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美国教授，Andrew McAfee，是MIT的首席科学家。在一次采访中，他问了一个有趣的问题：机器翻译是2岁孩童，还是45岁中年人？
McAfee教授早先时候列出了他认为的对未来10年对商业领域最有影响的5项新技术：
IBM Watson Q&A计算机（IBM’s Watson Q&A computer）
谷歌自动驾驶汽车（Google’s autonomous car）
自然语言理解和生成技术（Technologies to understand and produce natural human speech）
实时高质量机器翻译（Instantaneous, high-quality machine translation）
智能手机和应用（Smartphones / App phones in the developing world）
值得注意的是第一项和第四项。两项技术都已经非常成功。 Waston电脑和机器翻译都是由IBM Waston实验室产生的。同时机器翻译和自然语言处理有共通性。在第四项中，McAfee教授特别强调了“高质量”机器翻译。反过来说，低质量或一般的免费机器翻译对商业的影响力几乎可以忽略。
对于机器翻译质量如何提高呢？
翻译质量高，最重要是让交流可以“行动化”（actionable）技术上而言，语言模式的训练或定制化可以提高翻译质量。
假设我要做医疗行业，那我就需要做医疗行业的培训，熟悉医疗术语，了解医疗行业知识。同样，机器翻译也要如此。行业定制的语言模式需要开发，针对行业的语料库和知识对于提高机器翻译质量尤为重要。
我们对这个过程是可以进行量化评价的。
上图是一个为半导体公司做的对话应用（chat）机器翻译的实例：英文到西班牙文。“没有定制”机器翻译和“定制”机器翻译所作的对比，用1到5来打分。上述打分是由专业翻译人员在“自由”评价状态下给出，他们并不知道翻译是由谁在什么状态下来做的。得出的结论是我们可以培训机器翻译模式从而让机器翻译更智能，产生更高质量和可以“行动化”的翻译。
回到McAfee教授的问题，他提出的观点是，两岁的孩子放到一个异国语言环境里，孩子要按年来算才能达到精通的程度，而不是月。而45岁的中年人放到同样的异国语言环境里，他可能永远也不会达到精通的程度。
机器翻译的前途会是2岁的孩子还是45岁的中年人？期待答案。
