机器翻译的发展与局限

我们所处的时代是信息时代，各种科技产品快速更新。近几年在翻译行业也掀起机器翻译的热潮，机器 *通讯作者。

人工智能的迅速发展无疑极大的方便了人们的生活和工作，人工智能已经渗透到我们生活的各个方面，也包括翻译方面。早些年，人们出国的时候必须带一名翻译人员，现在，一个智能翻译产品或者仅是一部智能手机即可。随着笔者对机器翻译了解的加深，尽管被其超高的智能化所触动，但笔者还是认为在近可预见的几年里，机器翻译尚存不足，不会完全取代人工翻译。笔者对机器翻译尚存的不足进行了探究，并举例例证。

2. 机器翻译的发展 机器翻译即运用机器辅助进行的翻译。这些“机器”可以是计算机、手机、在线翻译的网页(谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等)也可以是一些专门的翻译产品(比如讯飞魔飞)。

总的来看，机器翻译的发展史可以分为五个时期：早期探索时期(1933~1956)，第一次热潮时期(1956~1966)；商用的基于规则时期(1967~2007)；统计机器翻译时期(1993~2016)；神经网络机器翻译时期(2013 至今)。

机器翻译的研究历史可以追溯到20 世纪三四十年代。

20 世纪30 年代初， 法国科学家G. B.阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。

1933 年， 俄罗斯人特洛伊斯基(Peter Petrovich Troyanskii)第一次提出了机器翻译模型。1946 年，世界上第一台现代电子数字计算机埃尼阿克(ENIAC)诞生之后，美国科学家Warren Weaver 提出了机器翻译的思想，并写了《翻译》一文。1954 年，美国Georgetown-IBM 实验室成功利用IBM70 计算机将60 句俄文句子翻译成了英文。机器翻译的研究迅速铺开，并在1956 年后开始了持续时间近10 年的第一个热潮。

自《翻译》发表之后，整个机器翻译领域就分为两个流派：语言学学派和信息论学派。语言学学派相信机器翻译需要通过对源语言和目标语言的语法分析，解析其意义，再进行翻译。而信息论学派则从信息论角度出发，认为翻译是一个破解密码的过程。1966 年，美国的自动语言处理顾问委员会发表了著名的机器翻译研究现状报告， 这份报告指出机器翻译进展缓慢， 质量糟糕， 价格昂贵， 而且看不到未来， 他们建议专注于词典开发，这样导致的结果是美国科学家几乎有10 年没有参与竞争。

基于规则的翻译方法的系统包括双语词典以及每种语言的语言学规则。其中还可根据类别分为直接