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    译者与文本的灵性互动——机器翻译尚待突破的瓶颈

    来源:六七范文网 时间:2022-12-14 20:35:05 点击:

    中南大学

    范武邱 王 昱

    提 要:
    经过近百年的发展,机器翻译已达到很高的智能化水准,但目前与人工翻译的译文质量仍有不小的差距。机器翻译总体上作为一种直线型的、单向度的、高度规整的符码转换活动,由于缺乏与文本之间的灵性互动,因此其在高阶思维的运用、对语言的精准理解和表达、对原文风格美感的再现,以及灵感译文的产出等方面与人工翻译相比还存在着比较明显的短板。本文针对以上问题通过实例进行比较分析,以期对机器翻译的未来发展有所裨益。

    21世纪以来,国际交流的日益频繁和信息技术的高速发展使机器翻译的普及成为大势所趋。据不完全统计,现在世界上每天产生的机器译文字符数已经超过以往人类翻译所有译文字符的总和,这是在全人工翻译时代难以想象的局面。我们似乎已经来到一个“无技术不翻译”的时代(任文,2019:
    47)。

    无疑,机器翻译的发明将人类从边边苦思冥想寻求恰当表达的手工作坊式翻译中解放了出来,并大大提高了翻译效率。据相关研究,机器翻译的速度已经达到人工翻译的五到六倍(我们认为这个数字还是偏于保守的),且机器翻译的实施不受译者精力的限制,客户基本可以做到“立等可取”,极大地节省了翻译时间,降低了翻译成本。

    但是,机器翻译在实际运用中的表现远不及完美,有时也会在正式场合“翻车”。虽然机器翻译在某些程式化文本的翻译如科技文本、法律合同、说明书等方面的表现可圈可点,但在翻译小说、诗歌和散文等创造性要求很高的文本时却很难精准把握原文语义,显得力有不及。因此有学者(李英军,2014)认为,相比起翻译科技文本时的得心应手,机器翻译在文学翻译方面还有很长的路要走。

    学界对“机器翻译能否取代人工翻译”这一问题的探讨已成热点,胡开宝、李翼(2016)、王希铭(2021)、王醒(2021)等均对此有深度的讨论,并且几乎一致认为,机器翻译短时间内不会取代人工翻译,两者将会相辅相成、相互促进。然而,迄今还鲜有学者从语言美学的层面进行过系统思考。相比起人工翻译,机器翻译在产出译文质量上的劣势主要体现在哪里?机器翻译质量要想实现质的飞跃还需要突破哪些瓶颈?有鉴于此,本文拟从机器翻译和人工翻译工作原理的差异性入手,通过两者产出译本的对比,讨论机器翻译亟待突破的瓶颈,以期为机器翻译未来的发展提供借鉴。

    从符号学角度来看,语言是一个由符号和其所指共同构成的系统。翻译则被视为“符号主体对用一种语言符号系统组织的文本的解构,经过重新编码创造性地建构成基于另一种语言符号系统的文本”的过程,可将其简单地表示为“解码—编码—重新编码”(寇福明、吕红周,2017:
    92-93)。“解码”和“编码”过程涉及对源语文本信息的理解和组织,译者需要对语言情境、交际场景和文化情境等诸多要素进行综合考虑。此外,源语文本的多义性和开放性使得意义不再是精确的和唯一的,为译者的创造性阐释提供了幽深绵渺的空间。“重新编码”则是对解码后的信息用目的语所进行的文本重构,译者在这一过程中不仅要考虑词汇、句子、篇章等语言层面的符号,还要将其视为一种跨文化交际行为,考虑语用和文化因素,并做出一系列基于源语文化、源语文本、译语文化、译语受众的语言选择。译者的主观能动性在翻译过程中得到了无处不在的体现。

