即時翻譯器能夠成就一段戀愛嗎？

斯賓塞·麥斯泰爾++小月遙

喬希注視著窗外的群山，望得出神了，手邊的茶慢慢涼了下來。群山近在咫尺，威嚴而壯麗。他手中捧著他最愛的小說，書里曾無數(shù)次地描述過這美景?？Х瑞^里熙熙攘攘，人們暢快地談論著天南海北的奇聞異事。喬希獨自坐著，但他并不孤單。當他的目光回到身前的時候，他發(fā)現(xiàn)自己的面前坐著一個人，用他聽不懂的語言，對他講話。喬希戴上了一對小耳機。耳機把那陌生的語言轉換成了他熟悉的語言，喬希捕捉到了最后一句話：“……我最喜歡的小說。”

“這本嗎？”喬希舉起了手中的書，問道。

“對呀。”

“這也是我的最愛，”喬希說，“這是譯文版，不過，這本小說我至少讀過12遍了。”

喬希的新朋友笑道：“是哪個版本的譯文？谷歌版的還是亞馬遜版的？”

科技樂觀主義者認為，總有一天，人類能夠借助翻譯器，去閱讀任何書籍，無論這本書的原語言多么晦澀難懂。一直以來這都是人工智能工程師的奮斗目標之一。翻譯工作是電腦不能用數(shù)字技術解決的最古老的難題之一。1954年，喬治敦大學和IBM公司共同推出了第一款翻譯器。這款翻譯器能夠把俄語翻譯成英語，可以應對十分復雜的句子。它總共能夠識別60個句子，遵循6種語法規(guī)則，內部儲存了250個詞匯。設計者對公眾表示，機器翻譯的技術難題，將在未來3到5年得以解決。

有無數(shù)人在這個領域進行著不懈的探索，2001年，谷歌重新投身于這個領域，并且很快就超過了其他競爭者。一開始，谷歌只能做6種語言之間的翻譯（英語、葡萄牙語、德語、意大利語、西班牙語和法語），它不斷改進自己的算法、翻譯質量和翻譯速度。到2005年，谷歌的翻譯器已經(jīng)能夠支持8種語言了。它在一場翻譯比賽中，用1000臺電腦，在40個小時之內翻譯1000個句子。而今，2016年，谷歌網(wǎng)站能夠在幾秒鐘內，完成對103種語言的翻譯。每個月，都有超過5億人次使用翻譯器。其中超過92%的用戶不在美國。讓機器翻譯能夠與具體的語境相結合，是所有程序員共同努力的方向，有的人甚至聲稱，機器翻譯已經(jīng)解決了這個問題。

上周，紐約市韋弗利實驗室發(fā)布了他們的最新成果派樂（pilot）。這是一副售價299美元的耳機，預計在2017年發(fā)售。這項設備預計能夠對4種語言進行接近于同聲傳譯水平的翻譯。這個設備受到了視頻“當他與一位法國女孩相遇”的啟發(fā)。項目的創(chuàng)始人安德魯·奧喬亞說，派樂能夠讓“人與人之間擺脫語言的障礙，讓生命信馬由韁”。在發(fā)布會之后，《福布斯》雜志采訪了韋弗利實驗室，仔細詢問了這個翻譯設備的真實性。但是他們卻忽略了這個項目背后一個更加重要的假設：拋開資金問題不談，這項設備能夠幫助人們與外國人相戀嗎？

喬希無意結識任何人，但這實在是一場美麗的偶遇。喬希正打算告訴他的新朋友，這本書是他在一次交通事故雙腿受傷之后，他媽媽送給他的，這本小說陪伴了他10多年。服務員開始給他續(xù)茶。當服務員說話的時候，他發(fā)現(xiàn)，她說話的節(jié)奏與周圍的人不同。然后，翻譯器里就開始發(fā)聲了：“你從哪來？”這個問題真是一個和陌生人開始聊天的萬能句式。

電腦（比如IBM的設備）曾經(jīng)運用和人類一樣的模式學習語言：把一門語言中紛繁復雜的語法、例外用法、例外的例外用法進行內化。語法太復雜了，電腦程序可能要掌握超過一百萬種指令。翻譯結果經(jīng)常顯得非常笨重粗糙。1949年，科學家沃倫·韋弗提出了一種新的理念，它可以取代基于語法的翻譯技術，這種技術被稱作基于統(tǒng)計模型的機器翻譯技術（SMT）。該技術并不會逐點進行翻譯，韋弗提出了一種雙管齊下的方法：首先，電腦會檢索上百萬份文檔，用統(tǒng)計法找出具有典型性的語言模式，并由此記憶其中的語法、句法和遣詞的規(guī)則。與此同時，程序會創(chuàng)建一個模型，來預測特定的短語將出現(xiàn)在句子中的什么位置，如何進行翻譯。比如，一臺電腦在數(shù)十億次的重復之后，能夠預測到，在德語中，動詞一般出現(xiàn)在句子的末尾。

