笔者认为，人工智能翻译与人工智能文学有紧密的联系，首先两者的基础都是自然语言处理技术(NLP)，都要先解决人工智能如何处理人与机器的沟通问题。其次，人工智能翻译中所要克服的最难的地方——如何翻译文学性语言，与人工智能文学如何生成文学性语言是一样的，因此，如果能够在这方面做好，就能实现人工智能翻译和人工智能文学了。最后，人工智能翻译和人工智能文学，都是机器“智能”的体现，其中包含了想象、隐喻、比较等人类智能的重要部分。翻译和文学，追根溯源，是不同个体间、不同文化间的交流。人工智能技术的出现，一方面对人类的交流起到了加强、促进作用，另一方面又带来了新的问题，比如人与机器的交流。

(1)人工智能翻译与人工智能文学的基础——自然语言处理

图灵(A.Turing)在其文章“计算机器和智能”中提出了“机器是否能思考”的问题，他认为可以通过一种“模仿测验”，让机器模拟人类说话，如果机器骗过了人类测试者，那么机器就实现了智能。[注]A.Turing, “Computing Machinery and Intelligence,”Mind, vol.59, no.236, 1950,pp.433～460.由此，我们可以看到，语言在人工智能中处于非常重要的地位。

笔者认为，人工智能语言大致可以分为三层，第一层是基本的编码语言和程序语言，这一层是机器运行的基本程序和指令，可以对应于人类的生物编码等。人工智能神经网络技术就是用0、1二元编码来模拟人的神经系统的两种基本阈值。[注][美]麦卡洛克、[美]皮茨：《神经活动内在概念的逻辑演算》，[英]博登编著：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，上海译文出版社，2001年，第31～55页。

第二层是人工智能生成的自然语言。自然语言也就是人所用的日常语言，而计算机中的自然语言则是人机交互的基础，因此也被认为是实现人工智能的基础。[注]王小捷：《自然语言理解是实现人工智能的关键》，《人民邮电》2015年11月26日，第007版。也就是说，这一层语言，是训练人工智能开口说人话。计算机专家马拉里斯()将自然语言处理定义为“研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要研制表示语言能力(linguistic competence)和语言应用(linguistic performance)的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。”[注][美]、[美]J.Martin：《自然语言处理综论》， 冯志伟、孙乐译，电子工业出版社，2005年，第7页。从定义中我们可以看到，自然语言处理包括人与人的交往和人与计算机的交往两部分。程序员与计算机的语言交流可以通过程序语言、逻辑符号等人工语言来实现，但是普通用户与计算机的交流，则需要自然语言。也就是说需要让机器理解人类所说的，这样就必须对人类语言进行解析和构造，建立语言模型。自然语言理解也是人工智能翻译的基础，只有机器能够正确地对人类语言进行分析、计算、搜索和匹配，才能进行翻译。

而第三层，就是人工智能文学的基础——文学性语言了。人工智能文学指的是人工智能语言技术发展到一定的程度，人工智能可以模仿人自动地生成文学作品。文学语言属于高级的人类语言，它源自于人类的自然语言，但是又有其文学性和独特性。文学语言和普通的指示性语言有着明显的区别，指示性语言主要是作为信息的表达，而文学语言吸引我们的则是 “文本语言的美、形式和主题”。[注],WhatIsWorldLiterature, Princeton University Press, 2003,p.288.文学语言中往往包含着大量的隐喻、讽刺、双关、歧义、寓言等修辞手法，这些修辞手法既体现了人类想象力，又蕴含着各种不同文化的积淀。[注]李英军：《机器翻译与翻译技术研究的现状与展望——伯纳德·马克·沙特尔沃思访谈录》，《中国科技翻译》2014年第1期。因此，机器对文学性语言的模拟非常困难，这也导致了人工智能在翻译文学作品方面表现不佳。任何人造的模型，都很难完全模拟人类的语言活动。

但是，反过来说，正是因为人工智能对文学性语言难以模拟，才说明了这类语言能够体现语言的本质，人工智能只有攻克了这个难题，才能称得上是真正的智能。再加上实际交流的迫切需要，人工智能翻译一直是专家们努力的方向。

(2)人工智能翻译介绍

早在20世纪80年代，翻译家王佐良就提出了“人工智能是否会代替翻译才干？机器人是否会接管严复、林纾、鲁迅、郭沫若等翻译家的工作？”[注]王佐良：《翻译中的文化比较》，《中国翻译》1984年第1期。的问题，那么，人工智能翻译是否真的能实现文学翻译、替代翻译家的工作呢？下面，我们就来看看人工智能翻译的功能和缺陷。

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