1969年7月20日，美国宇航员尼尔•阿姆斯特朗走出登月舱，标志人类征服了地球引力，而与其一起发动的“机器翻译”方案 ，50年过去了，仍然是一个世纪难题。 其实，从公元前5000新石器年代开端，人们一向在为跨言语的交流和交流持之以恒的尽力，从人工翻译到机器翻译，到今日的人机结合，7000年左右韶光中均未有实质性的开展和打破，那么人类言语有什么共同之处，比登月还难的翻译难毕竟难在何处?人工智能驱动下翻译难题怎么破解?谁能答复这个终极之问?
人类言语的特色决议翻译具有不行译性
言语是人类后天文明、思想与社会环境等许多要素效果的成果，不能脱离人类大脑的剖析而独自存在，在多种要素的效果下，使得不同社会环境中的人群之间交流充溢妨碍, 也使得不同言语间的转化更为困难。
Transn逼真董事长何恩培以为：“言语是人类大脑思想发生反响和东西，是眼、耳、鼻、口、舌六维经过口一维的表达方法，而且是人类有必要运用的、无可挑选的交流方法;而且相同言语和词汇，不同场景含义是不相同的，要结合阅历、特点等大脑发生反响进行剖析界说，当言语开展到一个较为齐备的状况的时分,文字就顺从其美的发生了,因而文字独自存在没有任何含义，文字要和大脑发生效果才干发生价值。”
在他看来，文字是文明的支撑，文明的构成是一个需求时刻堆集的缓慢进程，是一个集体的日子共同，当构成这个集体的共同文明之后，具有不行推论、不行猜测和不行论证，比方一些文章文字次序对调或许没有依照正常次序排列，并不影响人们正常阅览。
例如下面这段话：
“研表究明，汉字序顺并不定一影阅响读。比方当你看完这句话后，才发这现里的字满是都乱的。”
咱们能够看得懂是由于咱们眼睛获取的信息抵达大脑经过剖析，能够获取到正确的意思。
不行推论、不行猜测表现在，对相同事物的言语表达今日和明日表达语境、逻辑、心境等具有不相同，无法整齐划一的猜测。
一起，由于言语内部词汇、句法等结构的巨大差异，以及言语作为社会、文明等向外表达归纳表现, 不同集体间的言语无法在转化中做到肯定的等值。
美国言语学家奈达在《对等的准则》中也指出:“在言语间不行能做到彻底的对等, 因而也没有彻底精确的翻译。译文的全体影响只会挨近原文, 而不行能在具体内容上共同”。
技能性实质决议机器翻译具有天然的坏处
机器翻译是经过计算机完成从一种天然言语文本到另一种或多种天然言语文本的翻译，触及到天然言语(Natural Language)的拆分、转化、剖析、组合，还要将语意和语境了解剖析，将词汇嵌入其间调配组合，而且构成记载不断批改、纠错，已涵盖了天然言语处理的一切技能。
从起先的树立词典和语法规矩库，到语料库和统计学规矩，再到当今盛行的人工智能神经网络，不管机器翻译怎么开展, 毕竟逃脱不了其技能的赋性。
从其实质来看，机器翻译是一种“拆解”方法，即人为地将天然言语划分为语法、结构等，用规矩束缚它， 把拆分的碎片化归入“语料库”中, 再赋予必定的算法模型，但值得注意的是，人类言语是不能被形式化、单义化、被强求和程序化的，不然这种 “天然性”被损坏之后，就缺少了其自身所具有的艺术性、含糊性和灵活性。
人类的言语是较杂乱的, 人与人交流的时分都有或许发生误解, 更不用说机器了, 所以机器翻译或许或许无限挨近人能够读懂和了解的才能，满意根本“正确性”要求，在实践的翻译进程中不是简略的对字面意思进行翻译, 还需求对作者想要表达的弦外之音进行深化体会, 这是机器所短缺的。
图注：百度指数供给的“人工翻译”“机器翻译”重视度走势图
近些年来，根据神经网络的翻译能够学习和搜集信息仿照人类大脑的神经元树立联络，充分利用上下文信息，对语句进行全体编码和解码，然后生成更为流通的译文，所以人们达观地以为机器翻译将代替人类年代降临，运用时才发现翻译质量太差，开端置疑机器翻译而回归到人工翻译。
Transn逼真以为，虽然机器翻译在必定程度上确保翻译的高效性和精确性，可是可读性和流通性一向存在很大短缺，满意不了人们阅览精细化的需求，假如要确保翻译具有流通性和可读性，又要有“弦外之音”，有必要需求人工的干涉，即需求具有必定才能的专家对机器翻译内容进行修正审校，补偿其缺乏。
所谓的“人工干涉”，便是机器辅助人翻译的“译后修改”，翻译的功率背面仍是由人类舌人的才能决议的。
人工翻译“非标化”和“极限值”决议翻译难以有开展
翻译活动自身不仅仅触及言语自身, 言语背面的社会、文明、经济、政治等要素决议了其是一个跨学科的外交行为，是人类译者在一个杂乱的生态系统中进行习惯、进化的进程，是一个非标化的翻译活动。
假如把一篇文章给1000个不同的人翻译，成果都不相同，由于每个人教育布景、常识环境、文明、情感等不相同。
值得注意的是，人类舌人在翻译功率上下风，决议了单纯依托人工翻译难以有量的开展，无法满意人类的需求。
Transn逼真董事长何恩培举了个实例，假定舌人翻译的极限速度分钟180个字，人的阅览每分钟1500字，二者有 7-15倍的距离，人工翻译难以满意人类实践阅览速度需求。
在当今信息爆破年代，人们学习和获取常识的速度以及需求也在急剧增加，人工翻译的极限的天花板决议了其开展难以跟上信息的裂变式速度。
图注：人类常识数据的增加周期
联合国教科文组织的研讨标明：在18世纪时，常识更新周期为80-90年;19世纪到20世纪初，常识更新周期缩短为30年;上世纪六七十年代，周期为5-10年;而进入新世纪，已缩短至2-3年，2010年之后周期变为1年。乃至有人猜测，2020年，常识更新周期将在每73天内翻1倍。
人类言语犹如一条杂乱的地下河，人类一向凭借机器和人工智能破解“跨言语交流”翻译难题，机器翻译、人工翻译以及二者结合的人机共译形式下均各有坏处，但人类从未抛弃过测验和探究，Transn逼真一向以“让人类交流没有言语妨碍”为任务，提出第三产能“Twinslator”全新理念，让“人赋慧于机器，机器赋能于人”，未来已来，其或将成为处理人类多语交流的最佳实践手法。
