在上面这个视频片段中，有这样一句词：it’s possible but not probable.
之前我在很多群里邀请大家讨论了这个句子的翻译方法，大家也给出了自己的有趣的译法。
我当时自己给出的译文是：
这事儿有可能，但概率极低。/ 有可能，但可能性不大。
我在几个群里也发起了讨论，几个我觉得不错的译文有：
有可能，但很悬
有可能，但可能性微乎其微。
不是没可能，只是胜算小。
可能有，概率小。
概率上可能，但实际不可能。
有可能，但不大可能。
从这个视频博主的语气其实会发现，如果我们单纯把文字平淡读出来还不一定能有原声的效果，即便是中文，也得加一点反讽的语调。
这个例子进一步展现了翻译的难度，有的时候看起来简单的句子其实语义更丰富，更不容易翻译。反而是像新闻、技术文档、说明书这种基本上不会在文字中隐含浅层意思的文本更适合机器翻译来做。
对于这部分文本来说，大家接到任务后会觉得机器翻译已经比自己翻译的要好了。
但是对于游戏本地化、武侠小说、文学作品等类型的文本，许多场景下句子背后的意思会透过文本来传递，但还需要读者去解读，这种时候机器翻译就搞不定了。
还有像诗歌、成语、古汉语等，意思更加的凝练，这个时候更难以翻译。即便你扔给机器翻译，有时候会很吃惊，它们竟然能翻译出来？那是因为已经有人翻译过了。如果把这些成语、古汉语截取出来放到特定的场景下去使用，去传达一些特定的含义，机器可能就要搞错了。
还有一种情况，在一些专业论文的翻译过程中，知识集中压缩到一些术语中，然后作者又使用一些自己创造的术语来表达其想法，这种情况也很难翻译。
讲到这里，我还是想结合技术来讲一下。在信息论中有一个概念叫“信息熵”，信息熵可以用来衡量信息量，尤其是衡量一个具体发生的事件所携带的信息量。
我们常常举的例子是：
听说昨天太阳从东边升起来的。
听说昨天太阳从西边升起来的。
这两句话的字数是一样的，但第二句话的信息熵更高，因为如果第二句话描述的事件真的发生了，那事儿可就大了。
所以，如果一句话的信息熵很高，那么这句话可能很短，但是在翻译的时候就要好好考虑能否在翻译成目标语言后依然另起保留或者尽最大程度保留原文的信息量。
前面讲的新闻文本的熵就比诗歌的熵要要低，因为诗歌的句子中蕴含的信息量相对要更大一些。
从机器翻译的角度而言，还是来看it’s possible but not probable.这句话。
possible和probable在目标语言中有多大的可能性能够翻译成“可以”？如果说100%翻译成“可以”，就表明概率很高，概率越高，携带的信息量就越小。
但我们发现，如果翻译成“可以”，我们中国人其实不理解意思，这就使得这句话的翻译方法变得困难，因为原文其实可以有很多种翻译的方法，蕴含的信息量是非常大的，所以才会让我们产生翻译的争议。
大家在初学翻译的过程中，因为语言水平还不够，所以在处理一些词的时候，尤其是一些生词，你们因为对这些词的理解有限，所以明明这些词携带了很多的信息量，但你自己无法去传递，这就使得你们翻译错误的几率增大。
机器翻译是不管自己能不能翻对，都会给出一个答案，而且这个答案还是经过计算概率最高的那个答案，因此对于同一个句子，机器肯定比你们要翻译得更好，但也是相对好，它其实比你传递了更多的原文的信息量，但不一定把所有的信息量都传递给了译文。
你要想也能翻译得好，只能去提升自己的知识储备，去努力扩大原文的信息量的提升。
怎么提升呢？
1）查词典
2）查搜索引擎
但上面两种方法都是用外脑，并没有充分利用好你自己的大脑。
3）多读书
多读书其实并不是一个特别好的想法，因为容易读与考试、与待翻译的文本无关的书，但读得越多，越有可能去提升自己对原文的理解水平，充分挖掘原文的信息量。
效率和质量是我们平时用的比较多的两个词。
我们所学习的许多翻译技巧，其实是在引导我们更高效的传递原文的信息量，你可以干活很高效，但技艺不一定很精湛。一个人可以干活儿很快，但我们会说这个人干活很毛躁。
多读书、勤查资料则是解决的质量的问题。
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