【關鍵詞】人工智能；口譯教學
随着科技的發展，未來的若幹年後，人工智能有可能會打破現階段存在的語言障礙，實現随時随地的交流，這必然會對翻譯行業尤其是口譯工作造成巨大沖擊。現階段國際、國内大型企業都相繼推出了自動翻譯機器，其語音識别水平和翻譯準确度有了大幅度的提升，很多時候可以達到比較精準的水平。這些都說明了人工智能機器翻譯已經逐步走向商業市場、走入日常生活之中，它們對語言服務行業的滲透越來越深。種種迹象表明，現階段口譯教學者更應該适應時代發展的變化，深入思考，努力研究學習，不斷提升口譯教學水平，使得未來的口譯人才能夠應對這些挑戰。
一、人工智能翻譯的發展
人工智能翻譯起源于20世紀50年代，傳統的機器翻譯會根據不同方案的目的和要求，進行原文譯文轉換、分析，從而生成譯文。由于缺乏考慮原文或譯文邏輯，容易出現很多錯誤。在反複試驗之後，機器翻譯的系統經曆了不斷的演變升級，從最先開始的基于規則和語料庫為基礎的系統，慢慢發展到詞彙型、語法型、語義型、知識型以及人工智能型。
目前最新的翻譯機器是基于人工神經網絡的算法系統，其技術核心是一個擁有海量結點（神經元）的深度神經網絡，可以自動地從語料庫中學習翻譯知識。一種語言的句子被向量化之後，在網絡中層層傳遞，轉化為計算機可以“理解”的表示形式，再經過多層複雜的傳導運算，生成另一種語言的譯文。目前，廣泛應用于機器翻譯的是長短時記憶和循環神經網絡。該模型擅長對自然語言建模，把任意長度的句子轉化為特定維度的浮點數向量，同時“記住”句子中比較重要的單詞，讓“記憶”保存比較長的時間。該模型很好地解決了自然語言句子向量化的難題，使得計算機對語言的處理進一步深入到語義理解的層面。其最大的優勢在于譯文流暢，更加符合語法規範，貼近自然語言，容易理解。
盡管人工智能翻譯發展迅猛，但當涉及深層語義結構、邏輯思維、文體、語言風格等方面時，還是與真人翻譯相差甚遠。因此在技術不斷革新發展的時代，口譯學習者需要不斷地拓展專業知識，以滿足不同場合的需求。
二、口譯教學模式的新探究
即便人工智能發展迅速，但目前還無法承擔口譯活動絕大部分的認知内容。因此，口譯學習者更應該讓自己在充分掌握自身知識的同時，利用人工智能技術，為客戶提供更為優質的語言翻譯服務。口譯教學需跟上時代的步伐，改變傳統的填鴨式或單一的訓練方式，為學習者設計一個更為有效的練習系統。
第一，為口譯學習者建立一個開放性的口譯語料庫，可以随時進行訪問、查閱、修改，并設專人進行維護審核，用戶可以更方便快捷地使用。第二，教師應該依據學生水平的高低進行分組，設定合理的教學計劃，安排學習目标和内容，指導學生對本階段學習有個宏觀的把握。第三，學生在小組内部互相監督練習，可以設定各種各樣的口譯情境，總結經驗，歸納錯誤；除了教學内容和語料庫外，練習内容還可以尋找最新資訊進行模拟口譯練習。第四，教師應對學生出現的比較突出的問題予以專門解決，後續學習中還應該讓其不斷反饋，督促改進。學生還可以相互交流，對口譯錄音進行評價，教師再綜合進行點評，提出建議措施等。第五，定期進行課堂測試，追蹤學習練習成果，對小組口譯能力進行評級，為下一步教學内容做好鋪墊。第六，學生應該在課下進行大量的聽說練習，确保口譯質量保持在較高的水平，課外搜羅查閱更多專業知識、更新資訊等。
三、結語
盡管人工智能技術為語言服務行業帶來了很多便利，但同時也為翻譯尤其是口譯帶來了很多問題。以往的口譯教學相較于筆譯而言，要求并不高。随着人工智能的迅猛發展，一部分水平較低的口譯人員的确可以被取代。因此，對于口譯教學來說，如何适應商業市場的發展，培養多元化、高水平的口譯人才才是最重要的任務，隻有真正高水平的口譯人才，才能夠在未來的市場上立于不敗之地。
參考文獻：
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（作者單位：武漢設計工程學院商學院）