式是無限的，通過這種翻譯方法得出的譯文出錯率往往較高，句式較死板僵硬，語法上正確的譯文很多時候卻不符合目的語的表達習(xí)慣，有限的語法規(guī)則也無法滿足越來越豐富的語言場景。因此，這種最初級的機器翻譯方法注定無法走得更遠(yuǎn)。

基于統(tǒng)計的機器翻譯，則是將語料庫作為知識源的翻譯方法，計算機對于翻譯單位的選擇往往更加靈活，甚至可以大到句子或者語篇。這種翻譯方法基于類比的原則，從語料庫中找出與翻譯單位對應(yīng)的多種譯文，通過統(tǒng)計其出現(xiàn)的概率和使用頻率，選取概率和頻率最高的目的語片段進行輸出。廣為人用的Google 翻譯便采取了這種技術(shù)，但不難看出，它仍時常會給出漏洞百出的譯文。這種翻譯方法不需要任何翻譯學(xué)的知識，完全依靠數(shù)學(xué)原理解決翻譯問題，認(rèn)為數(shù)據(jù)就是權(quán)威，卻忽略了對語言的理解、語義的考量。語言更像是一門藝術(shù)，而不是一門科學(xué)，不是由簡單的數(shù)字就能定義的，具有高度的靈活性。舉個簡單的例子，譯入語中的對應(yīng)片段可能有多種，而使用的頻率固然有差別，在特定的語境中，使用頻率最高的片段也許不是最合適的，該方法在處理熟詞僻義、一詞多義這方面有著一定的局限性。同時，不同文本類型對語言的多樣性需求也是不同的，這也是該方法的弊端之一。因此在實際運用中，基于統(tǒng)計的翻譯方法多于其他翻譯技術(shù)混合使用。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯，指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過廣泛學(xué)習(xí)成對的雙語語料和翻譯知識，來了解語言的特征，在翻譯過程中通過建模，將語言文字轉(zhuǎn)換為計算機能“讀懂”的向量，進而“理解”文本的意思，最后輸出翻譯結(jié)果。隨著人工智能的崛起，這種翻譯方法在近年來得到了飛速發(fā)展，與之前單純的“對應(yīng)”不同，該方法重在“理解”，其得到的譯文也更加流暢，質(zhì)量更高。

之所以說最后一種機器翻譯最先進，是因為其在理解文本上的發(fā)展進步是突破性的，而是否理解文本也是人腦翻譯與普通機器翻譯的本質(zhì)區(qū)別。不少語言學(xué)家都從思維的角度詮釋人腦的翻譯過程，其中最有影響力的便是尤金·奈達的三階段模式：分析、轉(zhuǎn)換、重建。尤金·奈達認(rèn)為人腦的翻譯并不能簡單看作理解與表達兩步驟，在翻譯工作中的輸入與輸出之間仍然有一些其他活動，而這些活動便可以歸結(jié)到轉(zhuǎn)換這一過程。分析，其實就是理解文本意思的過程，一個嚴(yán)謹(jǐn)?shù)⒉蝗菀椎乃季S過程。通常來說，翻譯學(xué)科內(nèi)可以簡易將語義分為所指意義，關(guān)聯(lián)意義，結(jié)構(gòu)意義。文本中語言單位的語義并不都是顯性、清晰、客觀、較為穩(wěn)定的所指意義，也會有許多附加的意義，如社會、文化、習(xí)俗賦予語言的關(guān)聯(lián)意義，在特定結(jié)構(gòu)中體現(xiàn)出來的結(jié)構(gòu)意義等。不同類型文本的語義顯性程度也大不相同，理解的難度更是大相徑庭。語義較為復(fù)雜的文本，不僅要求譯員擁有卓越的語言技能，也需要其對不同領(lǐng)域知識的涉獵，這也是一名優(yōu)秀譯員的必備素質(zhì)——“Knowing everything about something,and knowing something about everything”。

2 機器翻譯的局限性

目前最為廣泛應(yīng)用的機器翻譯技術(shù)仍然只是規(guī)則型和統(tǒng)計型，機器翻譯大多只能適用于比較簡單的文本，且譯文質(zhì)量得不到保障。隨著科技的發(fā)展和第三代機器翻譯技術(shù)的完善和推廣，譯文的水平和準(zhǔn)確度也必將逐步提高，但即使是這樣，機器翻譯的局限性也依然存在。

首先，站在整個譯文的宏觀角度來看，機器翻譯局限于文本類型（語言功能）的判斷和翻譯方法的選擇。

合格的譯者在進行翻譯工作之前，一定會首先對源語言文本的文本類型或是語言功能進行判斷，進而選取最恰當(dāng)?shù)姆g方法，這一步驟也在一定程度上決定了譯文整體水平高低。英國翻譯理論家彼得·紐馬克將語言功能分為三類：表達功能、信息功能、呼喚功能。表達功能重在作者，語言文字是為了表達作者主觀意見，典型代表便是嚴(yán)格的、權(quán)威的文學(xué)類作品；信息功能重在信息本身，具有一定客觀性，包括說明文、科研報告等；呼喚功能則是為讀者服務(wù)的，語言旨在影響讀者的思想、情感等，引發(fā)讀者共鳴，典型代表是廣告、演講等。當(dāng)然，一個文本的功能也不是非此即彼，只能說其更偏向于哪種功能或各種功能的占比大概是多少。所以即使機器能夠理解文本，其在譯前分析方面的局限性也是非常明顯的。

