【腾讯科技编者按】《大西洋月刊》近日宣布认知迷信家、言语喜好者、翻译家道格拉斯·霍夫萨达特（Douglas Hofstadter）的文章，称谷歌翻译运用的虽然是最先进的人工智能（AI）技术，但测试标明，它翻译言语的程度间隔取代人工翻译还差得远。以下为原文内容：

我最后对机器翻译感兴味是在1970年代中期。近来，由于“深层神经网络”的运用进步了机器翻译的质量，一些人以为，机器翻译在数年内就会取代人工翻译，而翻译人员将会变成质量控制人员和毛病修复人员。

谷歌翻译的实质就是绕开对言语的“了解”

谷歌翻译可以很迅速地把A言语翻译为B言语。有人以为，假如一个软件可以如此流利地对文字停止处置，那么这个软件一定晓得这些文字的意思。这种与AI顺序有关的经典幻觉被称为“伊丽莎效应”（eliza effect），由于早在20世纪60年代，就有一个名为伊丽莎的短语生成器伪装故意理医治师，令很多与之互动的人发生了诡异的觉得，仿佛伊丽莎能深入天文解了他们内心感受似的。

几十年来，很多聪明人都被伊丽莎效应困住了，就连一些AI研讨人员也是如此。谷歌翻译这样的软件其实并不了解词语的意思，不只如此，谷歌翻译的实质就是绕开对言语的了解。

人类是怎样翻译文章的

对我而言，“翻译”这个词分发着奥秘而令人回味的光环。它代表了一种深入的兽性化艺术方式，是将A言语中的思想明晰优雅地转换成B言语中的明晰思想。翻译不只要做到明晰，还应该坚持原作的原汁原味。每当我翻译的时分，我都会先细心阅读原文，尽能够明晰天文解含义，让它们在我脑海中回荡。让原作中的内容触发各种相关想法的意念，在我脑海中发明出相关场景的丰厚“光环”。不必说，这种光环大局部是有意识的。但只要当我的脑海里充溢了这种光环时，我才开端尝试用第二种言语来表述它。

简而言之，我并不是复杂地把A言语中的单词和短语转换为B言语中的单词和短语。而是在有意识中构建出图像、场近一年来，国家加大了对于互联网金融的管理力度，各种管理政策不断出台，不少业内人士对于互联网金融都保持着谨慎看好的态度，但是安方丹却保持了乐观的态度，她认为，互联网金融行业在当前是“风口上的大象”，技术正是这股风的原动力。景和想法，并用我本人已经阅读过的，或在电影中看到，或从冤家那里听到的阅历来领悟它，只要当这种非言语的、抽象的、体验上的、肉体上的“光环”呈现——只要当原作含义的泡沫飘浮于我的大脑中时——我才开端输入目的言语中的单词和短语，然后修正，修正，再修正。这个以含义为媒介的进程听起来能够不够酷炫，毕竟谷歌翻译每两秒就能翻译一大页，但是任何严肃的翻译人员都是这么做的。

