要思考“机器翻译”是否能取代“人工翻译”，我们首先需弄清何为“机器翻译”。

按目前翻译需求的提交和反馈方式，“机器翻译”主要可分为“文字机译”、“语音机译”与“图片机译”三种方式。

谷歌、微软、百度、Facebook等各大科技公司积极研发的“机译”技术中，多以“文字机译”和“语音机译”为主；

在这两方面谷歌皆暂处领先地位，而“图片机译”则近几年才受到关注；

谷歌和百度都已在“图片机译”领域小试牛刀，尽管识别结果和翻译质量不尽人意，但也不失为一种尝试。

其实，“机器翻译”十分依赖于“语料库”的充实。“语料库”所囊括的语言种类及表达方式越多，越能发挥出“机器翻译”的优势；

反之，也会越发显出“机器翻译”的劣势来。一旦需求者有新的需求向机器提出；

机器便可通过自身的“学习技术”自动检测并依据语料储备做出相应调整，即“机器翻译”的确是可以随着使用量的加大而不断改进及优化的。

可问题在于，人类的语言种类在一定时间期限内或许是有限的，但人类语言的表达方式却是千变万化、种类无限、无法量化的。

多大的使用量算大?多充实的语料库能算充实呢?

此外，目前的“图片机译”多依赖“光学字符识别”技术，即当用户提交图片翻译需求时；

机器运用“光学识别技术”将图片格式的字符识别并转化成文本格式的字符；

再运用和“文字机译”一样的方式去“语料库”进行匹配和答案检索。

这其中存在两重技术转换，然而，每一重技术都存在失误的可能，这使得“图片机译”的翻译准确度比其他两种机器翻译方式还要糟糕。

如果既不能使“语料库”资源储备“完备”，也不能保证图片翻译“字符识别”完全准确；

如此，“机器翻译”如何才能实现“质”的飞跃，从而将“人工翻译”踢下历史舞台呢?

如此，机器真的能取代人工翻译?科技真的会让翻译失业?答案，不言而喻。

——选自：乐文翻译

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