最近我參加翻譯學會, 討論會中遇到幾位來自大陸的學者, 其中一位還告訴我, 他們所說的理論不是ㄧ加一等於二, 這種說詞讓人頗無法接受, 想深入探討. 在談論這問題之前, 也許應該先談何謂理論（theory). 我過去先修習經濟學, 再走向管理領域, Milton Friedman 的那篇論文“Economics as a positive Science”( 作為實證科學的經濟學)帶給我頗多啟示, 另一篇Harvard大學 Eugenau物理講座, 談到何謂理論的文章更是鞭辟入裡, 也奠基我認為社會科學與自然科學並非截然不同的堅定理念. 理論（概念領域）是用來解釋現象（經驗領域）的, 進一步還可作預測(prediction), 所以當你聽到別人說, “只是理論而已”時, 你心中應了解那些人一定不懂“理論”這個字在科學家腦中的涵義.
在科學的專業領域中, “理論”一詞與平常人日常生活中的用法是完全不同的, 理論不是猜想, 直覺, 臆測, 其涵義應更完整堅實. 理論係建立在一個或多個假設之上, 同時也需建立在證據之上, 特別值得注意的是, “建立”這個字是必需的, 因為理論還包含奠基於假設及證據之上的推理與邏輯關聯, 所以才有牛頓的重力理論, 星球運行論, 愛因斯坦的相對論, 疾病細菌論, 有機體細胞論, 化學鍵理論, 生物, 地質, 天文進化論等. 如果從這個角度切入, 那麼翻譯理論到底扮演什麼角色？
翻譯理論的建立主要係使翻譯過程平順,結果準確. 也就是能使來源語言（Source Language, SL) 順遂準確地轉換成目標語言(Target Language), 所以如果以溝通的觀點來說, 編碼（encoding)與解碼（decoding)一定要操作順利, 因此, 優秀的翻譯人員必需精通來源語言與目標語言, 這應該是做好翻譯工作的必要條件(necessary condition). 就像開車一樣, 如果需要換檔, 換得順利是十分重要的, 這應該是對兩種語言掌握的功力, 這樣的分析, 似乎對於翻譯理論的建立沒有太大的助益, 好像只要好好學會不同的語言, 翻譯工作便迎刃而解, 亦即齒輪自行順利轉動便行了, 與換檔無關, 這當然不讓人滿意, 那麼什麼是翻譯過程中的換檔機制？在深入探討這問題之前, 讓我們先觀察一些不良的換檔機制, 也就是電腦程式翻譯.
專家曾在1960 年代傾全力研究電腦程式翻譯, 當時也成立ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee, 即語言自動處理諮詢委員會), 遺憾的是, 該委員會居然認為”機器翻譯沒有未來”, 造成這方面研究之中斷, 其後它之能再翻身, 卻非科技因素, 而是經濟因素,---因為人工翻譯成本太高了. 人腦處理翻譯工作與電腦程式究竟有多大差異ㄝ, 我們可以親自以電腦程式翻譯看：
Time flies like an arrow.
Fruit flies like a banana.
譯成
光陰似箭。
像香蕉的果蠅。（還好沒譯成 水果飛得像香蕉！）
這頗奇怪的, 電腦程式翻譯顯然不懂文法, 既然果蠅譯對了, 怎不知 like 就是動詞了, 顯然寫程式者出錯了, 這部份乃是語法判斷的不精確. 但是一旦處理的是慣用語(idiom), 便需大量依賴資料庫了, 像 in for a penny, in for a pound. 已可以譯成“一不作, 二不休” , 但是 “What’s in it for me?” （這對我有何好處？）卻離譜地譯成“什麼在它我的？” 原因可能是該慣用語雖廣泛被英美人士使用, 卻沒被字典列入（不知何故, 至少我沒查到過）再查一句諺語 “It’s an ill wind that blows nobody good. ( 無論在多惡劣的環境下, 仍有人會得到好處.) 則譯成“它是吹沒人好的不適的風“ 即使採用大量的資料庫, 這種問題能解決嗎？我們再查“Absence of evidence is not evidence of absence” （沒找到證據並不表示沒有證據）, 得到的結果則是“缺乏證據不是缺勤的證據“ 奇怪的是, 這句子即使直譯也可能更能接受, 而不至於譯出不合理的句子, 但是想讓電腦如人類一般思考是不太可能的, 電腦可以迅速算出π至小數點五千位, 卻不易分辨 to make up my mind, to make up a story, to make up after a fight, to make up one’s face 各個句子中相同 make up 的不同涵義, 所以電腦程式挑字及搭配功能的確有待加強, 而不同語言之間意涵的較接近對應也是值得努力的方向. 但是遇到有反面涵義之句子, 如 “It is a long lane that has no turning.”(再長的巷子也有轉彎的時候), 或“It is a good horse that never stumbles.”(再好的馬也有跌跤的時候) 便可能譯成“它是沒有啟用的一個長的運輸路線“以及 “它是從未絆倒的一匹好馬“
究竟人類的腦子如何處理翻譯工作呢？我相信這絕對不是單純的線性對應問題, 也不會是硬梆梆的機械問題, 人類可以在一秒內認出一個人, 這種資料處理能力絕非電腦所能及, 即使超級電腦恐怕也做不到, 這種功能也是腦神經專家不斷深入研究的重要課題. 重要的本質是記憶沒錯, 但是一定也需搭配其他的判斷準則, 否則像“We eat what we can.What we can't we can.” (我們儘量地吃, 吃不完的就製成罐頭), 卻譯成“我們吃什麼我們能。什麼我們不能我們能。”, 你如何能接受這種品質的翻譯？而使用隱喻(metaphor) 可能困難更多, 如 learn by osmosis(潛移默化), let’s leave no stone unturned(查個水落石出), the pot calling the kettle black(五十步笑百步), 總會得到字面式的翻譯, 這絕對要依賴資料庫了.