实验用谷歌翻译汉译英

我用谷歌的软件来把几段法文和德文翻译成英文，后果有不少错误。而当我试图用它把中文翻译成英文时，发现效果更糟。我选择的是杨绛在回想录中写的几段话。

“锺书到清华任务一年后，调任毛选翻译委员会的任务，住在城里，周末回校。 他仍兼管研讨生。

毛选翻译委员会的指导是徐永煐同志。引见锺书做这份任务的是清华同窗乔冠华同志。

事定之日，晚饭后，有一位旧友特雇黄包车从城里赶来恭喜。客去后，锺书惶恐地对我说：

他以为我要做“南书房行走”了。这件事不是好做的，不求有功，但求无过。

谷歌翻译成的英文有些怪异，首先没有提到“锺书”这个名字，要么直接运用代词he，要么翻译成book。

而且谷歌翻译说锺书是研讨生，明明原文写的是他在兼管研讨生。

“毛选翻译委员会”也没有翻译对。

“永煐”则变成了“Yongjian”。

至于“南书房行走”，谷歌翻译把它直接翻译成了 “South study walking.”。

（南书房行走，又称南书房翰林。为中国清朝的官衔之一，不属于正式官职，普通由事先的御用知识份子翰林来担任。）

总而言之，谷歌翻译出来的英文虽然都由英语单词组成的，但却不够真正地传达含义，所以你不能说它是英文，它只是英文词语的大杂烩。

有些人能够会觉得我为了挑刺，成心选了一些十分难懂的段落来做实验，实践在绝大少数的段落中，谷歌翻译的效果更好。虽然这听起来仿佛是那么回事，但状况并非如此。我把我正在读的书中任何一段输出出来，输入的后果都会有大大小小的翻译错误，包括下面例子中那样莫名巧妙的错误。

当然，我也供认谷歌翻译有时会输入一系列看上去很像样的句子（虽然它们能够是误导性的，或完全是错的）。这给你一种错觉，让你觉得谷歌翻译很凶猛。不得不说的是，以机器的规范来权衡，它的翻译效果似乎的确还不错。但与此同时，不要遗忘伊丽莎效应。谷歌翻译引擎并不是在“阅读”文本，只是在“处置”文本。这个进程与理想经历是分开的，没有记忆，没有意象，没有了解，没有含义。

扩展数据库并不能处理成绩

一位冤家问我：假如把谷歌翻译的数据库扩展一百万甚至十亿倍，它可以根本完满地翻译任何东西吗？我不这么以为。拥有更多的“大数据移动互联网在带来全新社交体验的同时，也或多或少使人们产生了依赖。移动互联网使网络、智能终端、数字技术等新技术得到整合，建立了新的产业生态链，催生全新文化产业形态。”不会让你了解内容的含义，这个进程触及到思想，而缺乏思想是当今机器翻译一切成绩的本源。所以我觉得，更大的数据库并不是处理成绩的关键。

还有人问，谷歌翻译能否可以运用神经网络，让机器开端真正了解言语。这听起来似乎很有出路，但它依然不是在尝试逾越“单词和短语”这个层面。庞大数据库中的各种统计现实都可以表现在神经网络中，但是这些统计数据仅仅是将一个单词与其他单词联络起来，而不是将一个单词与概念联络起来。各种可以被以为是想法、图像、记忆或经历的心思进程，从计算的角度来说依然是太难捉摸，因而人们用疾速而复杂的统计词会聚类算法来替代它。但是，这种替代品提供的后果，却无法和真正阅读、了解、发明、修正并判别一篇文章的后果相媲美。

虽然如此，谷歌翻译的确为很多人提供了称心的效劳：由于只需它翻译的后果中有一局部是可以看懂的，用户就会感到称心了。我团体并不觉得这算是“翻译”，但是对一些人来说，这真的是很好的效劳，对他们来说，这就是翻译。他们的要求是这样的，只需到达这个要求，他们就会称心。

假如机器可以重现人类智能

多年以来，我一直以为人脑是一台机器，是一种十分复杂的机器，而且我激烈支持那些说机器实质上不能处置含义的看法。有一些哲学家宣称，计算机永远不会“有语义”，由于它们是由“错误的东西”（硅）构成的。我觉得这么说太轻率了。有些读者能够觉得我在本文中就是这个意思。但其实我的意思是，科技并没有试图重现人类智能，而是试图绕过人类智能，后果不如人愿。

我觉得，机器有朝一日能够会拥有创意、兴趣、复古感、冲动、恐惧、狂喜，因而能够高程度地停止翻译。但是，只要当机器像人一样充溢想法、情感和经历时才会呈现这样的状况。这一天应该还十分悠远，不过至多我怀有这样的等待。

假如有一天，某个翻译引擎用英语创作出一部文艺小说，充溢妙语、情感和声律，那我就真的对它心悦诚服了。（编译/Kathy）