机器翻译与人工翻译的差异以及未来展望
赵丽娜 长春师范大学外国语学院
摘要： 如今，人工智能的发展速度越来越快。自从发明了语音识别功能和深入学习的技能，有越来越多人开始把目光转向了可以进行只能翻译的机器。这篇论文对智能机器翻译和人工翻译两者之间的差异以及对机器翻译的未来展望进行深入的探究。
关键词： 智能机器；人工；翻译；展望
首次出现智能机器翻译是在1930年左右，那个时候的发展速度就非常迅速，所以引起了人们广泛的关注。但是，但是智能机器的操作系统比较复杂，在技术方面的发展还不是特别成熟，所以智能翻译机器并没有被广泛应用和普及。
一、机器翻译的优点和不足
(一)翻译快速
机器翻译就是先对语音进行识别，然后再进行翻译。所以，机器翻译既有计算机技术，又有人工智能技术。换句话说，机器翻译可以利用计算机高效的运算速度来提高机器的翻译速度。如今，在搜狗，语音识别翻译的速度为每秒钟400词，是同声传译的200倍。
(二)基础翻译速度快
不同国家的人都需要通过翻译来进行沟通交流。如果没有专业的翻译人员，又是语言不通的普通人，机器翻译就成为了一个非常好的选择。机器翻译满足日常的翻译需求绰绰有余，因为在日常生活中，对翻译准确度的要求并不是特别高，反而要求翻译的速度要快。所以会经常用于人们的日常交流和一些发布会。这也是深受机器翻译自身的功能的影响。机器翻译有一个系统是口语机器翻译系统，设计这个系统就是为了满足人们的日常需要。所以在口语翻译这一部分的技术是很成熟的，能够轻轻松松面对人们的口语交流。
(三)深度翻译不是特别到位
中华文化博大精深，同一个词语都有多种意思，但是别的语言却不会像这样。所以，这也是机器翻译面临的难题。不改变原意、语句通顺、语境优美是对机器翻译最基本的要求。但是，由于机器翻译在翻译的时候还是根据算法程序来翻译，几乎不可能同时做到这几点，从而导致翻译的时候出现问题。比如说我们让机器翻译“长河落日圆”这个句子，翻译结果显示为“The sunset is round”。可以看出机器在进行翻译的时候非常地机械化。无法把语境翻译到位。
二、机器翻译对比人工翻译
(一)机器翻译与人工翻译的共同之处
人们自己的大脑会自动联系起语境和文章前后的意思进行翻译，这个是人工翻译。而机器翻译则是根据系统设定的算法程序对不同的语言进行翻译。但是，两种翻译方式都有同一个目的。翻译的要求是速度要快并且准确率要高，进行语言之间的相互转换，将不熟悉的语言翻译成为自己所熟知的语言。无论是选择哪种翻译的方式，最终还是为人们和国家之间进行沟通交流而服务的。
(二)机器翻译与人工翻译的不同
图2为不同添加量FeCrBSi对304L不锈钢试样显微组织的影响．从图2可以看出：当FeCrBSi添加量为1%时，孔隙较多不规则，且大都分布在晶界处，这是由于烧结试样中液相量较少导致的；随着添加量的增加，液相在晶界处、气孔-晶粒边界处及颗粒接触处迅速发生扩散，孔隙由不规则形状逐渐球化且孔隙度明显减少，晶粒开始长大；当FeCrBSi添加量增大到7%时，孔隙进一步球化，但晶粒出现异常长大的现象，表现为大晶粒吞并小晶粒，显微组织粗化．
2.机器翻译偏重于直接翻译
不但要努力建立机器翻译模型，还要让机器翻译进行主动学习，说的是不断完善以深度学习为基础的机翻系统，提高机器翻译的准确度。同时，还要利用机器翻译系统中的神经网络，努力提高和发展机器翻译技术，让机器翻译慢慢接近人类的思维，从而提高机器翻译的工作效率。
这个地球出现了人类的那一刻，也就出现了交流。但是不同地方的人们的生活习惯、交流方式、宗教信仰都大不相同，人类想要进行沟通交流，就必须采取人工翻译的方式。所以，人工翻译具有很悠久的历史，对人类有着十分重大的意义，处于人类发展史上的第一位。但是机器翻译就不一样了。从机器翻译的发明至今，只经历了非常短暂的五十多年。而这五十几年也就只能够作机器翻译发展的一个伟大的开始。
很久以前，我国和西方国家就存在着直译和意义方面的争议。因为每个句子都有它自己固定的语法成分，就是所在的位置不一样而已。而不同的人对于同一个句子都会产生不同的理解，这个特点在书籍、文件等方面是非常常见的，为翻译带来了更多的美的感受。但是机器翻译是没有思考的大脑，无法独立思考，只能够根据算法程序进行翻译，所以采取的翻译方法是根据句子的语法成分来进行直接翻译。
3.翻译出现偏差
政府间的关系是城市更新过程能否成败的关键。城市政府的“行政区行政”，即基于单位行政区界限的刚性约束，城市政府对社会公共事务的管理是在一种切割、闭合和有界的状态下形成的政府治理形态(陈瑞莲，2006)，很大程度上促使城市政府成为只关注本地区事务区域性“增长机器”。如前所述，中央政府的体制性缺失，在区域资源优化配置、环境治理等长远和全局利益方面较易形成城市政府施政的忽视或冷漠，最终形成原本属于国家与全局的利益在现实体制下只能由城市政府来维护和代表的局面。