我提出寫作的過程只想強調它與翻譯息息相關, 在準確轉變語言之際, 最後寫出的目標語言一定要是通順的文章, 也就是起碼應達到嚴復說的信與達, 當然雅的境界, 恐怕不是容易追求的. 屬於文采風格的範疇了. 如果是口譯, 涉及的層面將更廣, 根據專家的研究, 大腦執掌寫作與口語的區域顯然不同, 所以有些人文筆不錯, 然而口語表達卻不佳, 而兩種能力都好的人, 那就是得天獨厚了. 有次在參加演講的場合, 某位聽眾當場批評某位翻譯界大師級人物, 說他英文都不會講, 還去從事翻譯; 如果持這種觀點, 那麼英國劍橋大學的名物理學家Stephen Hawking(二十幾歲便罹患腦性痲痹, ALS), 他完全無法言語, 癱瘓在輪椅上, 利用電腦合成語音器發聲, 依舊闖出相當的名氣. 世人對他亦景仰有加.
我對翻譯一向保有極高的興致, 最近買了一本“翻譯教程“（A Textbook of Translation, by Peter Newmark, 賴慈芸編譯, 朗文出版社), 該書書腰註明係知名翻譯大師 Peter Newmark ,整合翻譯理論與實務的經典之作, 這種說詞其實頗不易接受, 如果說整合不同的理論, 或整合各種建構（constructs), 倒還合乎邏輯, 但是理論是嘗試解釋實務的架構, 當然有非常密切的關係, 已逝的管理大師 Peter Drucker 曾說“實務與應用均仰賴理論, 即使這些實務家自己並不自知“（ Every practice rests on theory, even if the practitioners themselves are unaware of it.) 所以, 如果Peter Newmark 提出的翻譯操作理論, 應該是協助翻譯過程更順利的某些方法, 或提出如該書子標題用的“原則”（principles), 這對從事翻譯工作者自有莫大裨益. 但是, 書中所提之翻譯理論卻並不具體, 而具有架構性的圖2 語言的功能理論中, 有兩個方塊均掛上理論之名, 即翻譯理論與翻譯操作理論, 然而其內容卻語焉不詳, 細讀到26頁才知道作者的觀點, “翻譯理論的核心還是翻譯問題（ㄧ個譯者的問題未必是另ㄧ位譯者的問題) . 廣義來說, 翻譯理論包括許多翻譯問題的通則; 反過來說, ⎡許多翻譯問題的通則⎦ 也可以當作翻譯理論的定義〃 由 Newmark 教授這段對翻譯理論的詮釋, 我終於了解他所說的翻譯理論, 就是翻譯方法, 也就是解決許多翻譯問題的通則.