    机器翻译是计算语言学的一个分支,自上世纪30年代科学家们开始在这方面尝试以来,大致经历了“基于语义规则(rule-based)的机器翻译、运用统计数据(statistics-based)的机器翻译以及基于深度学习(deep learning)的神经网络机器翻译”这三个发展阶段。“基于语义规则的机器翻译”旨在通过寻求不同语言间词汇、句法结构的转换和生成规则来实现语言互译,但由于一种适用于所有语言的普遍性转换规则难以达成,这种翻译方法已被逐渐淘汰。“运用统计数据的机器翻译”则需要首先建立数学模型,然后导入大量平行文本数据来训练获取相关参数。这种翻译方法能够有效提高翻译质量,但很大程度上有赖于语料库的译文质量和算法参数设置的准确性。“基于深度学习的神经网络机器翻译”的工作原理则是通过建立模拟人类大脑神经结构的数学模型对所提供语料的翻译方式进行记忆和自主学习从而达到翻译的自动化。神经网络机器翻译凭借其较高的准确度和效率成为现行主流的翻译技术,它将翻译行业引入了人工智能时代。

    从上述分析可以看出,人工翻译是一项充分体现了译者主体创造性的活动,它没有固定的模板和程式,并且随着时代和具体语境的改变而灵活变化,所以我们说译文质量没有最好,只有更好。另一方面,不管机器翻译所涉及的技术原理如何变化,其本质还是建立在对双语语料描写、对比和匹配基础上的机械化的二度摹仿活动(胡开宝、李翼,2016:
    11)。相比起人工翻译,机器翻译缺乏的是译者对语句涵义及其言语行为的实质性理解以及与文本的同情性互动,因此在各种涉及创造性的问题层面存在着明显的短板和局限,如含义精准理解、歧义辨识、风格再现、口吻把握、内涵解读等。

    苏珊·朗格(Suanne K Langer,1986)说:“语言是人类有史以来所发明的最奇特的象征符号。” 乔治·斯坦纳在《通天塔》一书中也指出,每种自然语言都蕴含着文化特异性和促进创新、激发思想的“活力因子”,正是这种极具适应性和活力的特性使得不同的语言和文化得以传承至今并多元共存(Steiner, 1975:
    494),也正是这些特性使得自然语言存在着歧义、多义、模糊,乃至不符逻辑、违背规则等现象。在斯坦纳看来,这些现象是语言精髓之所在,没有了这些东西,人类的生命之花将会枯萎(ibid.:
    246)。因此,为了再现语言的这种“不规则性”所带来的生命力,译者或推敲琢磨,或掩卷苦思,或举棋不定,在思维的激荡之下得以与文本产生一种微妙而灵性的互动,并在去粗存精、去伪存真之中把握其精赅要义,生成富有创造力的译文。这一过程当中人工翻译的译者对于高阶思维的运用、对语言的精准理解和得体表达、对原文风格美感的再现,以及创造性译文的产出方面恰恰是机器翻译一时难以逾越的鸿沟,也是制约机器翻译产生高质量译文的瓶颈所在。需要说明的是,出于对商业规则的遵守,本文没有明确指出每一例机器译文出自哪个具体的机译系统,此外,并不是所有的机器译文出自同一个系统,而且还有不同机译系统产出相同译文的情况。

    1) 难以运用高阶思维

    人类思维是一种有着极强能动性的复杂机制,通常可分为直觉思维、逻辑思维和形象思维三种基本类型(刘宓庆,1999:
    375)。除此之外,类比思维、灵感思维和侧向思维在翻译活动中也起着至关重要的作用,它们能使译文变得更加文采飞扬、生动鲜活。由于人类思维的本质是无法被形式、运算所涵盖的,也不能为程序所设定(王希铭,2021:
    74)。目前来看,机器翻译还无法自如地学习运用这些高阶思维,尤其在形象思维、类比思维、灵感思维的使用上有其难以填补的短板。

    (1) 缺乏形象思维

    形象思维是指人们在认识世界的过程中运用形象并借助情感和生活体验形成意象的一种思维过程。翻译是一种充满创造性的复杂脑力活动,需要译者充分运用形象思维,缺少了形象思维的机器译文往往呈现出“或舛误迭现,生硬呆板;
    或形象枯槁,味同嚼蜡”(毛荣贵,2001:
    61)的不足。另外,文本一般具有内涵意义、语体意义、感情意义和搭配意义等多重含义,没有哪本词典能将所有这些意义都规定下来,更多的时候有赖于译者揣摩推敲,洞幽烛微,充分发挥其形象思维。如:

    例1. 原文:
    The coupler resembles a jointed steel hand, extended horizontally, which engages automatically with the coupler of the next coach when the two are pushed together; release is by the withdrawal of a pin.

