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因为人类语言不通，《圣经》中的“巴别塔”最终未能建成，以失败告终。如何打破语言壁垒，让人们能够自由交流，一直是人类追求的目标。

近年来，得益于统计和深度学习技术的发展，机器翻译正逐步成为现实，使不同语言间的无障碍沟通变得可能。

今年，《MIT科技评论》评选出的十大突破技术之一就是巴别鱼耳塞。这种设备可以在交流时实时翻译，并通过智能手机播放翻译结果。使用者回应后，回答同样会被翻译并在耳塞中播放，支持多种语言，使用便捷。

工业界对机器翻译技术的关注度也在不断提高。最近，微软宣布其机器翻译系统已达到专业翻译水平。谷歌、百度、Facebook等公司也在积极布局机器翻译，并推出在线翻译系统。

随着技术进步，机器翻译将在教育、旅游、社交、跨境交易等领域发挥更大作用。那么，机器翻译是如何理解人类语言并进行翻译的？如果机器翻译水平持续提升，翻译人员是否会失业？如果语言障碍被消除，世界将会发生怎样的变化？

[b]机器翻译的三大飞跃[/b]

微软技术院士黄学东在接受采访时提到，机器翻译的发展经历了数十年，并经历了三次重大飞跃。

早在1954年，人类就尝试让机器理解语言，但直到上世纪80年代才有所突破。当时，IBM通过规则方法、句法分析、语意分析等传统手段，试图让机器读懂人类语言。然而，由于人工智能技术尚未成熟，效果并不理想。

机器翻译的第一个重大突破来自IBM。研究人员采用统计方法，通过隐马尔科夫模型等技术，显著提高了翻译质量。这标志着机器翻译在上世纪90年代取得了质的飞跃。

进入21世纪，机器翻译迎来第二次飞跃，这得益于深度学习神经网络的应用。这种方法被称为神经机器翻译（Neural Machine Translation），最初应用于语音识别，随后扩展到图像识别和机器翻译领域。

神经机器翻译的基本原理是对源语言句子进行编码，将其转化为计算机可以理解的形式。编码结果包含多个隐含变量，每个变量代表从句首到当前词汇的语义信息。然后通过解码过程，逐词输出译文。

2018年，微软亚洲研究院与雷德蒙研究院合作开发的机器翻译系统，解决了神经机器翻译的一些限制，并借鉴了人类翻译的一些方法，如对偶学习、推敲网络、一致性规范、联合训练等，进一步提升了翻译水平。

从三次飞跃可以看出，一家公司的翻译系统效果好坏主要取决于两个因素：算法是否优秀和数据是否充足。

微软、谷歌、百度等大公司拥有优秀的算法团队和海量的数据资源，因此在机器翻译方面表现优异。国内的科大讯飞和搜狗公司在语音识别和自然语言处理方面积累了丰富经验，也具有竞争优势。

[b]机器翻译的影响与展望[/b]

机器翻译技术的进步，让人们看到了消除语言障碍、构建“巴别塔”的希望。但这一进展也引发了一些担忧：人类是否会因机器翻译而失去工作？

对此，黄学东认为，就像汽车取代马车一样，虽然某些职业消失，但也产生了新的就业机会。机器翻译只是将一些繁琐的工作交给了计算机，从而解放了人力，使其专注于更复杂和专业的任务。

大多数专业公司不仅不担心自身岗位被机器取代，反而积极拥抱新技术带来的便利。据“2015语言行业调查报告”显示，大部分公司在评估机器翻译的影响时，都选择了“显著影响”。这意味着机器翻译已经开始在各行各业发挥作用。据统计，2014年，欧洲许多公司已经开始使用机器翻译，美国公司中有21%的项目采用了这项技术，创下历史新高。

值得注意的是，该报告基于欧美主流中小翻译公司的调研结果，表明机器翻译不仅在日常生活中广泛应用，在专业翻译领域的作用也日益显著。

这一市场潜力吸引了众多科技公司，包括谷歌、微软、Facebook、百度、科大讯飞、搜狗等。它们纷纷推出翻译设备，如谷歌的Pixel Buds耳机，支持40种语言的实时翻译；微软的小冰系统和魔芋AI翻译机，支持60种语言的远场翻译；以及科大讯飞和搜狗的手持翻译机，具备离线翻译和拍照识别等功能。

随着机器翻译技术不断进步，未来在教育、旅游、社交、跨境交易等领域，将有更多应用场景。信息技术的发展降低了沟通成本，当机器翻译达到专业水平时，一个不同语言间无缝沟通的世界或许不再遥远。