小尾巴Takeasy為何敢用專人翻譯挑戰人工智能？專欄
從今年AlphaGo大戰李世石以來，人工智能迎來了一股新熱潮。人工智能幾乎已經成為了玄學領域，以至于有些人甚至認為人工智能未來將能取代一切。其實就目前來看，人工智能確實會帶來不少改變，但是對人工智能充滿過多不切實際的幻想還是為時過早；相反，人工智能在相當長的一段時間內還只能是一種工具，無法取代人類。
在“看似最簡單”的語言服務行業就是如此。在人工智能圈里，普遍的觀點是“翻譯是最容易突破的領域”。大家都認為，人工智能主導的翻譯未來會取代人工翻譯，讓一大批翻譯從業人員失業。然而現實卻相反，人工智能至今也沒能突破“翻譯”這個難題。并且，在語言服務行業圈里，翻譯被看作是人工智能最難突破的部分，語言被視做是人類對抗人工智能所擁有的最后一塊高地，完全和“簡單”搭不上邊。
實際上，不僅僅是語言服務領域，在很多涉及人和人之間展開深入交流和情感溝通的細分領域，例如醫療、音樂、繪畫以及深度寫作等，人工智能還是無法做好。這其中玩的都是微妙的情緒、感知，人工智能作為線性邏輯思考的機器，無法對這種跳躍、曲線的變化進行理解。利用互聯網整合資源的專人翻譯小尾巴Takeasy正是在這種環境之中展開了一場專人翻譯的探索。
為什么說人工智能還是無法取代人工翻譯
專人翻譯小尾巴Takeasy其實就是針對人工智能的種種缺陷而出現的。進入App后，選擇好雙方互譯的語言，軟件會在30秒內接通專人譯員，提供一對一的即時專人語言服務。它在人工智能翻譯的浪潮中顯得格格不入，但卻有著深層次的存在價值。
谷歌翻譯和小尾巴Takeasy：谷歌翻譯只能翻譯文字，而小尾巴Takeasy的服務更為豐富
小尾巴Takeasy可以使用語音、文字或圖片的形式與譯員進行互動，能夠和譯員邊討論邊解決實際的問題，在一些非英語的國家和地區（如韓國、俄羅斯等）用戶無法對需要翻譯的對象進行文字輸入，而小尾巴可以將對象進行拍照發送給譯員，譯員會使用語音或文字的形式與之進行交互。
誠如上面所說，翻譯竟是人工智能最難突破的點，這出乎很多非語言行業從業者的預料。這背后有著諸多復雜的原因。首先，自然語言的規則極其復雜，有規則的同時也有很多規則之外的例外。打個比方，語法的使用規則在日常的口語交流中常常是不被遵守的。例如在中文的語法規則中是不允許出現“我很受傷”這種表述的，但在大眾日常的對話中這樣的表述卻是在不斷的被創造出來。因此，業內從業者普遍認為對自然語言的處理是業界的一個難點，沒那么容易攻克。
細細數來，人工智能如果真的要運用在語言服務領域主要會面臨以下四個問題：
目前的人工智能“智能”程度有限，目前做到的更多是翻譯基礎語義，無法做到“信達雅”。
語言屬于多線程，高智能的領域，并且隨著時間的變化，不同的語意都會有不同的變化。人工智能需要大量的數據和不斷的自我學習及更新。然而由于目前技術瓶頸的限制，人工智能在語言領域里會有很長一段時間無法有較大的突破。
人工智能也無法傳遞人類的情感甚至肢體層面的感性信息。
語言是一種富有魅力的事物，它的背后充滿了一系列“非規則”的灰度。而且不同種類語言就是一個框架，不同語言有不同語言的語法規則，讓機器大量輸入樣本學習語法規律是可以實現的。但語言只是一個載體，傳遞的真實信息才是內核，單單語言所能承載的信息，是不能完全表達人想表達的真實思想的。另外在一些婉轉語境之中，人工智能很難對當前情況作出及時準確的判斷。再加上人類復雜的表情、手勢、眼色等一系列輔助表達手段，人工智能在如此多的模糊表意面前，很難翻譯出很多言外之音。
人工智能在一些地域性的特殊場景下很難明確理解人類的語義。
真實的語言使用場景是非常復雜的，尤其是各個地方的語言各有其特色。普通話在不同地域就會有不同詞匯和表述，而在個人出境游這樣的特殊場景之下，會面臨各種各樣的俚語和地方性的口音乃至地方習俗。其實你根本不是純粹靠語言能力這個具體的技能在與對方交流和互動，而是基于你幾十年來積淀的跟人相關的文化、表情等一攬子的表意符號展開交流。而人工智能在這些復雜的信息面前，還是很難取得突破。
在專業的細分領域，人工智能很難理解或處理專業術語的特定表達。
諸如軍事、法律、醫學、機械工業等行業，其中的專有名詞是非常豐富的，尤其是法律名詞的背后，它會有各種各樣的詞匯解讀，每一個詞的背后都會產生不一樣的法律結果。比方說，“反斜面”這樣一個詞匯很容易被翻譯成“山對面”，但兩者的意思是完全相反的。目前來看人工智能的這種錯誤是不會讓這些專業人士滿足需求的，只有人才能真正分別出其中各種精細化的解讀。