    机器译文:
    车钩就像一个铰接的钢手,水平延伸,当两辆车推到一起时,自动与下一辆车的车钩啮合;
    释放是通过拔针来实现的。

    人工译文:
    这种联结器象是一只握着的钢手,水平地伸张着。当两节车厢被编组到一起时,它就同另一节车厢的联结器自动啮合起来。抽掉插销,联结器就解钩了。

    原文将coupler比作人类的两只手,根据此意象,“jointed”译为“握着的”比机器译文中的“铰接的”要更加形象生动;
    同理,“release”译为“解钩”也比机器翻译的“释放”也更明确具体且更符合科技文体特征。翻译时只有脑海中始终保持“两手相握”的画面形象,才能做到译文既精准无误又形象具体。当然,机器译文能将“engages”译为“啮合”已是上乘之作。

    (2) 罕用类比思维

    类比思维是指从某一事物特征去推导与其相似的另一事物特征的思维活动。在翻译活动中,类比思维可具化为仿拟手法的运用,即模仿译入语中已有的表达,在能够充分表达语义的同时又能使译文回味无穷。请见以下句子的机器译文和人工译文的对比:

    例2. 原文:
    桂林山水甲天下。

    机器译文:
    Guilin scenery is the best in the world.

    人工译文:
    East or west, Guilin scenery is best.(吴伟雄 译)

    上例中,机器译文只能进行亦步亦趋的直译,虽然语义传达无误,但无法给人留下深刻印象。人工译文则充分运用了类比思维,仿拟英文中为人所熟知的表达,使读者对译文感到十分亲切,从而更加容易理解和接受。类似例子如:
    You can never go home again。这个句子想要表达的哲理是:
    你返回的那个家,再也不是你离开时记忆中的那个家了。机译系统将其译为:“你再也不能回家了”,意思不甚明了,难免会使人产生疑惑。其实可以仿拟古希腊哲学家赫拉克利特的名言“人不能两次踏进同一条河流”将译文修改为“人不能两次回到同样的家”,也许更容易被大众所接受。

    (3) 缺乏灵感思维

    钱学森(2009)在《关于形象思维问题的一封信》一文中指出:“凡是有创造经验的同志都知道光靠形象思维和抽象思维不能创造,不能突破;
    要创造要突破得有灵感。”科学巨匠爱因斯坦也强调,在毕生的科学实践中他自己也十分相信灵感和直觉(参见毛荣贵、范武邱,2003:
    34)。可以说,灵感的显现往往是解决问题的关键,千锤百炼后的妙手偶得,同音异形字的巧妙运用等都能使译文获得不同寻常的艺术效果。机器翻译尚不具备灵感思维,很难产生妙趣横生的译文。请见下例:

    例3. 原文:
    小芹去洗衣服,马上青年们也都去洗;
    小芹上树采野菜,马上青年们也都去采。

    ——赵树理《小二黑结婚》

    机器译文:
    Qin went to wash the clothes, and immediately the young men did the same; Qin went to the tree to pick wild vegetables, and at once the young men went to do the same.

    人工译文:
    When she went to wash clothes by the stream, the young men immediately found that their clothes were dirty. When she gathered wild herbs, they discovered that wild herbs were exactly what they needed most.(沙博理 译)

    机器译文似乎也中规中矩地传达出了原文的语义,但是和沙博理的译文一比较,顿时逊色不少。沙博理的译文对“青年们也都去洗”和“青年们也都去采”翻译的非常幽默自然,从某种意义上来说译文的精彩性甚至超过了原文。这一灵感思维的产生如苏联艺术大师列宾所说,是对译者艰苦劳动的奖赏。