讀完這本書, 其實我有點失望, 原以為可以打通翻譯功力的任督二脈, 看來羅馬仍不可能一日建成, 該書簡介說為專業翻譯者提供一個全面性的理論架構, 恐怕言過其實. 一位推薦者宣稱該書的問世, 開啓了嶄新的一頁, 有點誇張; 另一位推薦者則說該書可貴之處在於理論鮮明紮實, 當然也不是事實. 我對電腦程式翻譯仍是滿腔熱血, 前文搞了太多特例, 試ㄧ句正常的好句子讓它譯譯看, “It took about a century for the technology to become good enough that listening to the recording was nearly as good as hearing the music alive.〃 (讓吾人能聆聽如現場般音樂的錄音技術, 從發展到成熟大約花了一個世紀的時間.) 我 Imac 電腦所譯出的結果是“需要技術的一個世紀能變得足夠好聽記錄的那接近是像聽到運行的音樂一樣〃 哎, 怎麼會這樣？不過, 往好處想, 起碼不會有太多靠翻譯吃飯的朋友失業啦！
在科學的專業領域中, “理論”一詞與平常人日常生活中的用法是完全不同的, 理論不是猜想, 直覺, 臆測, 其涵義應更完整堅實. 理論係建立在一個或多個假設之上, 同時也需建立在證據之上, 特別值得注意的是, “建立”這個字是必需的, 因為理論還包含奠基於假設及證據之上的推理與邏輯關聯, 所以才有牛頓的重力理論, 星球運行論, 愛因斯坦的相對論, 疾病細菌論, 有機體細胞論, 化學鍵理論, 生物, 地質, 天文進化論等. 如果從這個角度切入, 那麼翻譯理論到底扮演什麼角色？
翻譯理論的建立主要係使翻譯過程平順,結果準確. 也就是能使來源語言（Source Language, SL) 順遂準確地轉換成目標語言(Target Language), 所以如果以溝通的觀點來說, 編碼（encoding)與解碼（decoding)一定要操作順利, 因此, 優秀的翻譯人員必需精通來源語言與目標語言, 這應該是做好翻譯工作的必要條件(necessary condition). 就像開車一樣, 如果需要換檔, 換得順利是十分重要的, 這應該是對兩種語言掌握的功力, 這樣的分析, 似乎對於翻譯理論的建立沒有太大的助益, 好像只要好好學會不同的語言, 翻譯工作便迎刃而解, 亦即齒輪自行順利轉動便行了, 與換檔無關, 這當然不讓人滿意, 那麼什麼是翻譯過程中的換檔機制？在深入探討這問題之前, 讓我們先觀察一些不良的換檔機制, 也就是電腦程式翻譯.
專家曾在1960 年代傾全力研究電腦程式翻譯, 當時也成立ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee, 即語言自動處理諮詢委員會), 遺憾的是, 該委員會居然認為”機器翻譯沒有未來”, 造成這方面研究之中斷, 其後它之能再翻身, 卻非科技因素, 而是經濟因素,---因為人工翻譯成本太高了. 人腦處理翻譯工作與電腦程式究竟有多大差異ㄝ, 我們可以親自以電腦程式翻譯看：
Time flies like an arrow.
Fruit flies like a banana.
譯成
光陰似箭。
像香蕉的果蠅。（還好沒譯成 水果飛得像香蕉！）
這頗奇怪的, 電腦程式翻譯顯然不懂文法, 既然果蠅譯對了, 怎不知 like 就是動詞了, 顯然寫程式者出錯了, 這部份乃是語法判斷的不精確. 但是一旦處理的是慣用語(idiom), 便需大量依賴資料庫了, 像 in for a penny, in for a pound. 已可以譯成“一不作, 二不休” , 但是 “What’s in it for me?” （這對我有何好處？）卻離譜地譯成“什麼在它我的？” 原因可能是該慣用語雖廣泛被英美人士使用, 卻沒被字典列入（不知何故, 至少我沒查到過）再查一句諺語 “It’s an ill wind that blows nobody good. ( 無論在多惡劣的環境下, 仍有人會得到好處.) 則譯成“它是吹沒人好的不適的風“ 即使採用大量的資料庫, 這種問題能解決嗎？我們再查“Absence of evidence is not evidence of absence” （沒找到證據並不表示沒有證據）, 得到的結果則是“缺乏證據不是缺勤的證據“ 奇怪的是, 這句子即使直譯也可能更能接受, 而不至於譯出不合理的句子, 但是想讓電腦如人類一般思考是不太可能的, 電腦可以迅速算出π至小數點五千位, 卻不易分辨 to make up my mind, to make up a story, to make up after a fight, to make up one’s face 各個句子中相同 make up 的不同涵義, 所以電腦程式挑字及搭配功能的確有待加強, 而不同語言之間意涵的較接近對應也是值得努力的方向. 但是遇到有反面涵義之句子, 如 “It is a long lane that has no turning.”(再長的巷子也有轉彎的時候), 或“It is a good horse that never stumbles.”(再好的馬也有跌跤的時候) 便可能譯成“它是沒有啟用的一個長的運輸路線“以及 “它是從未絆倒的一匹好馬“
究竟人類的腦子如何處理翻譯工作呢？我相信這絕對不是單純的線性對應問題, 也不會是硬梆梆的機械問題, 人類可以在一秒內認出一個人, 這種資料處理能力絕非電腦所能及, 即使超級電腦恐怕也做不到, 這種功能也是腦神經專家不斷深入研究的重要課題. 重要的本質是記憶沒錯, 但是一定也需搭配其他的判斷準則, 否則像“We eat what we can.What we can't we can.” (我們儘量地吃, 吃不完的就製成罐頭), 卻譯成“我們吃什麼我們能。什麼我們不能我們能。”, 你如何能接受這種品質的翻譯？而使用隱喻(metaphor) 可能困難更多, 如 learn by osmosis(潛移默化), let’s leave no stone unturned(查個水落石出), the pot calling the kettle black(五十步笑百步), 總會得到字面式的翻譯, 這絕對要依賴資料庫了.
