你想過和異國人說話不需要再有翻譯，只需隨身攜帶一個輕巧的數(shù)碼機器嗎？目前來看這仍是奢望。不過，或許某一天，我們終于可以不再學(xué)習(xí)頭疼的外語就能實現(xiàn)和外國人的無縫交流。

　　機器翻譯是一個充滿挑戰(zhàn)的研究領(lǐng)域，正因為難度很大，它被列為21世紀世界十大科技難題之首。一路走來，機譯經(jīng)歷了艱難而曲折的發(fā)展歷程，既有成功和興奮，也有挫折和困惑。

　　然而，需求永遠走在應(yīng)用的前方。由于近年來全球化進程的加速以及國際交流的日趨頻繁，人們對于翻譯的需求***增長。而互聯(lián)網(wǎng)的普遍應(yīng)用則使在線翻譯成了當(dāng)今機譯的重頭戲。

　　在這一領(lǐng)域，競爭正變得***激烈。如今功能較強、方便易用的在線翻譯工具有谷歌翻譯、必應(yīng)翻譯、臉譜翻譯、寶貝魚翻譯、巴比倫翻譯等，其中后起之秀的谷歌翻譯***特色，同時***代表性。

　　谷歌翻譯目前可提供63種主要語言之間的實時翻譯；它可以提供所支持的任意兩種語言之間的互譯，包括字詞、句子、文本和網(wǎng)頁翻譯。另外它還可以幫助用戶閱讀搜索結(jié)果、網(wǎng)頁、電子郵件、YouTube視頻字幕以及其它信息，用戶甚至還能在Gmail內(nèi)進行實時的多語言對話。

　　谷歌翻譯主要是采用統(tǒng)計翻譯模型，往計算器內(nèi)輸入大量的文字文本，包括源語言的文本，以及對應(yīng)目標語言人工翻譯的文本，通過海量統(tǒng)計數(shù)據(jù)來提高翻譯精確度。

　　之所以采用統(tǒng)計翻譯模型，一個重要原因是，谷歌翻譯采用了云計算架構(gòu)。該架構(gòu)擁有谷歌研發(fā)的分布式計算系統(tǒng)（MapReduce）和分布式存儲系統(tǒng)（BigTable）；而這兩個系統(tǒng)很有創(chuàng)造性，而且有極大的擴展性，使得谷歌在系統(tǒng)吞吐量上有很大的競爭力。

　　機譯更激動人心的應(yīng)用，在于日常對話中的實時翻譯。這一領(lǐng)域同樣是谷歌領(lǐng)先；它擁有較強的語音識別技術(shù)，可以通過聲音實現(xiàn)自動檢索，再將語音識別和機譯結(jié)合在一起。

　　2011年11月，谷歌***推出了一款手機翻譯軟件；該軟件支持包括漢語普通話在內(nèi)的14個語種。對著谷歌Android智能手機講話的用戶，幾乎能實時聽到他們的源語言被翻譯成目標語言；而通話對方的語言也會被翻譯成該用戶的母語。

　　谷歌董事長埃里克施密特稱，這種手機翻譯服務(wù)將會得到極大改善，甚至可能進行“同聲傳譯”；其前景是令人樂觀的。

　　谷歌的***科學(xué)家阿施斯維努戈帕爾稱，谷歌的最終目的是研發(fā)出能夠翻譯全球至少10億人所說的300種語言的手機軟件。

　　除了傳統(tǒng)的翻譯思路，一種被稱為解碼外語的新方法也小荷露出尖尖角。

　　這項由南加州大學(xué)的科學(xué)家們提出的全新機譯方法把英語視為一種初始語言，而需要翻譯的外語類似一種加密后的高級文字，通過譯碼破譯，把外語「破解」，變成英語。

　　不過，現(xiàn)實是骨感的。目前，這種翻譯方法只能翻譯一些短句或電影字幕，尚未運用到長句或片段翻譯中，但它卻給機譯研究打開了一條新的思路，且可以運用到任何一種語言中?？茖W(xué)家們稱，因為不需要任何既有的文本為基礎(chǔ)，這種翻譯方法今后甚至可以對“海豚音”或“外星人語言”進行破譯。

事實上，不論哪種方法，影響機譯發(fā)展的***因素在于譯文的質(zhì)量。就已有的成就來看，機譯的質(zhì)量離***目標仍相差甚遠。

　　中國數(shù)學(xué)家、語言學(xué)家周海中曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質(zhì)量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設(shè)計問題；單靠若干程序來做機譯系統(tǒng)，肯定是無法提高機譯質(zhì)量的。

　　同時，他還指出：在人類尚未明了“人腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷”的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。這也是制約機譯質(zhì)量提高的一大瓶頸。

　　值得一提的是，美國發(fā)明家、未來學(xué)家雷科茲威爾最近在接受《赫芬頓郵報》采訪時預(yù)言，到2029年機譯的質(zhì)量將達到人工翻譯的水平。對于這一論斷，學(xué)術(shù)界還存在很多爭議。

　　不論怎樣，目前是人們對機譯最為看好的時期，這種關(guān)注是建立在一個客觀認識和理性思考的基礎(chǔ)上的。我們也有理由相信：在計算器專家、語言學(xué)家、心理學(xué)家、邏輯學(xué)家和數(shù)學(xué)家的共同努力下，機譯的瓶頸問題將會得以解決。