从今年AlphaGo大战李世石以来，人工智能迎来了一股新热潮。人工智能几乎已经成为了玄学领域，以至于有些人甚至认为人工智能未来将能取代一切。其实就目前来看，人工智能确实会带来不少改变，但是对人工智能充满过多不切实际的幻想还是为时过早；相反，人工智能在相当长的一段时间内还只能是一种工具，无法取代人类。

在“看似最简单”的语言服务行业就是如此。在人工智能圈里，普遍的观点是“翻译是最容易突破的领域”。大家都认为，人工智能主导的翻译未来会取代人工翻译，让一大批翻译从业人员失业。然而现实却相反，人工智能至今也没能突破“翻译”这个难题。并且，在语言服务行业圈里，翻译被看作是人工智能最难突破的部分，语言被视做是人类对抗人工智能所拥有的最后一块高地，完全和“简单”搭不上边。

实际上，不仅仅是语言服务领域，在很多涉及人和人之间展开深入交流和情感沟通的细分领域，例如医疗、音乐、绘画以及 写作等，人工智能还是无法做好。这其中玩的都是微妙的情绪、感知，人工智能作为线性逻辑思考的机器，无法对这种跳跃、曲线的变化进行理解。利用互联网整合资源的专人翻译小尾巴Takeasy正是在这种环境之中展开了一场专人翻译的探索。

为什么说人工智能还是无法取代人工翻译

专人翻译小尾巴Takeasy其实就是针对人工智能的种种缺陷而出现的。进入App后，选择好双方互译的语言，软件会在30秒内接通专人译员，提供一对一的即时专人语言服务。它在人工智能翻译的浪潮中显得格格不入，但却有着深层次的存在价值。

谷歌翻译和小尾巴Takeasy：谷歌翻译只能翻译文字，而小尾巴Takeasy的服务更为丰富

小尾巴Takeasy可以使用语音、文字或图片的形式与译员进行互动，能够和译员边讨论边解决实际的问题，在一些非英语的国家和地区（如韩国、俄罗斯等）用户无法对需要翻译的对象进行文字输入，而小尾巴可以将对象进行拍照发送给译员，译员会使用语音或文字的形式与之进行交互。

诚如上面所说，翻译竟是人工智能最难突破的点，这出乎很多非语言行业从业者的预料。这背后有着诸多复杂的原因。首先，自然语言的规则极其复杂，有规则的同时也有很多规则之外的例外。打个比方，语法的使用规则在日常的口语交流中常常是不被遵守的。例如在中文的语法规则中是不允许出现“我很受伤”这种表述的，但在大众日常的对话中这样的表述却是在不断的被创造出来。因此，业内从业者普遍认为对自然语言的处理是业界的一个难点，没那么容易攻克。

细细数来，人工智能如果真的要运用在语言服务领域主要会面临以下四个问题：

目前的人工智能“智能”程度有限，目前做到的更多是翻译基础语义，无法做到“信达雅”。

语言属于多线程，高智能的领域，并且随着时间的变化，不同的语意都会有不同的变化。人工智能需要大量的数据和不断的自我学习及更新。然而由于目前技术瓶颈的限制，人工智能在语言领域里会有很长一段时间无法有较大的突破。

人工智能也无法传递人类的情感甚至肢体层面的感性信息。

语言是一种富有魅力的事物，它的背后充满了一系列“非规则”的灰度。而且不同种类语言就是一个框架，不同语言有不同语言的语法规则，让机器大量输入样本学习语法规律是可以实现的。但语言只是一个载体，传递的真实信息才是内核，单单语言所能承载的信息，是不能完全表达人想表达的真实思想的。另外在一些婉转语境之中，人工智能很难对当前情况作出及时准确的判断。再加上人类复杂的表情、手势、眼色等一系列辅助表达手段，人工智能在如此多的模糊表意面前，很难翻译出很多言外之音。

人工智能在一些地域性的特殊场景下很难明确理解人类的语义。

真实的语言使用场景是非常复杂的，尤其是各个地方的语言各有其特色。普通话在不同地域就会有不同词汇和表述，而在个人出境游这样的特殊场景之下，会面临各种各样的俚语和地方性的口音乃至地方习俗。其实你根本不是纯粹靠语言能力这个具体的技能在与对方交流和互动，而是基于你几十年来积淀的跟人相关的文化、表情等一揽子的表意符号展开交流。而人工智能在这些复杂的信息面前，还是很难取得突破。

在专业的细分领域，人工智能很难理解或处理专业术语的特定表达。

诸如军事、法律、医学、机械工业等行业，其中的专有名词是非常丰富的，尤其是法律名词的背后，它会有各种各样的词汇解读，每一个词的背后都会产生不一样的法律结果。比方说，“反斜面”这样一个词汇很容易被翻译成“山对面”，但两者的意思是完全相反的。目前来看人工智能的这种错误是不会让这些专业人士满足需求的，只有人才能真正分别出其中各种精细化的解读。

