计算机翻译技不如人：下世纪或达人工水准

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1947年，美国数学家兼工程师沃伦·韦弗(Warren Weaver)和英国物理学家兼工程师安德鲁·布斯(andrew booth)提出了计算机翻译的概念。自此，机器翻译进入了历史舞台，走过了一条曲折而漫长的发展道路。从那时起，在过去的65年里，这台机器已经被翻译成一个重要的地方，国际学术界，商业界，甚至军事圈一起竞争。

机器翻译是一门涉及语言学、数学、计算机科学和人工智能的综合性学科，被列为21世纪世界十大科技问题之一。同时，机器翻译技术有很大的应用需求。随着经济全球化和互联网时代的发展，克服语言障碍已经成为国际社会面临的共同挑战。

自20世纪80年代中期以来，基于语料库和多引擎机器翻译方法的广泛应用，机器翻译系统的性能和效率得到了显著提高，各种翻译软件如雨后春笋般涌现。随着互联网的广泛应用，在线翻译已经成为当今机器翻译的亮点。

机器翻译分为文本机器翻译和语音机器翻译。谷歌目前在文本机器翻译领域处于领先地位。它可以提供65种主要语言之间的即时翻译，包括单词、句子、文本和网页。谷歌的文本机器翻译主要基于机器学习，建立了统计翻译模型；将大量文本输入计算机，通过海量的统计数据提高翻译的准确性。谷歌的成就主要得益于统计方法和云计算技术。根据英国《经济学家》杂志最近发表的一份报告，谷歌一天的机器翻译量相当于全世界一年的人工翻译总量。目前，每月有超过2亿人使用谷歌的在线翻译。

目前，谷歌在语音机器翻译方面也处于领先地位:它可以通过语音实现自动检索，然后将语音交互技术与机器翻译技术相结合。流行的安卓智能手机具有这种强大的语音机器翻译功能。据美国探索频道(American Discovery Channel)报道，微软最近开发的语音翻译软件可以将用户所说的话快速翻译成其他听众的母语，并能保留用户的口音、音色和语调，听起来就像用户所说的一样。

机器翻译消除了不同语言之间的障碍，可以称之为高科技造福人类。但是机器翻译的质量一直是个问题。美国发明家、作家和未来学家雷·科兹韦尔(Ray Kozwell)最近在接受《赫芬顿邮报》(Huffington Post)采访时表示:“到2029年，机器翻译的质量将达到人工翻译的水平。”然而，一些有机翻译专家说，根据著名的“图灵测试”和“摩尔定律”，机器翻译的质量可能在下个世纪达到人工翻译的水平。由于机器翻译的一些理论问题至今没有得到根本解决，一些方法和技术也没有得到实质性的改进；机器翻译系统的性能不尽如人意，尤其是翻译质量，离理想的目标还很远。中国数学家周海中认为，如果不了解大脑如何对语言进行模糊识别和逻辑判断，机器翻译就不可能达到“信、达、雅”的水平。恐怕这种观点指出了制约翻译质量的瓶颈。