韋弗利實驗室還沒有公布他們軟件的細節(jié)，但是，谷歌的翻譯軟件很可能也采用了同樣的技術方法，谷歌用這種預測機制來提供統(tǒng)計學上最接近真實的翻譯，這很可能是迄今為止最好的翻譯方法。但是人們運用語言的環(huán)境多種多樣，翻譯軟件也必須對具體的語境（也就是“域”）進行識別。比如，當一位客人正在買吉他的時候，翻譯器就知道應該把“neck”翻譯成“琴頸”。但是，為了實現(xiàn)統(tǒng)計上的典型性，一個“域”必須非常大，至少有200萬個詞。因此，這方面的翻譯訓練材料都來自如聯(lián)合國這樣的大型組織。這些組織擁有大量的已經(jīng)被人工翻譯的材料，即便如此，這種算法還是有其自身的局限性。

很多人即使閱讀了5萬份由英語翻譯成羅馬尼亞語的歐盟議會報告，也學不會羅馬尼亞語；但是他們卻能夠輕而易舉地看懂那些YouTube評論區(qū)里或是Facebook上的網(wǎng)絡語言，這些網(wǎng)絡語言就像垃圾場一樣，充滿了語法錯誤、詞匯濫用或純標點符號組成的表情。但是一臺電腦遇到了哪怕一點程序之外的語法規(guī)則，都無法識別。

從結果上看，基于統(tǒng)計模型的機器翻譯技術極大地提高了機器翻譯的流暢度。但是它還無法應對俚語或者方言。這個問題只是一個技術層面的問題；理論上來講，更大的數(shù)據(jù)庫，更快的運算速度和更先進的算法最終能解決這個問題（就像辦公軟件里面的自動糾錯功能一樣）。其實，機器翻譯技術所面臨的真正難題，并不是技術層面的，難題來自于語言本身。

喬希告訴服務員，她的聲音特別好聽，然后又點了一份曲奇。他的新朋友也不介意服務員打斷他們的談話，但是喬希手里全是汗。他用餐巾擦了擦，不知道怎么樣才能把話題帶回那本小說上來。他口吃了半天，然后直接問出了頭腦里出現(xiàn)的第一個問題：“你最近怎么樣？”

愉快的氣氛是如此的平常，人們經(jīng)常忽視這種氣氛的復雜性。從語言學上來看，這被稱之為交際語言，意思是一種表達不光傳遞了一份信息，更達成了一種社交目的。比如，當別人問你“最近怎么樣”的時候，多數(shù)人會覺得別人只是發(fā)出一份關心，并不是真的想打聽你最近都經(jīng)歷了什么。只要數(shù)據(jù)庫夠大，機器就能識別“最近怎么樣”這個句式，并進行與之相關的聯(lián)想。但是交際語言，就像所有的常用語言一樣，非常不穩(wěn)定。如果喬希生在了喬叟的那個時代（14世紀），他可能會說：“貴客，歡迎來此”；在莎士比亞的年代（16-17世紀），他可能會說：“天賜良日，天公作美啊?！保莻€時候“hello”用來表示驚奇、意外。）

因特網(wǎng)是一個巨大又復雜的語言環(huán)境，這個環(huán)境使得語言翻譯也不停地變化。1986年，美國和英國英語最大的語言數(shù)據(jù)庫伯明翰語料庫里包含了2000萬個詞匯。到了今天，數(shù)據(jù)庫中的牛津字典分區(qū)里就有25億個詞匯了，這些詞匯中有很多都來自于愛爾蘭、澳大利亞、新西蘭、加勒比、加拿大、印度、新加坡和南非。更何況，現(xiàn)在的詞典編撰者還要去了解博客、電子郵件、社交軟件、電視節(jié)目劇本、留言板等很多媒體。對于那些用戶自己可以進行編輯的網(wǎng)站，新詞匯的數(shù)量更是呈爆炸式的增長。