这四点问题，每一点都戳中了人工智能的核心问题，所有问题叠加在一起，使得人工智能在翻译领域面临种种挑战，而且需要注意的是，人工智能目前很稚嫩，很长一段时间里会发展较为缓慢。从1949年机器翻译被提出，到早期词典匹配，到词典结合语言学规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，计算机计算能力的提升和多语言信息的爆发式增长，机器翻译逐渐在近20年中开始为普通用户提供实时便捷的翻译服务。但从机器翻译发展到人工智能翻译，机器突破语言这道障碍会有比较大的困难。而且传统意义上的人工翻译成本高产业太重，在如个人出境、商务的领域中显得不够实用，那么利用互联网整合资源的专人翻译小尾巴Takeasy就有很大的存在意义。

专人翻译打败人工智能的这些取胜点

在面临各种高度复杂场景的情况下，只有使用人工翻译才能满足需求。

更重要的是，个人语言服务这个市场正处于大规模爆发的节点，随着跨境电商、跨境旅游等一系列的跨境业务的兴起，个人的语言服务需求是在不断增大的。但目前来看，市场上并没有太多产品来适应这样的需求。

所以说，在很多场景之下，专人翻译依旧必不可少。也正是如此，小尾巴Takeasy采用了一些新的解决方案，它把社会上处于分散、沉默状态并拥有多语能力的译员资源集结、激活及再分配，为有语言服务需求的“个人”提供服务。如果打一个比较形象的比方的话，它就像是翻译领域的滴滴和Uber，每当你在语言上遇到障碍时，打开小尾巴专人翻译，选择需要互译的两种语言，30秒内就会接通专职译员为你提供一对一的语言服务。

在这样的情况下，原本只能依靠机器笨拙而粗糙的翻译技能的我们，如今终于有选择获得高端靠谱的个人语言服务的可能。

目前来看，小尾巴Takeasy的语言服务有这三大优势：

第一点优势在于高度灵活，能够快速解决各种碎片化的翻译需求。

坦率来说，一个专人翻译官能灵活地处理各种无法使用机器翻译的场景。其实在日常生活中，如在餐厅与服务员交流了解餐厅美食并点餐，机器翻译几乎不可能完美解决问题，而专人译员使用文字或语音等多种形式与其进行互动，就能快速的解决问题。

第二点优势则是专人翻译是基于人和人的交流，能够更便于理解特殊语境。

当人们身在境外，会接触到各种不同文化背景的外国人，在不同的人文背景下，会出现各种各样的情绪、情感层面的不同表意需求。这些表意只有有过共同文化背景或教育经历的人才能懂得，小尾巴专人翻译可以帮需求者们匹配至当地的译员，这样很容易帮助用户真正的了解对方想要传达的真实信息和意志。

第三点优势集中在人文层面上。C2C模式的需求和供给终端都是一个个独立的“个人”，这样的问题解决方式无疑更有温度。

使用专人语言服务不仅仅是为了解决当时的语言问题，进一步讲，更是为了了解到异国的文化、商业等信息与知识，结识更多不同语言背景的朋友，学习多元的思考方式。人工智能它并不能给你这样一个过程，它只能给出一个生硬的结果。

人工智能始终会是辅助翻译的高端工具

几乎可以这样认为，人工智能在很长一段时间内始终只会是辅助翻译的高端工具。去年《三体》英文版在美国获得世界科幻协会2015年度雨果奖“最佳长篇小说”奖。《三体》完成了“世界级水平”的夺奖之路，在刘慈欣看来，功臣首推刘宇昆。刘慈欣获奖后就曾表示，“此次奖项可以说是我和刘宇昆共同获得的。”

其实如果真正去探究刘慈欣《三体》之所以获奖的原因，很大一部分因素就是《三体》的翻译符合国外的阅读潮流。这其中获奖的一半功劳要归功于刘宇昆的翻译。用刘慈欣在获奖感言中所说的，“翻译作品总是在跨越两个不同的文化和时空。就这本书而言，这座桥梁就是刘宇昆。他的译文非常好，几近完美。”

其实《三体》的案例几乎可以看作是人工智能无法取代人工翻译的极致案例。如果你找来一个最聪明的人工智能机器人，它翻译《三体》这样的文学作品始终是无法超越人本身的。因为人工智能始终只能对表意进行基本分析，它对《三体》背后所隐藏的一些主题表达以及作者在文章之中暗藏的一些思想倾向无法真正挖掘。

人工智能短期来看不太可能取代人工翻译，它更多是辅助一些高端翻译的工具。长远来看，人工智能也不可能取代人，它只会是人的工具。

笔者也始终认为，要用历史的角度来思考人工智能。人工智能只是生产工具，长期的历史长河中，人类的生产工具都有着长足的进步，人类正是伴随着这些工具的升级，使得改造世界的能力不断取得进步。人工智能等技术取代人类工作这样的现象是逐步的，但最终不会取代人类。基于人工翻译之上，主打“专人翻译”小尾巴Takeasy的商业价值和商业机会也正是源于此处。

作者：深几度，微信号：852405518，微信公众号“深几度”，转载请保留版权内容。