人工智能之四：

人類的語言、文字，千千萬萬，不同語言的人之間，不懂得對方語言，一般是很難交流的。如果靠第三者，懂得兩種語言的人來當翻譯，這也很麻煩。任何人懂得非母語的第二種語言一般是要經(jīng)過很長時間的專門學習，還要經(jīng)過種種考試、取得資格。如果語言翻譯能用機器來做，就可以省掉這些麻煩。那么機器翻譯能做到了嗎?不錯，現(xiàn)在已經(jīng)有了很大的進步，例如英翻中、中翻英就比較容易做到了，但其他語言就不一定行。我們希望將來的手機能有無限翻譯的本領，如果你有了這樣功能的手機，到任何一個外國，你可以問話，別人聽不懂，你就對手機講話，手機就能翻成當?shù)卣Z言，解決問題了。但是世界上語言千千萬萬，要把很多語言的翻譯都裝進一臺機器里，不是不可能，而是有沒有必要。這里說的是語音翻譯，肯定先要進行語音識別。把語音變成文字。機器再進行文字翻譯，如果要輸出語音，就要再經(jīng)過語音合成、再輸出。又比如是一張紙面的文字，可以先拍個照，進行文字識別，再做翻譯，這些例舉的多種人工智能課題，小部分已經(jīng)實現(xiàn)，其他將來也可能實現(xiàn)。我們正處在人工智能發(fā)展的鼎盛時期。

作為人工智能之一的“機器翻譯”也是上世紀80年代才開始研究的。其實這項任務很不簡單，如果你以為，機器里存放一個雙語字典，查到原詞，就能找到對應的另一種詞。一句話、一篇文章，逐字查找對應詞，就成了嗎?其實，這樣“翻譯”出來的文字是“慘不忍讀”的!

原來除了詞匯的不同，人類不同語言還有不同的語法、詞法，是非常復雜的。比如日語，它用了許多漢字，任何沒學過日語的中國人拿起一篇日語文章，粗一看，也能看懂幾個字，其實是不知所云，仔細分析，原來日語有一套和漢語完全不同的語法，加上幾十個“假名”組成許多實詞或助詞。它每句話必然是按主語、賓語、謂語排列的(謂語在最后)。而且主語、賓語后必跟有一個助詞，謂語后還跟著幾個表示時態(tài)的假名助詞。它的漢字解釋也跟漢語不一樣(例如日語中“勉強”一詞是“學習”的意思)。比較起來，漢語是世界上最簡潔的文字，漢語動詞的過去時不在原詞上作變化，只在句尾加“了”字，如“我吃了”，

“就”字表示將來時，“我就去”表示“將要”去(將來時)。“已經(jīng)”表示過去完成時，如“我已經(jīng)讀過了”。

要說到俄語，更令人頭疼了，一個名詞有12種“格”的變化(六種單數(shù)加六種復數(shù))，動詞要變位，在你、我、他，我們、你們、他們，后面跟著的動詞都不一樣，過去時和現(xiàn)在時也不一樣。你想，煩不煩。西方國家大多數(shù)用拉丁字母，可是語言文字很不一樣，英語的語法相對簡單些，但我們讀英語要念許多語法規(guī)則，夠頭疼的了，而其他西方語言都更復雜，比如說，大多數(shù)西方語言動詞有變態(tài)都有詞尾的變化，跟在我、我們、你、你們、他、他們(她、她們)后面的動詞要變位。所以，你想要做好一個機器翻譯系統(tǒng)，要準確遵守這些語法規(guī)則不是件簡單的事。

80年代，“機器翻譯”是初創(chuàng)時期，我們開始做英-漢翻譯，首先一部完整的雙語字典是必要的，這就要花費了巨大的人力來建立字典庫，為機器翻譯用的字典不同于普通詞典，還應增加一些語義、上下文規(guī)則，一個詞條很可能有多個解釋，不應該總是選第一個解釋，什么情況用第二、第三個解釋，就要根據(jù)不同的上下文的詞義來決定。所以說，就是要建立一個適合于機器翻譯用的字典是非常復雜的，這比了僅僅編一本普通字典要復雜得多。再比如說，英語“a book”，一本書，翻成中文時必須加量詞“本”，可是中文的量詞少說也有40-50種，那么要一本翻譯用的雙語字典，必須將所有中文名詞是用什么量詞的信息標注出來，這難道不是一項十分繁瑣的工作嗎?后來我們知道了，科學院語言所組織了龐大的隊伍在進行機器翻譯的工作，光是輸入字典數(shù)據(jù)的操作員就有好幾十人，坐滿了一間大房間。我們小小的自動化系《語言文字信息處理研究中心》是沒有能力去這樣做的。

我們知道，英語等大多數(shù)西方語言是分詞有空格連寫的，而漢語句子是字、詞連寫，直到句子完了才有標點符號，結束一個句子，例如一句話：“我今天早晨去飯廳吃早飯。”翻譯成外語時，先要切分為：“我 今天 早晨 去 飯廳 吃 早飯 。”變成七個單詞，然后逐個進行翻譯。遇到一詞多義和切分有歧義時，要分辨多疑、排除歧義更是十分復雜的事，在此不一一細講了。

我們自動化系于上世紀80-90年代先后有二十多位碩士生和兩位博士生作了機器翻譯的實踐，做過的題目有英漢、漢英、日漢、法漢、葡漢等。90年代的數(shù)碼相機已經(jīng)有很好的性能，有一位研究生就選題“能翻譯的數(shù)碼相機”的

題目，讓數(shù)碼相機對準漢字拍照，進行翻譯成英語，實現(xiàn)了機器翻譯。我們可以期望，今后的智能手機上能有更多的翻譯功能，當然還有待更多的研究和集成。

機器翻譯肯定還會和語音識別和語音合成結合起來，可以實現(xiàn)更復雜的智能機器，將來的機器人能聽懂某種語言，又能翻譯成另一種語言輸出可以服務于海關、機場、賓館、商店等等。

“沒有做不到的，只有想不到的”。我們可以期待，更完善、功能更強的人工智能機器就會陸續(xù)不斷地出現(xiàn)在我們的周圍，甚至服務到我們的家庭。