机器翻译，是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程，是ai（人工智能）的终极目标之一。1954年，美国乔治敦大学研制出世界首个英俄机器翻译系统。从早期的词典匹配，到词典结合语言学专家知识的规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，机器翻译的技术研发历程，可谓旷日持久。然而，计算机系统始终难以理解人类的语言，满足不了生活工作所需的“聪明”程度。

直到最近十年，随着ai技术的信息突破，机器翻译正在离开环境苛刻的实验室，开始为市场上的普通用户提供服务。

曾经的机器翻译，只是一个美好的科幻梦想。

如今，它正在变为具有无限可能性的现实，一步步的向我们走来。

人工智能时代的百家争鸣，产品体验决定一切

随着国际化的进一步加深，人们对于不同语种间的沟通需求也愈发迫切，传统的人工翻译行业，或许要受到一次史无前例的挑战。google、facebook、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗，都不愿错过这一场人工智能的历史进程。各大科技巨头公司的市场角逐中，产品体验上的易用性，成为了当下评价机器翻译产品的最好指标。

2006年，google宣布上线google translate翻译功能，拉开了最近十年的“人工智能+机器翻译”的ai技术舞台帷幕。2016年google发布了gnmt-谷歌神经机器翻译系统，将整个输入句子视作翻译的基本单元，大大提升了翻译效率。在不同的语言对比中，gnmt把pbmt与人工翻译的鸿沟缩小了58% ~85%，接近了人工翻译的水平。许多人工翻译工作者感慨：“作为翻译，看到这个新闻的时候，我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧。”

google率先拿出了神经机器翻译的概念，其他科技公司也不甘示弱，从产品和技术上展开了激烈的竞争。9月7日，全球范围内最具权威的国际评测大赛wmt2017，在丹麦首都哥本哈根举行。wmt全称workshop on machine translation，是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。在20多家国际知名机构的激烈竞争中，搜狗提交的中英和英中系统，获得了wmt2017人工评价指标的双向第一名。同时，搜狗提交的中译英系统在20个提交的系统中，获得八项机器评价指标中的七项第一，并且获得主要机器指标bleu（bilingual evaluation understudy）第一名。

随着深度学习理念的技术开发，包括google、facebook、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗在内的各大巨头，都在试图将深度学习理念应用到机器翻译之中，推出各类产品来探索其应用性。例如搜狗推出的输入法“中英互译”功能，将深度神经元网络翻译系统与输入相结合，利用搜索技术跨越信息阻隔，再用神经元翻译技术打破语言障碍，实现“一边说中文、一边出英文”的智能机器同传翻译效果。

显而易见，中国的语音翻译技术，已经进入了世界最前沿的技术领域。

作为普通用户，我们能享受到多少ai翻译的“红利”？

作为普通用户，人们更关心的是ai智能翻译技术，究竟能在实际应用中达到一个怎样的表现水准。尤其是当用户运用口语化的声音表达时，ai能否准确判断出语音的语义理解，做出准确的停顿思考，最终得到一个合格的翻译成果。

下面，我们就来做几项实际的语音翻译测试。通过和“谷歌翻译”和“搜狗输入法”的智能翻译翻译结果来做对比，挑战各种高难度的翻译语境，验证人工智能的机器翻译水准到底怎么样。

1、情感对话。汉语一向博大精深，许多时候我们说话时的文字内容没有变化，可能仅仅只是前后序列稍加变动，整个语句的语义就大有不同。尤其是在诠释情感对话时，往往会更激烈、更直接、更不看重缜密的语法排列。对于机器翻译成英文来说，这无疑是一个相当难理解的挑战。

原文：曾经我喜欢过一个人，现在我喜欢一个人过

谷歌翻译：i used to have a person, and now i like a person too

搜狗输入法翻译：once i liked a person, now i like to live alone

机器翻译世界杯的中英互译冠军实力如何？让谷歌和它pk下就知道了

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