我提出寫作的過程只想強調它與翻譯息息相關, 在準確轉變語言之際, 最後寫出的目標語言一定要是通順的文章, 也就是起碼應達到嚴復說的信與達, 當然雅的境界, 恐怕不是容易追求的. 屬於文采風格的範疇了. 如果是口譯, 涉及的層面將更廣, 根據專家的研究, 大腦執掌寫作與口語的區域顯然不同, 所以有些人文筆不錯, 然而口語表達卻不佳, 而兩種能力都好的人, 那就是得天獨厚了. 有次在參加演講的場合, 某位聽眾當場批評某位翻譯界大師級人物, 說他英文都不會講, 還去從事翻譯; 如果持這種觀點, 那麼英國劍橋大學的名物理學家Stephen Hawking(二十幾歲便罹患腦性痲痹, ALS), 他完全無法言語, 癱瘓在輪椅上, 利用電腦合成語音器發聲, 依舊闖出相當的名氣. 世人對他亦景仰有加.
我對翻譯一向保有極高的興致, 最近買了一本“翻譯教程“（A Textbook of Translation, by Peter Newmark, 賴慈芸編譯, 朗文出版社), 該書書腰註明係知名翻譯大師 Peter Newmark ,整合翻譯理論與實務的經典之作, 這種說詞其實頗不易接受, 如果說整合不同的理論, 或整合各種建構（constructs), 倒還合乎邏輯, 但是理論是嘗試解釋實務的架構, 當然有非常密切的關係, 已逝的管理大師 Peter Drucker 曾說“實務與應用均仰賴理論, 即使這些實務家自己並不自知“（ Every practice rests on theory, even if the practitioners themselves are unaware of it.) 所以, 如果Peter Newmark 提出的翻譯操作理論, 應該是協助翻譯過程更順利的某些方法, 或提出如該書子標題用的“原則”（principles), 這對從事翻譯工作者自有莫大裨益. 但是, 書中所提之翻譯理論卻並不具體, 而具有架構性的圖2 語言的功能理論中, 有兩個方塊均掛上理論之名, 即翻譯理論與翻譯操作理論, 然而其內容卻語焉不詳, 細讀到26頁才知道作者的觀點, “翻譯理論的核心還是翻譯問題（ㄧ個譯者的問題未必是另ㄧ位譯者的問題) . 廣義來說, 翻譯理論包括許多翻譯問題的通則; 反過來說, ⎡許多翻譯問題的通則⎦ 也可以當作翻譯理論的定義〃 由 Newmark 教授這段對翻譯理論的詮釋, 我終於了解他所說的翻譯理論, 就是翻譯方法, 也就是解決許多翻譯問題的通則.
讀完這本書, 其實我有點失望, 原以為可以打通翻譯功力的任督二脈, 看來羅馬仍不可能一日建成, 該書簡介說為專業翻譯者提供一個全面性的理論架構, 恐怕言過其實. 一位推薦者宣稱該書的問世, 開啓了嶄新的一頁, 有點誇張; 另一位推薦者則說該書可貴之處在於理論鮮明紮實, 當然也不是事實. 我對電腦程式翻譯仍是滿腔熱血, 前文搞了太多特例, 試ㄧ句正常的好句子讓它譯譯看, “It took about a century for the technology to become good enough that listening to the recording was nearly as good as hearing the music alive.〃 (讓吾人能聆聽如現場般音樂的錄音技術, 從發展到成熟大約花了一個世紀的時間.) 我 Imac 電腦所譯出的結果是“需要技術的一個世紀能變得足夠好聽記錄的那接近是像聽到運行的音樂一樣〃 哎, 怎麼會這樣？不過, 往好處想, 起碼不會有太多靠翻譯吃飯的朋友失業啦！