這四點問題，每一點都戳中了人工智能的核心問題，所有問題疊加在一起，使得人工智能在翻譯領域面臨種種挑戰，而且需要注意的是，人工智能目前很稚嫩，很長一段時間里會發展較為緩慢。從1949年機器翻譯被提出，到早期詞典匹配，到詞典結合語言學規則翻譯，再到基于語料庫的統計機器翻譯，計算機計算能力的提升和多語言信息的爆發式增長，機器翻譯逐漸在近20年中開始為普通用戶提供實時便捷的翻譯服務。但從機器翻譯發展到人工智能翻譯，機器突破語言這道障礙會有比較大的困難。而且傳統意義上的人工翻譯成本高產業太重，在如個人出境、商務的領域中顯得不夠實用，那么利用互聯網整合資源的專人翻譯小尾巴Takeasy就有很大的存在意義。
專人翻譯打敗人工智能的這些取勝點
在面臨各種高度復雜場景的情況下，只有使用人工翻譯才能滿足需求。
更重要的是，個人語言服務這個市場正處于大規模爆發的節點，隨著跨境電商、跨境旅游等一系列的跨境業務的興起，個人的語言服務需求是在不斷增大的。但目前來看，市場上并沒有太多產品來適應這樣的需求。
所以說，在很多場景之下，專人翻譯依舊必不可少。也正是如此，小尾巴Takeasy采用了一些新的解決方案，它把社會上處于分散、沉默狀態并擁有多語能力的譯員資源集結、激活及再分配，為有語言服務需求的“個人”提供服務。如果打一個比較形象的比方的話，它就像是翻譯領域的滴滴和Uber，每當你在語言上遇到障礙時，打開小尾巴專人翻譯，選擇需要互譯的兩種語言，30秒內就會接通專職譯員為你提供一對一的語言服務。
在這樣的情況下，原本只能依靠機器笨拙而粗糙的翻譯技能的我們，如今終于有選擇獲得高端靠譜的個人語言服務的可能。
目前來看，小尾巴Takeasy的語言服務有這三大優勢：
第一點優勢在于高度靈活，能夠快速解決各種碎片化的翻譯需求。
坦率來說，一個專人翻譯官能靈活地處理各種無法使用機器翻譯的場景。其實在日常生活中，如在餐廳與服務員交流了解餐廳美食并點餐，機器翻譯幾乎不可能完美解決問題，而專人譯員使用文字或語音等多種形式與其進行互動，就能快速的解決問題。
第二點優勢則是專人翻譯是基于人和人的交流，能夠更便于理解特殊語境。
當人們身在境外，會接觸到各種不同文化背景的外國人，在不同的人文背景下，會出現各種各樣的情緒、情感層面的不同表意需求。這些表意只有有過共同文化背景或教育經歷的人才能懂得，小尾巴專人翻譯可以幫需求者們匹配至當地的譯員，這樣很容易幫助用戶真正的了解對方想要傳達的真實信息和意志。
第三點優勢集中在人文層面上。C2C模式的需求和供給終端都是一個個獨立的“個人”，這樣的問題解決方式無疑更有溫度。
使用專人語言服務不僅僅是為了解決當時的語言問題，進一步講，更是為了了解到異國的文化、商業等信息與知識，結識更多不同語言背景的朋友，學習多元的思考方式。人工智能它并不能給你這樣一個過程，它只能給出一個生硬的結果。
人工智能始終會是輔助翻譯的高端工具
幾乎可以這樣認為，人工智能在很長一段時間內始終只會是輔助翻譯的高端工具。去年《三體》英文版在美國獲得世界科幻協會2015年度雨果獎“最佳長篇小說”獎。《三體》完成了“世界級水平”的奪獎之路，在劉慈欣看來，功臣首推劉宇昆。劉慈欣獲獎后就曾表示，“此次獎項可以說是我和劉宇昆共同獲得的。”
其實如果真正去探究劉慈欣《三體》之所以獲獎的原因，很大一部分因素就是《三體》的翻譯符合國外的閱讀潮流。這其中獲獎的一半功勞要歸功于劉宇昆的翻譯。用劉慈欣在獲獎感言中所說的，“翻譯作品總是在跨越兩個不同的文化和時空。就這本書而言，這座橋梁就是劉宇昆。他的譯文非常好，幾近完美。”
其實《三體》的案例幾乎可以看作是人工智能無法取代人工翻譯的極致案例。如果你找來一個最聰明的人工智能機器人，它翻譯《三體》這樣的文學作品始終是無法超越人本身的。因為人工智能始終只能對表意進行基本分析，它對《三體》背后所隱藏的一些主題表達以及作者在文章之中暗藏的一些思想傾向無法真正挖掘。
人工智能短期來看不太可能取代人工翻譯，它更多是輔助一些高端翻譯的工具。長遠來看，人工智能也不可能取代人，它只會是人的工具。
筆者也始終認為，要用歷史的角度來思考人工智能。人工智能只是生產工具，長期的歷史長河中，人類的生產工具都有著長足的進步，人類正是伴隨著這些工具的升級，使得改造世界的能力不斷取得進步。人工智能等技術取代人類工作這樣的現象是逐步的，但最終不會取代人類。基于人工翻譯之上，主打“專人翻譯”小尾巴Takeasy的商業價值和商業機會也正是源于此處。
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