    2) 难以精准理解和表达

    俄国诗人纳德松说过,“人生最大的痛苦,莫过于不能完全表白了。”就连鲁迅、托尔斯泰等大文豪也都曾感叹他们仅能运用语言表达自己一半左右的思想。描述对象界面的游离性和内涵不可言说性、语言符号体系本身的收敛性、不同读者对意义理解的差异性和语言表达的间离性都限制了对语言的精准理解和表达,尤其是当作者刻意运用语言的模糊性来创造美时,其作品便会在“似与不似之间”、“真与不真之间”徘徊。这种极其复杂的理解和表达工作对目前的机器翻译来说显然有些勉为其难。机器翻译在理解方面的短板主要体现在:
    有时忽略词的搭配意义,难以理解言外之力;
    有时难以自如调整信息重心,难有语篇意识等。

    (1) 忽略词的搭配和语境意义

    同一个词语在和不同词语搭配出现时可理解为不同的意思,应当根据具体的语境选择适当的表达。机器翻译尚难具备根据语境灵活选择意义的能力,因此有时会造成理解上的偏差。如:

    例4. 原文:
    It is autumn; not without,

    But within me is the cold.

    机器译文:
    它是秋天;
    不是没有,

    但我的内心是冰冷的。

    人工译文:
    秋天来了;
    不是在外界,

    是我心里感到了秋凉。(杨德豫 译)

    这句话选自亨利·朗费罗的诗歌(《心里的秋天》)。根据上下文语境来看,此处的“without”与“within”形成对比,显然应被理解为“在外界”,以凸显作者内心的悲凉。但是机器翻译没能有效甄别“without”在文中的准确意义,而将其译为常见的“没有”之意,令读者读来有些费解。

    潘卫民、焦亚萍(2005:
    67)认为,有些词除了其本意还有其内涵意义,其运用能唤起读者的丰富联想与驰骋想象,因此具有“言外之力”。既然是“言外之力”,必然以模糊为表义特征,对这种“言外之力”的品鉴需要对语境相当熟悉且具有深厚的学养,对深度学习能力还有待拓展的机器翻译来说更是勉为其难。如:

    例5. 原文:
    我奉劝台湾当局不要再试图了。(2018年6月18日外交部例行记者会)

    机器译文:
    I urge the Taiwan authorities to stop trying to.

    人工译文:
    I urge the Taiwan authorities to refrain from attempting to.

    “螳臂当车”这一成语是指螳螂举起前肢企图阻挡车子前进,比喻做力所不能及的事情。这里机器翻译没有采取字面直译,而是省略了“螳臂”这一意象,译出了“挡路”的动作。然而,它还是没有完整地表达出该成语的“言外之力”,即“自不量力,做力所不能及的事情”。人工译文则使用了译入语中意思较为相近的习语“kick against the pricks”来表达原文“鸡蛋碰石头”的意思。

    (3) 难以自如调整信息重心

    汉语常将最重要的信息放在句末,英语却喜欢在句首开宗明义,因而翻译时需要适当调整语句重心,才能获得层次清楚、主次信息分布合理的译文。机器翻译倾向于亦步亦趋的直译,除非影响语法的正确性,否则基本会按照原句的顺序进行结构排列,无法突出信息重心。请见下例:

    例6. 原文:
    虽然铝的强度不及钢,但是当铝被制成合金,并经过热处理后,其强度可以接近钢的强度。

    机器译文:
    Although aluminum is not as strong as steel, when it is made into an alloy and treated with heat, it can approach steel in strength.

    随着铁路、公路和市政建设的发展,出现了大量的高边坡与滑坡,抗滑桩为高边坡与滑坡治理的最主要工程措施之一。抗滑桩属于横向受荷(水平荷载)桩,在水平荷载作用下,桩土间相互作用在桩间形成土拱效应,土拱效应形成是抗滑桩间距设计的重要依据[1-3]。土拱范围直接关系到土拱的传力特性和抗滑桩支护效果。为此,许多学者对土拱进行了研究[4-7]:有些学者研究表明,抗滑桩背部作为拱脚,形成桩后土拱传递滑坡推力到桩身;
    另外一些学者研究表明,除了桩后土拱,桩土界面通过摩阻力的支撑也能形成桩侧土拱,来传递滑坡推力。因此,在桩后土拱前缘处还存在桩侧土拱。

    人工译文:
    Aluminium, though much less strong than steel, can acquire a strength approaching that of steel when it is alloyed and subjected to heat treatment processes.