不同的文本類型的語言功能自然不盡相同，是偏直譯還是意譯？追求功能對等還是形式對等？靠近源語言還是譯入語？以讀者為中心還是以原味為中心？如何選擇合適的翻譯單位？……這些問題都與文本息息相關(guān)。通常，對于表達功能的文本，譯者往往會選取偏直譯的策略，盡可能地尊重作者以及源語言，細(xì)化翻譯單位到詞或者詞組，在達意的基礎(chǔ)上最大程度保留原文句式結(jié)構(gòu)以及比喻等寫作手法。而譯者在處理信息功能的文本時會相對靈活一些，轉(zhuǎn)換、分譯、合譯、重復(fù)等翻譯技巧的使用也更加自由。為了更好地傳遞信息，翻譯單位的選取范圍也可以擴大到句子。至于呼喚功能的文本，為了煽動讀者情緒，譯者常會跳出原文框架的束縛，非常靈活地處理譯文，將翻譯單位擴大到語段甚至語篇，甚至?xí)孕小皠?chuàng)譯”。這類文本本身感染力強，文本中也常常采用排比等修辭加強語勢。對于翻譯單位的抉擇問題，譯者會根據(jù)文章語言功能的不同定下大致的策略，但絕不是整片文章都只能采取之一種策略，因此，這一方面的判斷能力也是機器翻譯不具備的。

由此可見，在進行翻譯前，對譯文的整體把控和策劃是十分重要的；翻譯學(xué)，絕對不是一門能夠簡簡單單用代碼和數(shù)據(jù)代替的學(xué)科，譯者本身也是譯文不可分離的一部分。

細(xì)節(jié)決定成敗。做好對譯文的宏觀把控后，對譯文細(xì)節(jié)的精雕細(xì)琢也十分重要。英漢互譯毫無疑問是最常規(guī)、最通用的翻譯之一，該文就拿英漢互譯來分析。從語言本身來看，英語重形合，故句式結(jié)構(gòu)緊密嚴(yán)謹(jǐn)，語言多呈顯性，更傾向于靜態(tài)描述，喜被動；而中文重意合，句式松散自由，語言多呈隱性，喜動態(tài)描述，更常用主動語態(tài)或是隱性被動。兩種語言在句式結(jié)構(gòu)、表達習(xí)慣上其實有非常大的區(qū)別，這也是譯者在進行翻譯工作時需要考慮的要素。一個復(fù)雜冗長的英語復(fù)合句，怎么通過分譯、省略、轉(zhuǎn)換或其他翻譯技巧，讓其成為自然流暢中文表達？幾個短小的、并列的中文流水句，怎么找出其內(nèi)部隱藏的邏輯關(guān)系，再通過合譯、調(diào)換語序，凝練成一個嚴(yán)謹(jǐn)又地道的復(fù)合結(jié)構(gòu)？這都是譯者需要斟酌的問題。而就目前來說，再優(yōu)秀的機器翻譯也只會機械地單純考慮單詞之間的轉(zhuǎn)換和拼接，得出的譯文可以說是合格的譯文，絕不能說是優(yōu)秀的譯文。同時，再優(yōu)秀的機器的理解能力，也是有限度的，機器很難讀懂一些反諷、隱喻、象征，一些詞語在特定領(lǐng)域的生僻專業(yè)意義、在特定文化或語境內(nèi)的特殊意義，其在翻譯時便會曲解文章的意思甚至給出“莫名其妙”的譯文。其次，在一些疑難點的翻譯上，機器翻譯也有明顯的缺陷。譬如，漢譯英翻譯疊詞時，有時很難真正找到完全語義對應(yīng)的單詞，是否選擇頭韻法來保留原文中的音韻美？翻譯古詩詞時，能否在了解作者寫作背景和詩句背后情感的基礎(chǔ)上，兼具韻律和達意？能否正確識別出套語并給出恰當(dāng)?shù)淖g文？不少人將翻譯的過程看作是做選擇的過程，而上述許多需要譯者仔細(xì)斟酌和拿捏的問題都是機器翻譯的“死角”。

3 結(jié)語

誠然，當(dāng)代機器翻譯的崛起已經(jīng)不容忽視。在近年來“無所不能”的人工智能的光環(huán)下，越來越多人認(rèn)為翻譯行業(yè)將是屬于機器的。然而就目前來看，翻譯技術(shù)仍然像是一個極不成熟的孩子，在絕大多數(shù)重要場合、領(lǐng)域仍然無法與專業(yè)譯員媲美。文章所說的諸多局限性仍然是阻礙其取得突破性進展的絆腳石，所以更別提完全取代人腦翻譯了?！耙磺€讀者就有一千個哈姆雷特。”同樣，一千個譯者就有一千種譯文，沒有絕對最好的譯文，只有優(yōu)秀的譯者。優(yōu)秀的譯者對文章總有自己獨到的抉擇和考量，這也是語言的藝術(shù)性質(zhì)而非科學(xué)性質(zhì)的體現(xiàn)，這也是機器翻譯與人腦翻譯的本質(zhì)區(qū)別。