翻译包括纯手工翻译和机器辅助翻译（CAT，computer assisted/aided translation），还有传统的机器翻译（MT，machine translation）。
传统的机器翻译据说起源于20世纪50年代和60年代的美国，是为了破解苏联的大量俄语文件而开发的。它的原理是词汇之间的一一对应。可以想象，产生的翻译肯定是不可能的，也许我们只能看到原文讨论的主题。这种翻译模式或想法在翻译固定语言文本中有用。据说加拿大魁北克以这种方式播出了双语天气预报。
机器辅助翻译是指使用trados或wordfast工具，其核心原理是translation memory，也就是说，翻译记忆语料库。软件工具存储以前翻译或集中导入的双语语料。当遇到高度相似的原文时，它会自动调出以前的翻译，翻译人员会在此基础上修改并完成最终的翻译。它的翻译单元是一个句子。
以上介绍的基于语言汇一对应的机器翻译和基于翻译记忆数据库的CAT实际上代表了实现人工智能的两个想法。我只是从事翻译工作。我对人工智能了解不多，但机器/计算机翻译属于人工智能的范畴。人工智能的关键是教机器你想让它知道什么，以及如何教它。
举一个我在TED演讲中听到的例子。
演讲者从事图像识别软件的开发。最初的常规是通过描述图片来教机器识别事物。例如，为“猫”设置“圆脸、尖耳朵、长尾巴”等参数，但效果很差，机器识别站立的猫，不能识别坐着的猫。
后来，研发人员改变了他们的想法，模拟人类孩子是如何认识猫的——看到更多，他们知道这是一只猫（孩子们不会分析原来的圆脸、尖耳朵和长尾巴）。所以在机器里存储了很多猫的图片，并告诉它这是一只“猫”。后来，当机器遇到类似的图片时，它可以识别它是一只猫。现有的数据库越大，机器识别就越准确。
就我个人而言，我认为实现高质量的机器/计算机翻译也应该采取后一个想法，即基于大量双语语料的记忆和学习——让机器记住什么意思，而不是将句子分解成单个单词，然后在另一种语言中找到它们的对应性。
根源或语言的复杂性，无论哪两种语言，都不能像二进制和十进制那样一一对应，所以第一种思维的发展前景非常有限。第二个想法可能是未来的方向，互联网实现的大量语料共享也为其发展提供了可能性。
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关于如何看待机器/在线翻译的进展：
虽然我是一名翻译，讨厌随意改变在线翻译，但我对机器/电脑/在线翻译本身很友好——毕竟，它不是一个人，所以不要嘲笑它。
它对译者也有用。对于一些词汇（而不是整个句子），它给出的翻译通常是业内人士使用的，因为它基于大量的现有语料。
因此，当机器翻译产生可笑的翻译时，不要嘲笑它。应该嘲笑的是那些敢于使用这些翻译的人。
此外，没有必要恐慌你会被取代（如果你的水平远高于机器）；机器还很远——如果你知道语言可以美丽、精致、美妙，如果你知道很多时候它是人类的灵光、独特和偶然的产物，你就不会怀疑这一点。
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