帶有強烈功利性來學英語。隨著人工智慧的發展,花大力氣學後,人工智慧會不會搞定翻譯?還有必要學習英語嗎?

時間 2021-05-30 12:26:51

1樓:雲寶

試想一下,你在國外,手機沒電或者網路不可用(不是沒可能),你需要點餐,這時候再回來看這個問題,答案一目了然。

並不能說學習了一項技能,暫時沒有用武之地,那就等於浪費時間浪費精力。況且現在的機翻還是漏洞百出。

2樓:YY FF

現在都過去塊2年了,你怎麼樣了,第一,外語對於提高職場競爭力的幫助不是那麼大,要想將英語變錢,無非就是翻譯或者英語教學。如果不是從事這兩個行業,單單靠英語是很難提公升競爭力的。還是要從行業入手,專業入手。

就算翻譯軟體普及,英語也不會白學,況且離那天還很遠

最後,如果想職業有進步,主要還是專業方面,英語只是乙個工具

3樓:不吃果子的果子狸

學習外語的目的,就在於避免你被那些被賦予了太多的傳媒人個人意願的翻譯蒙蔽,如果翻譯軟體有一天統治了翻譯界,這個社會就倒退了一大步,因為人們會只能活在自己喜歡的資訊裡面,名家名人的話語會被賦予更多的"含義"

4樓:Jeff Wang

妄自揣測,你從小到大,在自己群體中資質最多算「中上」。這樣的你,基本不可能靠「功利性」學好英語的。

我的建議,嘗試接觸下英語,別弄語法,先搞口語,一段時間還是沒有興趣或者不能給你帶來成就感,果斷放棄。

5樓:

我始終覺得翻譯的再好,也永遠達不到直接看原文的效果。

而且有了人工智慧不應該是讓學英語更方便了嗎?有了人工智慧就相當於有了乙個24小時隨叫隨到的老外,有問題隨時可以問它,有錯誤隨時可以幫你指出,這比自己摸索的效率可是提高了好幾倍。

6樓:朱彤彤

如果沒有學語言的興趣和熱情,光是強烈的功利心就可以驅使你去堅持,並在這個領域取得一定程度的成功,那麼其他一切猶疑都是因為懶或者害怕失敗,問出這個問題,很顯然,你的空想比行動多。

7樓:馬少女

人工智慧無法代替的緣由在於,語言不僅僅是詞彙和語法堆積起來的,語言交流貴在情感和思維。每一種語言的不同也滲透著一種文化的不同。即使是同一種語言,每個人的語言表達也不盡相同,詞彙語法的運用,語氣聲調的變化,都是乙個人性格特色的彰顯。

這才讓人與人之間的交流幻化無窮。

簡單點說,如果你勾搭上乙個外國妹子/小哥,難道要隨身帶個翻譯機械人或者siri當第三者?

8樓:白衣

嗯…我是學日語的,對英語不太清楚,最近正好翻譯了一些有關人工智慧的書籍,可以看出,人工智慧目前仍停留在依靠大型資料庫以及依靠所存資料進行機器學習的階段。而從日語專業來講的話,這個資料庫還相當不完善。口譯不用說,就連筆譯都很難令人滿意。

雖然很多研究人員都表示,二十年之內,人工智慧會有突破性進展,但他們主要是就自動駕駛、智慧型家居、機械人導購等方面說的。我覺得說白了,就是乙個聰明點兒的機械人。翻譯活動直接關乎人類大腦,雖然最近身邊的人很不看好我們翻譯專業的出路,但我個人覺得,反正我有生之年貌似不需要擔心這個問題。

9樓:媒介大叔

首先,個人認為如果想依靠提公升語言技能來獲得更優異的就業環境,方向是沒問題,但這肯定不是一朝一夕能搞定的,記上你自身明顯以功利性的目的來學習,學習結果和效率不好保證。其次,人工智慧目前看似如火如荼,但真正落地實現宣傳的那麼高大上的功能還時日尚早,更何況語言這種更需要人文條件的技能,讓人工智慧達到人類的水平要等到什麼時候更說不准。

因此我的建議是:

1、學習那些能真正讓你得到快速提公升的技能,有一技在身,不愁吃穿後,再從長計議。(到時候看你是願意學習感興趣的,還是能持續為你穩定職業發展的。)

2、人工智慧幾年內應該不會影響到你的職業發展。(機械化生產也出現了這麼多年,但人工依然有存在的價值)

弱弱的說一句,我英語也不好,就是沒有興趣學習。對於沒有興趣的學習,強迫自己學習,那會付出很大的精力和時間,結果也很可能不能如你所願。

10樓:

別擔心,計算機離人距離還很遠,在語言上軟體還遠遠擊敗不了人。現在什麼智慧型醫療、智慧型教育、智慧型會話、VRAR之類的大多數都還是在炒概念以換取資金流入。上世紀50年代還炒「專家系統(expert system)」號稱50年內超過人呢,50年早就過了,現在看完全是歷史侷限性的產物。

當然,使用機器翻譯來輔助翻譯人工翻譯之類的行為還是有意義的,所以學英語什麼的也不能完全和時代脫節。要是還像半個世紀之前那樣學外語,一點都不願意借助電子手段輔助工作肯定是不行了。

(既然已經是往屆專科畢業生了,感覺你年齡也不小了,我就不說什麼學習能力之類的了,活到這歲數也主要是奔生活了,沒必要說得太虛。)

要是說的更學術一點,(個人認為...),現代自然語言處理對語言認知缺乏一種更加有效的處理機制,基於語言學的傳統處理方法和基於表示學習的處理方法都與人類的認知過程具有本質的差距,在很多實驗上都有明顯的瓶頸,現在只能說是大部分領域內接近或超過普通人的水平(但實在是普通人比較菜...),想要超過人類專家甚至達到完美還差得遠。

這需要一次方法上的突破,(雖然不太懂,但感覺深度學習對影象認知的影響或許算得上是方法性的突破了吧...對CV的確不了解,只是覺得在CNN之前CV抽特徵的方式都太low了...),也許明天就有,也許還需要幾十年。

不過即使突破了也還需要數以十年計的時間去鞏固研究和轉化為應用產品吧~

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