谷歌的围棋人工智能程序以4：1战胜人类围棋冠军的比赛，让人工智能成为炙手可热的时事焦点，人工智能研究最难课题之一的机器翻译（以下简称“机译”）也成为人们津津乐道的热门话题。以色列机译专家卡洛斯席勒教授日前预言：在人工智能的助力下，到本世纪下半叶就会出现大量的没有领域限制的机译系统，届时全球将基本实现无语言障碍交流。

谈到机译技术谷歌在该领域也有重大成果，最具代表性的就是它的在线翻译，目前能提供113种主要语言之间的即时翻译，刷新了机译产品的高度。近日谷歌的另一重大成果是语音识别API，即语音搜索和语音输入的支持技术，该技术能提供80多种语言之间的实时语音识别和翻译应用。

就在线翻译而言，无论是谷歌翻译，还是微软翻译、百度翻译、雅虎翻译、巴比伦翻译等，其翻译质量都离终极目标（达到人工翻译的水准）仍相差甚远。这些机译系统主要是采用统计翻译模型，往计算机内输入大量的文字文本，包括源语言的文本和对应目标语言人工翻译的文本，通过海量统计数据来提高翻译质量。为了使翻译更加精准，近年来谷歌、微软、百度等公司的机译研发团队利用被称为“深度学习”（Deep Learning）的人工智能改进翻译质量，并取得了阶段性的重要成果。深度学习技术的融入将大幅提升翻译的准确度，基于神经网络进行翻译将能使之变得更加精确。

众所周知，人工翻译的过程是人工译者集理解、分析、选择及再创造为一体的综合过程,是大脑思维活动的过程。因此，机译质量要达到人工翻译的水准，就必须解开大脑处理语言信息之谜。正如中国科学家、未来学家周海中教授所言：在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。这一观点精辟到位，道出了制约机译质量提高的瓶颈所在。可以说，近年实施的“人脑工程”对拥有思维的强人工智能研发具有重大作用。有理由相信，引入强人工智能的机译系统，有望达到人工翻译的水准。

也许有人担心：人工智能在翻译领域的应用会抢走人工翻译的饭碗。其实这种担忧是不必要的。至少在我们有生之年，机译不能取代人工翻译，它们只能是优势互补、相互促进和融合发展。

最后一提，美国发明家、未来学家雷科兹威尔博士在2011年接受《赫芬顿邮报》采访时预言，到2029年机译质量将达到人工翻译的水准。这一预言未免过于乐观，因为强人工智能依然任重道远。