一，AI翻譯究竟是不是智能?
大連信雅達(dá)翻譯公司認(rèn)為，AI歸根接底，是一種程序化處理大數(shù)據(jù)的能力。
程序化首先要求有合理的建模，無論是云計算還是神經(jīng)元計算，都是一種迭代了的計算方式，遠(yuǎn)不是最終最高級的建模方法，無論是數(shù)學(xué)的新進(jìn)展，還是腦科學(xué)的新發(fā)現(xiàn)，都極易對這一最新方式產(chǎn)生迭代的影響。
而大數(shù)據(jù)，尤其是翻譯大數(shù)據(jù)，有賴于近20年的數(shù)據(jù)積累，中外各方都積累的大量的中英語料，并通過上述程序化的語言分析比對，實際上包括谷歌微軟百度都能在書面翻譯上達(dá)到相當(dāng)理想的成績，很多參考級別的翻譯都可以通過AI翻譯做個大概，要求不高的話，勉強(qiáng)用用也是可以的。當(dāng)然作為正式商用，還是需要人工校對整理才能交稿。
綜上所述，目前AI翻譯充其量只是大數(shù)據(jù)的利用。高度依賴程序建構(gòu)和語料的精確程度。
二，語音識別技術(shù)是不是智能？
和翻譯一樣，對于計算機(jī)來說，一段音頻的解碼到文字的輸出，也是高度依賴程序建模和語音訓(xùn)練，這些年大數(shù)據(jù)工程師和語音訓(xùn)練師是大熱行業(yè)，各大公司都希望自己的技術(shù)能獨(dú)步天下，用的無非也是增加數(shù)據(jù)輸入來提高準(zhǔn)確度；任何一個AI語音識別服務(wù)器集群的受訓(xùn)語音引擎的輸入量都遠(yuǎn)超作為個人的同聲傳譯員，其數(shù)量級可能達(dá)到幾萬倍之多，但是充其量仍然是一個填鴨教學(xué)，語音引擎是一個好學(xué)生，但絕對不是一個聰明的學(xué)生。
三，AI同聲傳譯在現(xiàn)階段是什么？
現(xiàn)階段的AI同聲傳譯就是語音識別技術(shù)乘以AI翻譯，為什么是乘以，因為如果語音識別的準(zhǔn)確率是80%，翻譯的準(zhǔn)確率是80%，那么AI同聲傳譯的準(zhǔn)確率只有64%,這還是相當(dāng)理想的狀況，如果遇到口音問題，或者現(xiàn)場音響設(shè)備狀況不佳，甚至是會議內(nèi)容的艱澀，或者發(fā)言稿的用詞高雅，AI恐怕要胡說八道不知所云了。
近些年國內(nèi)各大廠在語料問題上大傷腦經(jīng)，努力收編各大語料庫，作為一些老牌的翻譯公司手上的幾億字的中外文對照稿，突然成了香餑餑，開始做起了語料生意，這是值得肯定的，大數(shù)據(jù)躺在那里不會產(chǎn)生價值，可利用產(chǎn)生價值，是好事，一來增加收入，而來降低了AI前期訓(xùn)練的成本。但是這里也蘊(yùn)含了一個風(fēng)險，這些語料的準(zhǔn)確程度如何，語言對的方向有沒有用錯，大量中式英文和蹩腳的英中翻譯是不是也進(jìn)入了AI的大腦？用粗劣的語料能教出一個好的AI翻譯家嗎？一些高精尖的前沿知識，有現(xiàn)成的語料嗎？
最后總結(jié)一下吧，在未來的幾年里，一些大眾化的簡單的會議，再現(xiàn)場音響條件不錯的情況下，AI同聲傳譯在中英方向上會有良好的表現(xiàn)。但是英中部分，由于英文語音識別引擎的問題，各國與會人員口音的問題，表現(xiàn)仍將遠(yuǎn)不能滿足一般會議要求。在專業(yè)性會議及小語種會議上，AI同聲傳譯仍將是笑料一般的存在，未來20年內(nèi)看不到改善的跡象，除非腦科學(xué)結(jié)合量子計算有重大突破。腦科學(xué)和量子計算的結(jié)合是真正的AI，我們這一代人或許可以看到那一天的到來，到那一天，沒有人會再討論翻譯，因為人們打個照面就交流好了，不再有語言的隔閡，世界也真正統(tǒng)一成了全球村，也沒有了各國諸侯的割地自肥，大家討論的恐怕都是長生不老，精神世界的永存吧。
