機器翻譯出錯鬧笑話的段子數不勝數，但大資料的應用卻令這種技術手段日趨完善。 甚至有支援者認為，機器翻譯終將取代人力，讓人類克服語言障礙交流。 然而，技術真能參透人類語言的豐富和微妙之處嗎？
初級機器翻譯更像一部電子詞典，擅長翻譯單個字詞和簡單句子，但對多義詞卻束手無策。 正因如此，儘管發展多年，純粹的機器翻譯仍然錯漏百出。 大資料時代的來臨，可能徹底改寫這種局面。
輸入的文本資料越多，機器翻譯的準確率越高。 各門語言的情況不一樣，建立一個機器翻譯模式，通常需要3000萬個單詞或者100多萬個句子。 多虧有聯合國和歐盟這樣的機構存在，其翻譯人員歷經多年積累起豐富的平行語料庫（也稱翻譯記憶庫），為機器翻譯研發人員省去不少麻煩。
這也解釋了以資料和資料龐大著稱的谷歌為何在機器翻譯領域表現卓越。 谷歌的機器翻譯專有系統堪稱業界典範，能夠實現63種常用語言的交互翻譯。
然而，人類語言如此複雜、微妙，遠非平行語料庫能夠囊括。 如果涉及比喻或者任何詩意的語言，就非常困難，專家表示，如果用到一個翻譯系統從未見過的雙關語，電腦只會字面直譯。
如果考慮各種語言的出處和文化差異，有些字詞無法翻譯，即所謂的不可譯性現象，則根本不能指望機器翻譯取代人工翻譯。
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