云翻译要抢同声传译的饭碗?

2006年，谷歌公司开始涉足机器翻译。谷歌的目标是“收集全世界的数据资源，并让人人都可享受这些资源”。为了训练计算机，谷歌吸收它能找到的所有翻译，从各种各样语言的公司网站上寻找对译文档，因此汇集了大量的语料库。

答案显而易见

医学硕士一定会找到专业的翻译公司，来保证得到的翻译结果是合乎逻辑，阐述清晰的。而外贸公司需要的绝对是对翻译质量要求较高的“高品质人工翻译”。单纯的机器翻译还解决不了实际工作中的高要求。

经过近二十年的发展，最初的翻译软件已经逐渐被云翻译平台所取代。为了训练出足够“聪明”的语言模型和翻译模型，这些翻译软件开始采用众包的模式——用户可以为机器翻译的结果添加改进建议。

如果用户对在线翻译的结果进行了校对和精确的专业翻译，这种信息也会传递到云，云翻译平台就会记住用户的修改，在之后服务所有用户。

云翻译WritePath是一家利用群众外包以及机器学习技术为金融数据公司提供多国语言翻译服务的公司。这家公司集合了1万名左右精通35国语言的母语译者，这些译者中又有一些专业专长，如法律、财经、工程、动漫等领域。他们都属于兼职挂靠在平台上，云翻译根据每个人的特长进行分配翻译任务。

除此之外，这家公司还有一套翻译加速器T-booster，技术原理和阿尔法狗的概念一样，可以针对大量语句进行模拟、分析、储存、再利用，加速有重复性质的翻译，为财经报告等大型文件，跨境电商的产品叙述，以及当红APP和网站等完成多语化工程。

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。

2014年，一个实时翻译视频风靡网络，视频中两名分别说着英语和西班牙语的人借助Skype软件的实时翻译功能竟然实现了无障碍交流。

这是微软的Skype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

支持40多种语言的文本实时翻译功能。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。

BBC是独家使用“多语言新闻报道技术”的新闻机。去年年底BBC推出了一种 “虚拟画外音”（Virtual Voiceover）的技术，这项技术可以在电视直播中将英语自动翻译成日语。

据 broadcastnow称，“虚拟同声传译”技术是由 BBC“新闻实验室”（News Labs）分部自行研发的，通过谷歌翻译实现，翻译过程中将自动转换语种，然后再仔细检查目标语种与原文的细微差别，再传递给电脑生成画外音，但现阶段所有自动生成的内容在播出前仍需要经过BBC双语记者的检查和编辑。

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?”

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。