要思考“機器翻譯”是否能取代“人工翻譯”，我們首先需弄清何為“機器翻譯”。

按目前翻譯需求的提交和反饋方式，“機器翻譯”主要可分為“文字機譯”、“語音機譯”與“圖片機譯”三種方式。

谷歌、微軟、百度、Facebook等各大科技公司積極研發的“機譯”技術中，多以“文字機譯”和“語音機譯”為主；

在這兩方面谷歌皆暫處領先地位，而“圖片機譯”則近幾年才受到關注；

谷歌和百度都已在“圖片機譯”領域小試牛刀，盡管識別結果和翻譯質量不盡人意，但也不失為一種嘗試。

其實，“機器翻譯”十分依賴于“語料庫”的充實?！罢Z料庫”所囊括的語言種類及表達方式越多，越能發揮出“機器翻譯”的優勢；

反之，也會越發顯出“機器翻譯”的劣勢來。一旦需求者有新的需求向機器提出；

機器便可通過自身的“學習技術”自動檢測并依據語料儲備做出相應調整，即“機器翻譯”的確是可以隨著使用量的加大而不斷改進及優化的。

可問題在于，人類的語言種類在一定時間期限內或許是有限的，但人類語言的表達方式卻是千變萬化、種類無限、無法量化的。

多大的使用量算大?多充實的語料庫能算充實呢?

此外，目前的“圖片機譯”多依賴“光學字符識別”技術，即當用戶提交圖片翻譯需求時；

機器運用“光學識別技術”將圖片格式的字符識別并轉化成文本格式的字符；

再運用和“文字機譯”一樣的方式去“語料庫”進行匹配和答案檢索。

這其中存在兩重技術轉換，然而，每一重技術都存在失誤的可能，這使得“圖片機譯”的翻譯準確度比其他兩種機器翻譯方式還要糟糕。

如果既不能使“語料庫”資源儲備“完備”，也不能保證圖片翻譯“字符識別”完全準確；

如此，“機器翻譯”如何才能實現“質”的飛躍，從而將“人工翻譯”踢下歷史舞臺呢?

如此，機器真的能取代人工翻譯?科技真的會讓翻譯失業?答案，不言而喻。

——選自：樂文翻譯

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