传统翻译早已风化，随之而来的是大批量的高科产品
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Windows桌面版Skype新增实时翻译功能，让你不懂外语也能与老外畅聊
Skype
科技动态
Skype 今天宣布，Skype 翻译工具已经直接内置到了 Windows 桌面版 Skype 里，这意味着所有 Windows 桌面版用户在使用 Skype 进行语音或视频聊天时，可以直接使用 Skype 的实时翻译功能
Skype 目前支持 7 种语言的实时翻译，包括汉语普通话、英语、法语、德语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。在用 Skype 的 Windows 桌面版和其他人聊天时，如果对方说的语言是你听不懂的，你直接点击聊天界面右上方的地球按钮就可以为你实时翻译对方说的话。
Skype 已经公布了有关实时翻译功能的一些数据，这个功能推出后，法语翻译成英语的使用场景最多，每天的通话量也增长了 4 倍。因为 Skype 翻译依靠的是机器学习，因此用得越多，翻译质量也越高。现在 Windows 7、Window 8 和 Windows 10 上的所有 Skype 用户都已经可以使用实时翻译功能了。
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深度分解机器翻译
MT
机器翻译的实现方法
详细定义
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。比如，为了让机器顺利实现中英文之间的翻译，首先需要收集大量中英文双语句对，然后使用计算机从这些双语句对中统计并学习翻译知识。看到这里你也许会觉得，机器翻译好像也不难，不就是要收集到足够多的词汇和例句吗?当! 然! 不! 是!让机器学习翻译知识可不是一件简单的事。人类语言具有很大的复杂性。
首先，很多用词和表达方式是多义的、模糊的、跟特定应用环境相关的。即使是同一个句子，在不同语境下的意思也不相同。例如，碰到这样的情况，不仅仅是老外，机器估计也会 “迷茫”。
其次，不同语言的语序也不一样。例如 “最好的朋友之一”，翻译成 “one of the best friends”，其中 “之一” 的翻译被提前了。
再者，对于同一个句子，它可能有很多种正确的翻译方法。这样增加了机器学习过程的不确定性。例如 “你好” 可以被翻译成 “Hello”，或者 “How do you do” 等。
因此，一个优秀的机器翻译系统，对于词的翻译知识，短语的翻译知识、语法结构的翻译知识、语义的翻译知识等等全部都要掌握。
机器翻译的现状
现状处境
随着全球互联互通日益频繁，几乎人人都渴望着实时翻译这一 “逆天” 技术能早日变成现实，伴随这一代代科学家们不懈的努力，科幻正一步步照进现实。为了实现机器翻译的梦想，以 IBM、谷歌、微软为代表的国外科研机构和企业均相继成立机器翻译团队， 专门从事智能翻译研究，矢志打破语言障碍。我们科大讯飞也在做这方面的研究。
IBM 从 2001 起就开始大规模开展该领域的研究，并在英语、阿拉伯语和中文之间的互译领域进行重点投入 。2009年9月IBM 正式推出了 ViaVoice Translator 机器翻译软件，为自动化翻译奠定了基础。在此之后， IBM 所从事的这项研究项目无明显进展，不就后被放弃。自 2011年 开始，伴随着语音识别、机器翻译技术DNN（深度神经网络）技术的快速发展和经济全球化的需求，口语自动翻译研究成为当今信息处理领域新的研究热点。
Google 于 2011年1月 正式在其 Android 系统上推出了升级版的机器翻译服务，现在，谷歌翻译已经可以在超过 70 种语言之间进行互相翻译。在 2012年，谷歌翻译的用户使用量大约为 2 亿次。到目前为止，这项服务还是免费的。但对于一项自动化的翻译服务来说，跨国公司将会乐于使用这种服务，从而为其带来很高的价值，这意味着在未来谷歌几乎肯定可以通过这种翻译工具获取大量收入。
2012年 微软研究部门全球负责人里克·拉希德（Rick Rashid）在中国召开的一次会议上宣布了机器翻译 项目的成功。当时他用英语讲话，而一台微软计算机同时将他说的话翻译成普通话，而且是以拉希德自 己的声音说出来的，从这点上来看，微软的这个翻译程序已经沾染上了一丝人性。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，并宣布支持 40 多种语言的文本 实时翻译功能。本文开头提到的聊天软件 Skype 中使用的正是微软的机器翻译技术，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。
机器翻译的未来
发展趋势
随着机器翻译技术的进步，另一种担心也在悄然蔓延：“机器会抢同声传译的饭碗吗?会让从事这一行业的人类失业吗?