語言的自我演變進行得十分迅速。比如“Netflix and Chill”（字面意思是“看個電視劇放松一下”，實則帶有一定程度的性暗示）這個詞，如果這個詞在下一季《歡樂再滿屋（Huller House）》結束后仍在流行，那么它的含義很可能已經(jīng)隨著觀眾興趣的改變而改變了。矛盾的是，基于統(tǒng)計模型的機器翻譯技術的特征，是靜態(tài)的、保守的、被動的。數(shù)據(jù)庫中那些已經(jīng)過時的表達，會阻礙翻譯算法去適應語言的演變。如果想要讓翻譯程序實時適應語言的演變，那就必須讓程序能夠準確地接觸所有的書面、口頭表達，這個過程中翻譯程序很可能識別不了某些語言的自我演變。

過了一會兒，咖啡館里就只剩下喬希他們倆了。他們兩個人的人生經(jīng)歷特別相似。他們都有一個親哥哥，小的時候都有成為藝術家的夢想，每早都起來跑步（而且都睡過頭過）。這場對話輕松自然，沒有尷尬，也沒有冷場。喬希甚至都沒空吃曲奇。喬希的目光多次掠過曲奇餅，然后喬希的朋友就說：“咱們一起吃吧?！?/p>

英語里，很多表示肯定的表達中，深藏了各式各樣的潛臺詞。比如，喬?？梢詳蒯斀罔F地回復一句：“好?。▂es）”但是，出于討論的需要，我們假設喬希已經(jīng)餓得前胸貼后背了，咖啡廳的廚師又剛好下班了，他特別想一個人把曲奇全吃了。所以，他很可能說“好吧（fine）”。“好”和“好吧”字面上都表示贊同和許可。但是后者包含著勉強，不舒服的情緒?！昂冒伞笔切『⒆颖桓改负叭ハ聵莵G垃圾時，既表示遵從又表示不情愿時會使用的詞。就像交際語言一樣，“好吧”真正所要表達的東西，不是字面上的意義，而在于它所暗示的情感。

15分鐘之后，這場聊天已經(jīng)進行得十分順利了，喬希想要有更進一步的表示，但是他忍住了，就像所有人第一次約會一樣，喬希覺得現(xiàn)在的氣氛有些曖昧。

如果喬希的約會對象說的是日語，喬希必須小心翼翼地應對。一般來說，日本人覺得，你一聲不響地聽別人講話，不太禮貌，你應該經(jīng)常說“是嘛、啊、沒錯”等予以回應。這些表達，在英語環(huán)境下，會讓人覺得聆聽者對這個話題十分感興趣；但是在日語環(huán)境下則并非如此，聆聽者予以回應完全是出于禮貌。日本人幾乎從來不直接拒絕別人。如果喬希與他的新朋友吃完了飯，邀請他一起回家，那喬希很可能得到一個模棱兩可的回答：“可以是可以，只不過……”任何一個日本人都會立刻發(fā)現(xiàn)這其實就是拒絕，但是天真的喬希聽不出這弦外之音。

但是，在辨別親密關系的時候，日語是一門絕佳的語言?；谡勗掚p方的社會地位和親密關系，他們的動詞和名詞有完全不同的4種修辭方式。如果和喬希約會的姑娘講話時完全不使用敬語，談吐特別隨意，那么這就是一種強烈的暗示：她對喬希很感興趣。

如果喬希在波哥大，他的約會對象很可能會用“您”（usted）來稱呼他。相比于“你”（tú），這是一個比較正式的第二人稱稱呼。如果對方把“您”改成了“你”，顯然這暗示著兩人的關系變親密了。但是英語中的第二人稱稱呼只有“你（you）”，翻譯器應該如何傳達出這種情感上的差別？這類難題，即使是人工翻譯，也很難解決。對于喬希的翻譯器來說，就更難了。計算機依據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來進行翻譯，而不是依據(jù)對詞語或者人們行為的準確理解來進行翻譯，計算機沒辦法判斷親密關系。沒有任何的統(tǒng)計模型能夠對兩人關系的親密程度進行量化、比較。不過我們還是要恭喜喬希，他邁出了拉近關系的第一步。

當兩人準備起身離開的時候，喬希坦率地說，他之前和他的伴侶一起生活了5年，最近一段時間才分手。不幸的是，對于“伴侶”這個詞的真正含義，翻譯器沒法準確掌握。

性別，就像禮貌用語一樣，在不同的語言中，表達方式多種多樣。例如在阿拉伯語中，可以輕易地從名詞、動詞、形容詞中分辨出性別。在英語中，詞語的性別特征則不那么明顯。在英語文章中作者完全可以不露痕跡地掩蓋一個人的性別，就像這篇文章，只看喬希和新朋友之間對話，讀者無法判斷喬希的約會對象是男是女。英語的“伴侶”（partner）一詞，既可以指代異性情侶，也可以指代同性情侶。