    机器译文中几个小句的排列顺序和原文完全一样;
    而人工译文首先将铝做为主语单独译出,将“强度不及钢”做为其后置状语,然后将“强度可以接近钢的强度”一句作为谓语提到前面,并把剩下部分作为条件状语从句放到句子末尾,充分体现了译者的主观能动性,其译文的地道顺畅性是机器翻译所无法比拟的。

    (4) 欠缺语篇意识

    在翻译过程中,成熟的译者往往会从宏观角度进行全盘考虑,词语的选取、结构的构建、风格的把握无一不以语篇为依托,力争做到统筹兼顾、合理安排,使译文呈现有机整合后的协调感。相比较而言,机器翻译的一大问题是,虽然在单个词或句子的处理上基本没有错误,但各个成份之间往往缺乏呼应,总体结构松散,无法体现整体美感。如:

    例7. 原文:
    We are dangerously close to a moment in time when every one of us will know someone who has been shot in a mass shooting. And unfortunately, based on the research, that’s what it’s going to take for us to care. It has to become personal.

    机器译文:
    我们即将迎来一个危险的时刻,我们每个人都将认识在大规模枪击事件中被枪击的人。不幸的是,根据研究,这就是我们需要关心的。它必须变得个人化。

    人工译文:
    我们将面临一个时刻:
    每个人都认识某个在大规模枪击事件中被射杀的人——。遗憾的是,研究表明:我们才会关注,那就是它必须。

    机器翻译对于单个句子的理解似乎没有错误,但组合在一起后,给人一种不知所云的感觉,这就是没有将上下文联系起来形成完整语篇的结果。人工译文下划线的部分体现了译者在通过指代、回指、上下文关联来呈现语篇整体性的努力,使得译文更加清晰明了。

    (5) 偶尔可能把意思弄反

    如果说表达缺乏文采能够顺利沟通,且无伤大雅的话,一旦把肯定否定意义弄反了,那意思就大相径庭了,完全可以归入不合格译文范畴。如:

    例8. 原文:
    British rail engineer at its Railway Technical Centre at Derbysubstantially.

    机器译文:
    德比(Derby)铁路技术中心的英国铁路工程师已经大幅。

    人工译文:
    位于德比郡的铁路技术中心的英国铁路工程师大大。

    就列车运行而言,重量肯定是越轻越好,牵引力却是越大越好,因此trim一词与weight和traction的搭配意义肯定是不同的,机器翻译没能看出这一点,给出了错误的翻译。

    3) 难以再现原文风格美感

    合格译文的基本标准是尽力避免错译和漏译,而最高标准则是综合运用美译、创译等技巧,产出臻于“雅”境的译文。此种译文以再现原文风格美感为追求,能够既入乎原文其中,又出乎其外,于“得意而忘形”之间不留一丝译痕。人工翻译的译者尚且需要经过不懈的探索和实践方有可能达到这种境界,更遑论创新能力尚不完善的机译系统。具体而言,机器翻译在意境的营造、口吻的把握、美感的再现、疏放与逻辑间的转化等方面还难以达到人工翻译的理想境界。

    (1) 难以营造意境

    汉语是一种意境性语言,其表达注重整体感悟,讲究意合意会。英语则截然相反,它讲逻辑,重分析,求形合,追求条分缕析,不太提倡整体感悟。鉴于英汉语在审美地位、表现形式、语域应用和审美价值等方面的显著差异,翻译过程中原文的意境之美多有磨蚀,人工翻译的译者需要精雕细琢方能大体留存其意境,机器翻译则更难以呈现原文之意境。请看下例:

    例9. 原文:
    The stage of mental comfort to which they had arrived at this hour was one wherein their souls expanded beyond their skins, and spread their personalities warmly through the room.

