昨天晚上一则新闻《百度机器翻译获2015年度国家科技进步二等奖》让我激动又焦虑，我激动的是“机器翻译取得的进步”，焦虑的是“机器翻译正在摧毁整个翻译行业”
此前机器翻译一直进展缓慢：
机器翻译是人工智能领域最难的课题之一。1947年，机器翻译步入历史舞台，50年代机器翻译研究持续升温，美国、前苏联等国家均出现了研究热潮。然而多年来机器翻译却一直处在象牙塔中，因为让机器理解人类语言，要经历从分析、理解到转换生成等繁杂步骤，让原本只认识“0”和“1”的计算机去实现不同语言之间的翻译，涉及到语言现象的灵活多样、翻译知识获取难度大、翻译模型计算复杂度高等多个难题。
大数据让机器翻译迎来春天
此次由百度与中科院自动化所、计算所、浙江大学、哈尔滨工业大学、清华大学等共同研发的“基于大数据的互联网机器翻译核心技术及产业化”项目，突破了机器翻译领域内的四大技术难题——(1)提出基于大数据的互联网机器翻译模型，快速响应高负荷翻译需求；(2)基于大数据的翻译知识获取，克服语言数据噪声问题；(3)通过深度语义分析和翻译技术，解决语言语义歧义问题；(4)提出枢轴语言机器翻译技术，实现了稀缺语种的多语言翻译。
机器翻译已经有了翻天覆地的进步
一直关注机器翻译，也一直对机器翻译有实操，从2013年，我们就在俄语公共号接入了机器翻译服务，从我们选择的样本测试，从2013年到2016年，机器翻译在通用语言领域的准确度已经有了翻天覆地的进步。我们公共号的翻译功能也每日有七八万人使用，据说某地夜总会还专门组织乌克兰俄罗斯服务员集体培训使用我们微信的翻译功能与客户沟通。
海量数据给了机器翻译的改进取之不尽用之不竭的素材
以前机器学习进展缓慢的根本原因在于：算法不精、数据不足。
算法方面：从“小黄鸡”到软银机器人Pepper到微软小冰，“机器学习”已经颠覆了人类对机器算法的想象。
数据方面：当前信息大爆炸，数据每年都在几何倍增，现在一小时的翻译数据可能就是那个时代用于机器学习所有数据样本的总和。谷歌的数据，百度的数据，微软的数据，网易的数据，腾讯的数据都接进来做机器翻译训练了。去年年末，微软宣布其旗下的语音通讯软件Skype开始支持实时翻译功能，可以在对话进行时将母语不同的双方的对话直接翻译成对方的语言。早在去年，微信就开始介入微软的api提供通用语种翻译服务；谷歌和百度更是加入了语音识别服务，目前谷歌和百度每日数亿人使用其翻译服务。
最让人恐慌的是：在算法的优化下，机器翻译每天都在高速进步呀！
机器翻译已经蚕食了很大一部分翻译的翻译市场
事实上，机器翻译对翻译行业带来的冲击将会是致命的，承担不要求准确度的简单翻译任务的普通翻译人员将被机器彻底取代。最近，有一对年轻的中国夫妇仅仅通过我们微信的翻译功能将中文翻译成俄语和英语，以此作为与当地人交流的唯一方式，居然也完成了俄罗斯的蜜月旅行。虽然过程中有不少故事，但结果还是十分成功的，这意味着旅游翻译的存在已经失去了意义。
专业翻译市场苟延残喘
由于机器翻译技术的进步与外语教育的普及，翻译的存在价值被大大地削弱了，唯一离不开专业翻译的大概就只有文学作品与商业谈判了。很多人会说，专业资料不能机器翻译，是的目前情况下，涉及合同，工程方面的专业领域除了各个领域的专业词汇外，其实不难，但是对信息的准确性要求很高，所以机器翻译暂时无法取代。 有一个客观情况却是：中国的翻译价格已经几乎20年没有涨过了。。。
庞大的跨境电商翻译市场被机器翻译霸占，人工翻译基本缺席
翻译最大的客户是贸易，电商的出现改变了贸易沟通形式， 从此前的邮件、信函、电话、会面变成了页面图片文字呈现。然而电商的翻译市场人工翻译缺基本缺席，完全被谷歌、百度免费机器翻译霸占。中国跨境电商市场越发达，人工翻译越被挤压。
同传翻译只是少数人的“荣耀”
至于生意谈判上的同声传译，这倒是个高薪的职业，但其所需要掌握金融、法律、工程的相关知识就不是一件容易的事，只有金字塔尖的少部分翻译可以胜任这样的工作。然而，现在，机器翻译将这金字塔的底端给拆掉了。
人工智能+机器翻译恐最终超越人工翻译
有行业风向标的IBM最近决定砍掉利润丰厚的咨询业务，转向“认知技术”；微软小冰的智商已经相当于一个16岁少女，而且再以远超过人类成长的速度成长；谷歌过去一年收购了20多家人工智能的公司；百度的人工智能部门的“大脑”也已经长大到人类四五岁的智商了。
当人工智能的智商超过自然人智商的时候，大脑容量有限的人工翻译 PK 不知疲倦且无限扩容的机器翻译会是什么结果呢？
机器翻译会不会取代人工翻译还需时间鉴证，但是已经足以摧毁整个翻译行业了！！！