多數(shù)情況下，一個人想要了解另一個人，會更加關注他說話的方式，他的弦外之音，而不是他說話的具體內容。有意無意地，在一場對話里面，聆聽者總會捕捉到各種各樣的來自語言之外的信息。即使是說話的口音，也能傳遞很多，比如人們一聽到倫敦口音，就會覺得這個人多半很刻板、保守。對于喬希自己來說，想要講清楚英語中幾個同義詞的具體差別就特別困難，更不用說翻譯器了。這種來自語義上的小差異，在表達中會引起特別不一樣的效果。就好比一副近視眼鏡，度數(shù)上差一點點，普通人可能覺得無傷大雅，但對使用者來說，整個世界都會變模糊。

拋開這些繁瑣的語言學理論不談。喬?，F(xiàn)在和他男朋友回到了小旅館。他的新男朋友有點緊張，聳著雙肩，無所適從?！斑馈彼f，“你最近怎么樣？（how are you）”喬希的男朋友把喬希剛見面時的窘態(tài)模仿得活靈活現(xiàn)，兩個人都笑了，一起倒在床上。喬希深深地吸了一口氣說：“我們再也不離開這個大鼻子小廚師（nosey little cook）了?！比缓笏l(fā)現(xiàn)自己口誤了，他其實想說“可愛的小家（cozy little nook）”，但是兩個人又被逗得前仰后合。

喬希剛剛犯了一個首音誤置的錯誤。他把第一個詞的元音字母和第三個詞的元音字母互換了。喬希的口誤是無心之舉，但是人們經(jīng)常會精心設計這類文字游戲來取樂。這也是人和電腦之間的一個重大差別。電腦可以完成龐大復雜的運算，但是卻沒有辦法理解這種脫離語法規(guī)則的語言游戲。就像上文提到的，機器翻譯的難點，并不在于對單個詞匯的翻譯，任何一個單獨的詞，無論多難，都能翻譯。比如葡萄牙語中的一個詞“紹達蒂思（saudades）”，在英語中，找不到任何一個詞能跟它完美匹配，但是我可以用英語去解釋它：這是一種相思病，對某人某物思念得無可救藥。翻譯的真正難點在于，當人們使用某個詞的時候，他們的意圖是不穩(wěn)定的、多樣的、模棱兩可的，甚至是具有欺騙性的。

除開這些種種的不足，谷歌翻譯和他的同行所提供的機器翻譯技術，已經(jīng)在效率上和經(jīng)濟上超過人工翻譯了。正如某次會議上，一位谷歌翻譯的程序工程師所指出的那樣：當你想快速瀏覽某些文件，或者查看某些評論（比如說餐館評論）的時候，你不在乎語法錯誤。這時候，機器翻譯就是你的一個完美選擇。從商業(yè)的角度上來說，當翻譯內容特別客觀，可以排除人的主觀干涉的時候，比如說，當北美紅十字會想要得知墨西哥城所有醫(yī)院的醫(yī)療用品庫存總計的時候，機器翻譯就大有用武之地了。

就算韋弗利的新產(chǎn)品“派樂”翻譯出來的內容生澀難懂，對于學生、游客、移民和難民來說，它已經(jīng)可以幫上大忙了。它能夠幫助人們與社會有更加實質性的接觸，甚至可以讓人們相愛。但是，它什么時候才能做到像它承諾的那樣，讓“人與人之間可以擺脫語言的障礙，生命信馬由韁”？

當喬希到達機場，必須與他的男朋友分離的時候，他一直在抽泣，不停地說自己回家收拾好了東西，就會馬上飛回來，回去之后，天天都要保持電話聯(lián)系。等喬?；丶抑螅虐l(fā)現(xiàn)，他們倆的作息時間差別太大了。開始還天天通話，后來就只有周末通話，再后來，只是每周通話一次。最后他們甚至只用電子郵件聯(lián)系了。6個月之后，當喬希回憶起這段感情的時候，他覺得自己所迷戀的，可能并不是那個人，而是那份異國戀愛的體驗。

把語言當作是一組統(tǒng)計學意義上的語法集合，是非常不切實際的觀點。人們之間的談話是如此的復雜，它凌駕于最精致的計算機算法之上。電腦所作的翻譯，深深地依賴著數(shù)據(jù)庫，沒有真情實感，太過糾結于單個的字符串。語言不是一種單純的工具，也不是一種公式，它像小兔子一樣機靈狡黠，讓人捉摸不透。

[譯自美國《大西洋》月刊]