有语言、在线翻译等科技能源辅助，未来外语学习还有必要吗？

当科技领域发展越来越智能化的时候，我们发现有了语言，或在线翻译等科技能源辅助之后，很多东西都不用去强制学习了，在线一搜全盘尽之……

这个时候很多人就会问：有语言、在线翻译等科技能源辅助，未来外语学习还有必要吗？

对于这个问题，我们首先来了解了解现代语音录入技术现状，和在线翻译等AI技术现状。

语音识别和文字翻译，都可能是人类和AI在现实里，互动和认知最直白的一种“手段”，这两个方面的技术目前的现状如何？未来是否又有更高阶层的发展呢？在文字翻译的现状里，用户、算法和评测一个都不能少。而AI翻译里最常见的传统算法，就是通过大量的双语预料去建立模型统计，机器也不能会达到100%的肯定，都是需要错误的翻译来优化。

神经网络和传统算法的翻译是各有各的优缺点，那么现阶段有方法可以去弥补这些不足吗？ 对此，达摩院语言技术实验室研究员葛妮瑜认为，只有通过用户的不断新增，才能使用数据去更新AI的模型翻译，并将那些传统的机器翻译，包括规则翻译和较新的神经网络结合在一起，根据不同的场景去做到取长补短。

就拿相对固定的数据来说，相对固定的数据可以规则地翻译，但如果是比较长、灵活的语言，比如用户描述性的评论，就可以换用神经翻译系统，数据都是自动化不需要人工来参与，在用户的隐私保障前提下，这些可以推动模型更新的用户数据，就起到了查漏补缺洞的作用。

语音识别现如今的现状缺陷，就是在复杂的环境当中不可用或缺少，语言智能交汇的基础，就是需要语音合成、识别，包括自然语言理解等技术辅助，在很多种实际应用场景下，赋予我们“能听、听懂、会说”的智能机器互动体验。“能听、听懂、会说”的深意，就在于用户说的每一句话都可以识别出来，之后再把这些语言都转化成文字，之后对文字进行语意理解，包括语言所表达的意思和背后的意图。

这些看上去非常高科技的能量赋予，实际上在物联网时代里，最后人机智能的体验能不能取得大规模的应用，还要取决于特定人群识别、公共空间和多模态的技术方案。也就是说如果智能语言交互可以实现，那么自由对话交互的支持可能也不远了。

但是语言的学习不仅仅是为了应付考试，也不是为了去交流，而是让我们转入“脑开发”阶段，也就是对于大脑潜力的再一次开发。目前的人工智能，虽然可以解决生活里大大小小的各种问题，但这一切都是科技发展的成果。想要将这种科技发展成果进一步优化，进一步提高阶级也只有优秀的科研人员才可以胜任。

也就是说“智能、科技受人类控制”，如果人类倒退或停滞不前，那么我们现拥有的科技能力，也会停在原位被淘汰、被取代，所以说努力学习是为了有更高的进一步发展，而语言学习对人体大脑的激发有着不同寻常的辅助。在学习一门新语言知识的时候，对脑部的激活区域和数学学习，包括物理激发都有着很明显的区别。

我们要知道再先进的机器都不能完全替代人类，而人类也要永远领先于科技，我们不但要把外语学好，还要更加精确地去要求更高，自动外语翻译机虽好、虽先进，但也不可能达到期限水平，这个水平是需要人类去不断学习和突破，人类和科技包括外语翻译机，都是共同存在相互牵连，人类优秀它们也跟着突破，人类退步它们也跟着被淘汰。

在网络智能化的科研时代，虽然说机器的能量仿佛是个“无底洞”，但我们不要忘记了，这个拥有“无底洞”的科研成果是由人类研发的，要论聪明和才华，人类才是决策缔造者，所以在未来的生活里，我们不能满足现状，更不能靠机器的智能去坐享其成，我们要做到“控制机器，而不是让机器控制我们”……