机器翻译的发展历史虽然不是特别长，但是还是有以规则为基础、以语言资料库为支撑、多个搜索引擎、机器口语翻译系统这四个机器翻译系统。[3]各个机器翻译系统的模型都大不相同，尤其是在翻译工作非常繁琐的时候，操作起来还是不太方便。随意这些系统还要不断地进行改进，同时也要把重点放在开发计算机辅助翻译系统。计算机辅助翻译是根据机器翻译衍生出来的一种系统，跟全自动的机器翻译也不一样。计算机辅助翻译主要是依据人工翻译，同时还有翻译工具的帮助，大大地提高了翻译速度和准确性，从而提高了翻译工作的工作效率，在翻译的领域里备受欢迎。翻译记忆是计算机辅助翻译最主要的技术。翻译专员在使用计算机辅助翻译软件进行翻译的时候，翻译记忆库就会自动储存翻译的原文和译文，在碰到差不多的内容的时候，系统搜索栏以后可以自动给出翻译的文字，翻译人员就可以根据具体情况来进行操作，这样的方法简化了工作的步骤，只要翻译没有出现过的内容就好了。
人工翻译会被人的思维所主导，然后再进行翻译。翻译专员本身就有一定的学习和生活经验，对翻译句子的结构和内涵都有一定的了解，翻译出来的内容也就更加形象生动和准确。[2]这是人工翻译最明显的一个优点。而机器翻译却无法做到这些，到目前为止仍然是一个难题。人工智能的技术只能够模仿、假设人的思维，做不到真正意义上的思考，也就是没有思维。所以，机器翻译的运行还是要依托设定好的程序，不能够像人类一样拥有独立自主的思考能力。
4.翻译容易出错
三、展望未来
机器翻译未来发展的方向
1.加强建立机器翻译模型
人们进行沟通交流，是为了互相传递信息，在整个沟通交流的过程中，达到信息相互传递的目的。不停的国家所使用的语言也完全不一样，所以，对翻译的最基本的一个要求就是准确度一定要高。[1]首先说到人工翻译，因为讲话的是人，进行翻译工作的也是人，所以在翻译的过程中，可以根据交流双方的国家的不同风俗习性和交流双方的个人特点以及语言习惯等，来进行比较准确的翻译。这就是我们平常所说的一千个人读同一篇文章会有一千个不同的想法。当翻译专员在进行翻译或者是同传的时候，倾听者就能够轻松理解话语里面的逻辑关系。但是机器翻译就不一样，它没有人的思维能力，它只是依靠大数据和基本算法来进行基础的翻译，翻译出来的内容很死板，不够灵活，自然也欠缺了美感。现在的许多翻译机器的翻译系统，依然很难做到进行十分准确的翻译。
2.发展机器翻译系统
西方人对中国的想象由来已久。无论是作为有形器物的中国元素，还是无形思想和理想的中国元素，都反映了西方人对中国的理解，成为西方人东方想象和精神寄托的一部分。中国元素是中国这一地域特有的自然、社会和文化符号，承载着中国人特有的价值体系和地域特征，是中国文化中最为精细和打动人心的部分。成阳认为“‘中国元素’本质是特有地域的国家文化，是中华民族精神与文化的象征。‘中国元素’应定位在中国文化(传统与现代)环境外在有形和内在无形的物质载体上。（2010:64）”
1.发展时间不同
甲组和乙组手术时间、术中出血量、骨愈合时间、Harris评分、住院时间比较，差异有统计学意义（P＜0.05），如表1。
3.提高机器翻译的自主翻译能力
机器翻译发展到现在在技术方面还不够成熟，人工智能方面还不够强大。不过，未来在机器翻译的不断发展下，可能会取得突破性的进展，拥有更加强大的功能。虽然现在对人类的依赖度比较高。[4]但是我觉得机器翻译一旦提高了自主翻译的能力，就会慢慢减少对人类的依赖性，甚至出现完全不需要人工干预的情况。[5]
四、结语
机器翻译的技术手段在现阶段还不够成熟，但是我们能够想象到，在以后的日子里，随着科学技术的不断发展，人工智能技术的不断提升，机器翻译一定可以走向更高峰。为了翻译速度能够更快，更加符合大众的需求，充实文字工作尤其是翻译的人员，一定要充分利用好这个机会，将自己擅长的领域和机器翻译完美地结合起来，早日达到与智能翻译机器合二为一的境界。
假设异常体质量m=200(小质量)，x0=100，中心埋深z0=35m，对式(13)进行成像，得到图5a。从异常图像中可以看出成像结果效果很好，中心埋深和笔者设定的一致，中间最大值和实际理论完全一样，两侧没有出现负异常，说明该地质体没有质量亏损。相信在浅源地质异常体的勘探中，这种方法有很好的使用价值。与图4相比较，重力垂直梯度成像的效果远远好于重力异常成像，这与理论相符合。因此，重力梯度对重力反演的研究意义将非常重要。分析结果显示，重力梯度成像的研究或者模型的应用将会是一个新方向。
插电式混合动力车具有诸多特点，与混合动力汽车类似，也分为多种类型，按动力系统结构形式划分为串联PHEV、并联PHEV和混联PHEV。
参考文献：
[1]胡开宝，李翼.机器翻译特征及其与人工翻译关系的研究[J].中国翻译，2016，37(5)：10-14.
[2]庄小萍.论机器翻译与人工翻译的结合[J].宜宾学院学报，2007，7(8)：97-9.
[3]吴思乐.机器翻译与人工翻译浅析[J].广东交通职业技术学院学报，2003，2(4)：82-84.
[4]钟尚离.机器翻译的可信度与人工干预[J].湘潭师范学院学报：社会科学版，2004，26(3)：101-103.
[5]徐航.机器翻译VS人工翻译[J].软件工程，2006(8)：39-41.
作者简介： 赵丽娜(1973-)，女，汉族，吉林长春人，长春师范大学外国语学院教师，硕士，副教授。研究方向：翻译理论与实践。
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