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Deep Thinking VS Deep Learning

2021-09-13

  背景

  “深度学习是人工智能领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能”。(百度百科)

  深度思考,是我最近在工作过程中面对机翻挑战时找到的一个solution。实际上,作为译者的我不得不承认,机器翻译处理的一些文字确实相当不错,有些甚至在自己的处理水平之上。面对此情此境,如果只是瞬间感觉“哇喔,牛”,然后不去思考自己如何提高,我想以后“哇喔”的频率会越来越高,而这正说明,被淘汰的概率也越来越大。

  简言之,面对挑战,虽不至于诚惶诚恐,但危机感还是要有的,毕竟一定的危机感,只要妥当应对,终能化为一股追求向上的动力。

语言桥

  对于翻译工作者,我想不管是初入行者,还是从业良久者,都有自己的一套套技巧。鉴于此,本文中的用例侧重于:如何在时间有限,有不少辅助工具可用的情况下,多花一丢丢时间去深度思考原文的具体语义,去追求译文相对于人工智能或相对于自己首次输出时的“技高一筹”。

  为此,在理解原文、输出译文后,我们还可以从译文角度着手,快速回读一下译文,想一想译文的表述是否无盲点,如果自己都感觉有些许不妥,那么就需要对译文提问,然后反思并判断我们究竟做没做到正确理解原文,然后找办法(包括确定关键词,搜索相关背景资料,解答疑问)去求证,进而在更透彻理解的基础上不断优化译文,实现相对更优。

  示例分析

  注:本文例子选自本人在审校过程中提取的比较典型示例,相关分析仅供参考,如有不妥,敬请纠正指出。

  信达雅一直是我们不懈的追求,而信与达是雅的基础,只有先做到正确理解原文,然后用符合译入语习惯的文字表达出原文意义,才能又信又达。例如:A robot known as da Vinci is performing complex procedures via a surgeon from another location.[1] 

  原译:“达芬奇(da Vinci)”机器人通过在其他地方的外科医生进行复杂的手术。

   1 · 对译文提问 Questioning

  在读完这句译文后,我们知道译者表达的是“机器人做手术”这一概念,但对其中“机器人通过在其他地方的外科医生进行……手术”(即,机器人通过医生进行手术)这一表达大致可以提出以下几个问题:

  Q1:究竟是机器人还是医生在做手术?

  Q2:似乎不太符合科技应用的逻辑,人类是利用科技做事(即常规情况应该是,医生利用/通过机器人进行手术),而译文表达出的意思似乎显得有些与此相反?

  Q3:由Q2可以联系现实情况,机器人是在人的操控下进行手术?例如,人工智能领域追求的目标之一就包括医生远程操控机器人为战场士兵手术。

  Q4:译文“在其他地方”对应原文“another location”,表面上是对等的,但始终会感觉欠点意思? 

   通过对译文提问,我们可以反思发现:译者对原文“via a surgeon from another location”的理解可能不太透彻,或者能够理解,只是未能确切表达出其中的意思。这时,我们就需要针对以上疑问点,去搜索资料,寻找答案,去澄清疑虑、揭开迷雾。 

   2 · 搜索资料 Search

  输入关键词“达芬奇( da Vinci )机器人”进行搜索时,会发现大量资料,但在时间有限的情况下,我们要飞速浏览,同时快速提取关键信息。

  3 · 快速提取关键信息 Extraction

  达芬奇机器人由三部分组成:外科医生控制台、床旁机械臂系统、成像系统;主刀医生坐在控制台中,位于手术室无菌区之外(对应:a surgeon from another location),使用双手(通过操作两个主控制器)及脚(通过脚踏板)来控制器械和一个三维高清内窥镜。

  根据以上内容可知,机器人与外科医生位于不同位置:机器人位于手术台(通过机械手实施手术),外科医生坐在控制台(控制机器人进行手术),然后据此优化译文。 

   4 · 优化译文 Optimization

   略改1:“达芬奇(da Vinci)”机器人与位于手术台之外位置的外科医生协作进行复杂的手术。

  略改2:位于手术台之外位置的外科医生操纵“达芬奇(da Vinci)”机器人进行复杂的手术。

  …… 

  改后引发的问题:

  1、把another location具体化,增加原文中没有的字面意思(手术台),这种操作可不可行?

  2、略改1和略改2,孰优孰劣?

  对于问题1,我个人认为适当具体化的内容如果就是所述对象的具体特征,并且表达出来更便于读者理解,这样操作是完全可行的。

  问题2实质上,就是译文要优化到何种程度才算最好的问题。对于这个问题,我个人认为根据所在段落的前后句(即上下文),选择不偏离原文意思,读起来又顺口的就算可行。

  所谓没有最好,只有更好,在此我们可以借用“Good Enough”[2],理论斩断我们的“犹豫不决”,简言之,Just keep in mind that sometimes, “Good Enough” is OK.

  结论

  在翻译过程中,不管是对原文还是对译文而言,思考都是必不可少的一环。只是作为译者的我们,习惯花时间思考原文,而在表达出译文之后,很少或几乎没有花时间去思考译文。因此,偶尔出现译入语读起来有些怪怪的感觉。故上文针对这种现象,提出了处理译文的四步方法,即“questioning – search – extraction – optimization(QSEO)”,希望对我们通过深度思考,进一步优化译文有所帮助。

  写在最后:机器翻译对翻译行业人员早已不是什么新鲜概念,相反已经成为日常工作中习以为常的辅助工具之一。在机器翻译蓬勃发展的过程中,一些人认为优胜劣汰在人与机器的“竞争”中同样适用,即所谓,人若不求上进,必被机器代之。也有一些人认为,机器毕竟是机器,人必然是操控者,即所谓人定胜机。

  那么人工智能与人类智力的PK,最终结局究竟会如何?是人被机器无情淘汰,还是人在面对人工智能竞争、面对机器翻译挑战中不断利其器、攻其专,最终两者相互学习、相辅相成、共同进步呢?现在,答案很显然:不进则退,唯不断学习、深度思考,才能有所长,杜绝被淘汰!共勉!

  本期作者:翻译中心 May

  参考来源:[1] JEFF HAWKINS, (NEW)A Thousand Brains A New Theory of Intelligence by Jeff Hawkins (z-lib.org);[2] 叶子南,《汉英翻译:译 · 注 · 评》,北京,清华大学出版社