加入ThoughtWorks一年半，在前辈们的牵线搭桥之下，非常机缘巧合的参与了两本书的翻译，虽然加起来10多万字，远远未到“足以谈翻译这件事”的地步，还是希望在本文中从经验的角度分享出一些真实简单的感受，给想要入坑的伙伴们一些参考 。
翻译的目的和价值是什么？答案肯定因人而异 。就我本人来说，一开始是误打误撞纯粹图个名，后来发现翻译几乎就是比精读更精读的阅读一本书，你需要了解作者提到的各种术语，知道举证案例背后的事实，有的时候为了一句话，查资料越跑越远像是发现新大陆 。在这个过程中，且不论最终翻译的质量如何，一定会对原作的每一句话形成深刻的理解，因为你需要不断去思考作者为什么这么说，才能保证译文的准确性 。至于花上这么长的时间精读一本书是否值当，那就取决于这本书本身了，所以这里首先建议有尝试意向的人，一定要选择自己感兴趣的领域内容，这对于克服懒惰这个天敌意义重大 。
“有了Google Translate，还需要人工翻译么？”在机器学习技术红起来之后，很多人对翻译这件事情的价值理解就打了个更大的折扣，如果从前人们还相信书籍的翻译出版有“信达雅”的标准，现在大多数人估计认为翻译无非就是把Google Translate的译文随便调整下，能通畅地表达就行了 。其实没错，还真就是这样的 。
从某种意义上来说，Google翻译确实大大拉低了翻译的门槛，这倒不是因为翻译的要求降低了，而是因为机器翻译大大提升了翻译的效率 。翻译一直以来都是一门对技术敏感度非常高的学科，计算机辅助翻译（Computer Aided Translate，简称CAT）的技术发展已经超过三十年，翻译实践很早就从纯人工行为转向了人工和信息技术相结合的策略 。随着机器学习技术的兴起和语料库的不断扩充和完善，机器翻译已经成为译者倚赖的工具，这没有什么不好意思承认的，发明和改善工具，原本就是为了提高生产效率 。当然，这里不打算讨论机器翻译是否会完全替代人工翻译这个话题，感兴趣的可以回复交流，写这篇博客的目的还是为了说回翻译这件事情本身 。
翻译是什么？通常我们所讨论的翻译就是将某一语言的言语产物转换到另一语言当中 。更广义来说，它还可以包括语言和非语言符号之间的转换，比如转换为手语，以及一种语言中不同变体之间的切换，例如从文言文到白话文的翻译 。但是究其根本，翻译的核心终归是在译文中完整准确地表达原文的意思 。如果将人工翻译的过程拆解开，那就是阅读原文，理解原文，输出译文 。
理解原文关于翻译的理论研究成果非常丰富，关于翻译实践的技巧也很多，但是这些无一都是聚焦在“输出”这个环节上的 。而实际上，对原文的理解才是翻译的源头 。这一点有多重要以及有多难，从事文学翻译的译者最有发言权 。
我们通常接触的原著作一般是非文学领域的，例如技术书籍或是商业分析等等 。这类比较偏标准化文本的著作，出于其本身的写作目的，通常都是为了说清楚某个问题、介绍某种百思特网方法，或是表百思特网达某个观点，大体都是表意清晰客观，语言规范且较少存在歧义的 。在上下文和逻辑的帮衬下，要准确理解原文并不会太难 。如果碰上句式结构复杂，拿不准断句和原意的时候，Google Translat百思特网e 就可以派上用场了 。以英译中来看，谷歌翻译的译文虽然无法直接拿来用，但是不得不承认，机器学习输出的译文对原文的理解准确度是非常值得肯定的 。并且，谷歌翻译对专业术语或是一些惯用表达的译语，很大程度上可以帮助提升效率 。
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