实时翻译软件强势来袭！

对外语残疾的同学来说，学外语是一件十分非常之痛苦的事，看不懂读不了说不了……不过，福音来了，实时翻译的软件来了。以后就可以带着这款软件走天下了。

这款翻译软件来源于Skype，它家终于竟然实现了无障碍交流的人类梦想，把把一种自然语言转变为另一种自然语言！

好奇宝宝，如果你想问这个技术是怎样实现的，请看下文。

微软的Skype于2014年12月宣布推出实时机器翻译的预览版、支持英语和西班牙语的实时翻译了，并宣布支持40多种语言的文本实时翻译功能。Skype翻译背后最重要的技术就是语音识别的巨大提升，使用微软神经网络语音识别技术与机器翻译相结合，允许用户可以在一对一不同语言交流时可以更好的翻译。

目前机器翻译的主流方式叫“统计翻译”。统计机器翻译的基本原理是：从语料库大量的翻译实例中自动学习翻译知识，然后利用这些翻译知识自动翻译其他句子。

这项技术的难点不是在于收集庞大的语言数据，而是语言背后的文化。首先是语言有其模糊性，在不同的语境下，同一语言会被解读成不同的意思。比如，“东西“这个词。其次是语言的语序，比如”鸟不打了“，你怎么断？还有一对多的翻译选择，比如”笑“是”smile“还是”laugh“呢？

所以，一款好的实时翻译软件真的是得之不易，从你的嘴巴到他的耳朵，短短的时间，机器已经做了好多的动作。

但是比起人工翻译所耗费的成本巨大，前期投入巨大的研究也是值得的。充分利用机器翻译技术提供智能自动翻译服务。毕竟机器不会累、学习快，一个系统同时掌握十几种语言互译也不是问题，也许永远不会像人一样出现翻译盲点。

实时翻译软件走到今天也是经过了长久的探索的。它甚至曾一度被视为是天方夜谭，其可行性和实用性不断遭受质疑。纵观机器翻译技术发展史，大致可分为草创、萌芽、沉寂、复苏、发展共5个阶段。

1、二十世纪三十年代初，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。1946年，世界上第一台现代电子计算机ENIAC诞生。随后不久，信息论的先驱、美国科学家Warren Weaver于1947年提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法。1949年，Warren Weaver发表《翻译备忘录》，正式提出机器翻译的思想。

2、英俄机器翻译试验，向公众和科学界展示了机器翻译的可行性，从而拉开了机器翻译研究的序幕。随后十年左右的时间内，机器翻译研究热度不断上升。美国、前苏联及一些欧洲国家均对机器翻译研究给予了相当大的重视，机器翻译一时出现热潮。

3、然而，正当一切有序推进之时，尚在萌芽中的“机器翻译”研究却遭受当头一棒。1964年，美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会。委员会经过2年的研究，于1966年公布了一份名为《语言与机器》的报告。该报告全面否定了机器翻译的可行性，并宣称“在近期或可以预见的未来，开发出实用的机器翻译系统是没有指望的”。受此报告影响，各类机器翻译项目锐减，机器翻译的研究出现了空前的萧条。

4、进入二十世纪七十年代中后期，随着计算机技术和语言学的发展以及社会信息服务的需求，机器翻译才开始复苏并日渐繁荣。业界研发出了多种翻译系统，例如 Weinder 、EURPOTRAA、TAUM-METEO等。其中于1976年由加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合开发的TAUM-METEO系统，是机器翻译发展史上的一个里程碑，标志着机器翻译由复苏走向繁荣。

5、1993年IBM的Brown和Della Pietra等人提出的基于词对齐的翻译模型，标志着现代统计机器翻译方法的诞生。2003年爱丁堡大学的Koehn提出短语翻译模型，使机器翻译效果显著提升，借助同时期Franz Och提出的对数线性模型及其权重训练方法，短语翻译模型在工业界开始广泛采用。2005年David Chang进一步提出了层次短语模型，同时还有多个大学和研究所在基于语法树的翻译模型方面研究也取得了长足的进步。

实时翻译软件的强势来袭，会抢占了同声翻译的生意吗？目前担心这个问题还为时尚早。虽然现在可以通过一些实用的技术让机器去模拟人的智能活动，模拟人对语义的理解，但相对于彻底的人工智能和语义理解，还有相当长的道路。如果有一天机器真的能够实现准确的实时翻译，它们的角色更可能是辅助相关产业的工作人员更轻松、便捷地开展工作，而不是取代他们。（编辑：卷扬机）

（作者：科普中国责任编辑：天极科普君）

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