    机器译文:
    此时此刻,他们达到了精神上的安慰阶段,在这个阶段,他们的灵魂超越了自己的皮肤,热情地在房间里传播他们的个性。

    机器翻译仅将字面意思中规中矩地翻译出来,并没有呈现意境之美。应当承认,their souls expanded beyond their skins, and spread their personalities warmly through the room. 一句堪称神来之笔,洒脱飘逸,那种境界只可意会难以言传,句子虽然好理解,却极难翻译,机器译文难以突破是再正常不过了。我们有幸读到张谷若先生的如下译文:

    他们那时所达到的欢畅阶段是:
    神游身外,脱却形骸,满眼生花,满室生春。

    “脱却形骸,满眼生花,满室生春。”这12个字属得意忘形之作,非但没有画蛇添足之感,反而使意境闪现在字里行间,目前的机译系统还很难有此创举。

    (2) 难以把握口吻

    “口吻”是流露于字里行间的言外之意,弦外之音,音外之情(王树槐,2009: 74),象外之旨,常有隐秘和直露之分。直露的口吻可通过说话人的声调起伏、神情语气的变化直接体现出来,隐秘的口吻则深藏于话语当中,需要译者根据语境仔细体悟识别。识别话语背后或明显或微妙的口吻,是译者在翻译过程中无法绕开的重要一环,这对机器翻译来说也是一项过于复杂的工作。请看下例:

    例10. 原文:“又是一位!跟那诗人做朋友的,没有。”

    机器译文:“Another! Friends with that poet.”

    人工译文:“Oh,another! If he’s a friend of that poet,he couldn’t.”(Jeanne Kelly & Nathan K.Mao 译)

    该句选自小说《围城》,是男主角方鸿渐对曹元朗之流的讽刺,“宝贝”一词并非真指宝贝,而暗含消极的感情色彩。机器翻译没有根据上下文语境识别出此处的消极态度,而直接译成了字面意思的“treasure”,与原文的口吻相差太大。此外,“没有好货”被译为“are no good”,完全不符合原文想要表达出来的强烈的否定态度。人工翻译则将“宝贝”译为“jerk”,“没有好货”译为“not have much on the ball”,既符合口语的俚语化特征,又将方鸿渐消极的情感态度较好地呈现出来,可以说是精确把握了原文口吻。

    (3) 难以再现美感

    审美再现与译文品质息息相关,若表现失当,将前功尽弃(梅龙、吕世生,2021)。在翻译过程中,所有这些美感形式都应该建立在对英汉语语言差异和各自美感充分了解的基础上,并需要通过精准的选词、灵活的句法、完善的篇章结构和巧妙的修辞得以再现,而这些往往是机器翻译的短板,如:

    例11. 原文:
    It was a splendid population——for all the slow, sleepy, sluggish-brained sloths stayed at home.

    机器译文:
    这是一个了不起的群体——因为所有那些行动迟缓、昏昏欲睡、头脑迟钝的树懒都待在家里。

    人工译文:
    (出来的)这帮人个个出类拔萃——因为凡是呆板、呆滞、呆头呆脑、呆如树獭者,都呆在家里了。(马红军 译)

    机器译文仅将字面意思翻出,人工翻译则创造性地将五个头韵词“slow”、“sleepy”、“sluggish-brained”、“sloths”、“stayed at home”译为“呆板”、“呆滞”、“呆头呆脑”、“呆如树獭者”、“呆在家里”,同样用头韵词将原文谐音押韵的修辞美感进行了再现,可谓是上乘之作。其实还可优化,如把“都呆在家里了”改为“都呆到家了”,增加了双关和歧义韵味。

    (4) 难以实现疏放与逻辑的转化

    英语总体是一种逻辑语言,语法要求严格,逻辑层次分明;
    汉语则是一种相对疏放的语言,重风骨,重意会,具有显著的暗示力和意境性(范武邱、范头姣,2011:
    8)。译者在翻译过程中需要根据两种语言的不同特质在疏放和逻辑间相互转化,机器翻译则一般只能根据原文机械地对号入座,很难实现这种转化。如:

    例12. 原文:
    Across the street on the side of a house was painted a giant woman with a five-foot smile and long blond hair, holding out a giant bottle.

