科技博客VentureBeat近日撰文称之为，近些年来，人工智能早已从理论应用领域破壳而出有，机器学习技术渗透到了智能汽车、视频游戏、数字营销、虚拟世界助手和聊天机器人等产品。随着AI影响力的大大扩展，它们不会之后超越原先力量均衡，让某些行业旧貌换新颜。
2020-03-30 下午，柯洁在与AlphaGo的第二局比赛中投子认输，机器早已完全笑傲棋坛。不过，在最近今年2月的另一场翻译成人机大战中，AI没能战胜人类。那么，未来机器某种程度不会让人类翻译成失业，搭建全人类无障碍交流的“巴别塔”吗？棋类游戏人类全面溃败胜过这个答案，我们必需再行理解AI和机器学习是如何一步步战胜人类的。
1996年，IBM的深蓝电脑首次挑战国际象棋大师卡斯帕罗夫，首度交手卡斯帕罗夫获得胜利。不过，沉寂一年后卷土重来的深蓝却输掉了第二场比赛。在那之后，计算机又有了突飞猛进的发展，国际象棋领域，人类早已再行无以与其叫阵。深蓝挑战卡斯帕罗夫20年后，AlphaGo横空出世，它在最好攻下的棋士上4；1战胜了韩国高手李世石，惊掉了全世界的下巴。
随后，AlphaGo又化身Master，在互联网上获得了60场全胜的战绩。而2020-03-30 ，Ultra的AlphaGo在比赛中早已2:0领先柯洁。
机器翻译早已发展到3.0时代现在，业界开始将翻译成看作下一个突破口。语言的分解和翻译成对机器来说仍然是最简单的挑战，上世纪50年代IBM就企图超越这一藩篱，但直到上世纪90年代，搜索引擎Altavista才发售了确实的翻译成工具。不过，机器翻译有自己的局限，它不能“翻字典”逐一单词展开翻译成，缺少背景科学知识的它大多数时候翻译成出来的都不像人话。
机器翻译之后，我们转入了统计资料机器翻译（SMT）时代。它不会利用模型将语段中的单词或句子与此前的翻译成展开对比，然后再行找到合适的表达方法。
随着机器学习和AI的插手，机器翻译将转入第三个阶段。与人类大脑类似于，机器必须在语境背景下解读有所不同句段的用于方法，随着自学的了解，它们也能分解可解读的目标语言。为此，谷歌专门研发了神经机器翻译（NMT）技术，该技术不会以整个句子为单位展开解读（此前为单词和词组）。
在AI的助力下，NMT也能从翻译成资料中吸取“养料”，它能较慢分析语段结构并找到语义或结构切换的错综复杂之处。短期内人类翻译成会丢饭碗技术变革飞快，许多靠语言睡觉的人开始担忧NMT带给的极大威胁，但对于普罗大众来说，能超越语言的藩篱显然令人期望。今年2月份，谷歌全新NMT系统在韩国世宗大学与人类译员展开了一场大战。
整个比赛耗时50分钟，人类和机器都要翻译成两段随机文本（并未翻译成过的），一段文学的，一段非文学的。在这次比赛中，人类以极大优势战胜了机器，韩译英和英译韩上机器都没有占半点低廉。
有人不会说道，翻译成可不像数学计算或者下围棋，评委在评判时可能会戴着有色眼镜。不过，这次比赛第三方裁判主要侧重母语者一眼就能显现出的语言错误，因此我们没理由猜测比赛的公平性。
赛后，评委回应，NMT系统翻译出的文本90%语法都有问题，或者说它不会翻译出一些没显著错误但不合乎人类语言习惯的语句。这场大战后，许多靠语言睡觉的人都能松口气了。不过从将来来看，NMT未来显然可以胜任一些技术类的文本内容，此类文本有严苛的文学创作规范且术语众多。
当然，即使是此类文本，NMT翻译成后人类也要对其展开一定的编辑和改动。至于文学和营销翻译成，难道最先进设备的AI也无能为力，因为此类文本的译文必须翻译成根据实际情况展开再行建构（如苹果“ThinkDifferent”的广告语翻译成“亦非凡想要”）。因此，在翻译成和语言的世界中，机器人还有很长的路要回头。
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