科大讯飞的工作人员认为，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。
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剖析在线翻译现状
深度剖析
可以看出的是互联网翻译服务不只是一个小众服务，报告中提到，中国网民中有超过一半用户使用过各种在线翻译服务，同时在使用翻译服务的场景上，也涉及广泛，比如在网络购物、使用搜索服务时候、使用微博的时候等等。用户对于翻译服务的需求普遍性（翻译及词典服务的高使用频率也不可忽视），使得大公司们纷纷将翻译服务作为吸引用户关注的很好的入口。目前国内的百度、网易、金山、腾讯以及国外的雅虎、谷歌、微软必应都在中国推出了在线翻译服务。
抢占用户入口也体现在了用户如何接触到这些门类繁多、品牌众多的在线翻译方面。调查反映，搜索引擎、导航网站、设置快捷书签、直接输入网址是用户最常使用的方式。可见，在这些渠道方面，各家大型互联网公司的优势并不相同。利用现有掌握的自有渠道为用户提供所需要的服务，不可谓是一个顺手拈来的事情。比如在百度搜索框中输入“在线翻译”或是“翻译”，得到的第一个结果就是百度自己的在线翻译服务。在大众在线翻译和词典市场，目前已基本形成了主要的竞争格局。这种竞争格局的形成并不取决于太多的技术力量推动，而更多地取决于各家的渠道优势（抵达到最终用户面前的优势）和品牌（各家在用户心中的占有率）。
同时也反映出另一个比较有意思的话题，即大公司效应，第一阵营排名前5位的在线词典的开发公司均是上市大公司：百度词典有强大的搜索渠道支持；有道和必应依托背后强大的门户平台；爱词霸的金山公司是最早涉足在线查词领域的公司；而必应更是系出名门，来自于操作系统巨头微软。金山作为最早涉足在线查词的公司，近年来内部做了很多调整，爱词霸更是有被公司内部重视不足的传闻，落到屈居第三位也就不足为怪了。
在线教育服务商切入在线翻译的市场有其独特的优势，比如并不弱的品牌和用户知晓度（沪江网）、多语种服务（如沪江提供了多语种的翻译、海词甚至还提供了方言的翻译等），而为了满足自身用户随时随地学习的需求，这些服务商大都提供了移动化的产品。
不过，从短期看，这些从教育领域切入在线翻译服务的产品要挑战更具大众品牌和口碑的同类服务还有很大的挑战性。笔者也不建议这些公司现在盲目地进入到面向更大众化的市场，还是需要结合自身原有服务的优势上去全面考虑。正如笔者在文章一开始时候提到的，目前在线翻译市场并没有单独的盈利模式，其本身依赖各家其他服务的全面配合。这不论是对大公司还是对中小公司都是如此。对沪江网这样的发展中的公司来说，能在竞争激烈的市场有自己的位置，靠的是多年来积累的品牌口碑，以及在多语种学习领域积累的经验，找到了自己与巨头公司的差异定位。
倘若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。
所以从事相关翻译工作的人员应该更好的充实自己，随着信息技术的发展，更好的掌握机器翻译的要领，提高自己的工作效率，有效的结合机器和人工，这样才能更加精益求精的翻译出想要的作品。