    机器译文:
    街对面一栋房子的侧面画着一个身材高大的女人,面带五英尺高的微笑,留着长长的金发,手里拿着一个巨大的瓶子。

    人工译文:
    街对面房子的墙上有一帧巨幅广告——一位金发女郎长发飘飘,笑容款款,手持一个大瓶子。

    汉语当中很少见到用“五英尺高”这种写实性的具体词汇来修饰笑容,为了让译文符合读者的阅读期待,译者只好对原文的five-foot作出抽象处理,将其译为“笑容款款”,这个表达朗朗上口,含蓄隽永,能够充分体现汉字的疏放之美,也十分符合广告女郎的形象。

    4) 难以产出有创造性的译文

    正是由于机器翻译缺乏高阶思维,难以对语言进行精准理解和表达,并且难以再现原文风格和美感,故而也难以产出具有创造性的译文。有一篇题为“心中有爱”的新闻报道,讲述十三岁的山东德州女孩周越在不幸罹患白血病之后决定在死后捐献遗体用于医学研究的动人事件。关于标题“心中有爱”的英译,比较理想的机器译文是Love in the Deep Heart或There is Love in the Heart。事实上,为了凸显小女孩舍己为人的壮举,可考虑将译文优化为The Last while Ever-lasting Love。头韵的使用能够让人对标题印象更加深刻,体现了人工译文的创造性。

    机器翻译难以产出创造性译文还体现在它难以仿古。文言之美体现在其古朴典雅,凝练朦胧,因此现代汉语当中还经常掺杂文言,使译文具有美感,起到点缀作用。人工翻译的译者在翻译时有意识地适当“仿古”,使译文呈现出一种别样的模糊美感。机器翻译的译文则一般平平无奇,有时甚至生硬直白。如:

    例13. 原文:

    Nothing is sadder than to part forever;

    Nothing is happier than to contract a new acquaintance.

    机器译文:

    没有什么比永远的分离更悲伤,

    再没有比结交新朋友更快乐的事了。

    人工译文:

    哀莫哀兮生别离,

    乐莫乐兮心相知。

    显然,人工译文由于运用了仿古手法,表达更凝练,质量更胜一筹。

    经过近百年的发展,机器翻译有了巨大的进步,但目前与人工翻译的译文质量仍有不小的差距。可以说,人工译者与文本的灵性互动所生成的译文往往让人久久回味,而机器译文更像是程式化快餐。

    那么机器翻译是否可以突破这些瓶颈呢?现阶段恐怕还难以全面突破。现有机器翻译主流思路为统计进路,它需要通过“深度学习”的人工神经元网络系统来实现。根据华为的研究,对一个机器翻译算法而言,需要“投喂”的训练句对数量是千万级别的,机器深度学习的句对越多,翻译质量往往越高,训练出来的机器翻译才能够依循成例,探索出与人工翻译比较接近的译法。目前的问题在于,很难有这么大规模的高质量训练样本,因而无法帮助其在源语和目标语词汇之间预先搭建起相关的关系簇。

    人脑的运行机制本身即是一个神奇的变幻无穷的系统,现代科学研究表明,这一运行机制涉及1 000亿个神经元,而这些神经元之间又以纵横交错、高度复杂的方式相联系(张良林,2004),所有这些复杂的构型和运作机制恐怕是神经网络机器翻译系统短时间难以企及的。根据文学批评中的“陌生化”理论(参见王先霈,1999),将普通的语言加工成陌生新奇且具有阻拒性的语言,很多时候能让人们感受到语符超常规组合的魅力,因而备受文学大师的青睐。需要说明的是,“陌生化”的语言绝不是让人一头雾水的语言,而是作者通过与文本的灵性互动所创造出来的充满张力和美感的语言,这种语言能够促进文化的创新和想象力的迸发,推动人类社会不断向前发展,而所有这些对机器翻译来说既是一个重大挑战,也是展现和证明自己的大好机会。

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