从《圣经》中的巴别塔到世界语（Esperanto），再到如今的机器翻译，人类一直致力于消除语言间的隔阂，乐此不疲。巴别塔半途而废，世界语功亏一篑。如今，机器翻译的出现仿佛让人们重新看到了希望，然而它是否真能如人们所畅想的那样，永远地解决翻译问题？
首先请随小编一起回顾机器翻译的发展历史。
曙光乍现：Translation Memorandum（1949）
1949年，美国洛克菲勒基金会副总裁Warren Weaver在备忘录《翻译》中首次提出利用计算机进行机器翻译的设想，为美国乃至世界范围内的机器翻译研究奠定了基石。
他说，翻译就像解码。
星星之火：IBM Experiment（1954）
1954年，美国乔治敦大学（Georgetown University）与IBM公司合作用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验，向公众和科学界展示了机器翻译的可行性，从而拉开了机器翻译研究的序幕。
From“Mi pyeryedayem mislyi posryedstvom ryechyi”to“We transmit thoughts by means of speech”
风风雨雨：The ALPAC Report（1966）
1964年，美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会(Automatic Language Processing Advisory Committee)。经过两年的研究，委员会于1966年公布了一份报告，否定了机器翻译的可行性。因为Weaver等科学家对于机器翻译的研究是基于统计学的，但语言学家认为语言是无限的，基于经验主义的统计描述永远无法满足需求。受此报告影响，机器翻译的研究出现了长达十年的萧条期。
燎原之势：A Statistical Approach to MT（1990）
20世纪七十年代中后期，计算机技术和语言学不断发展，国际社会对跨语言交际的需求也与日俱增。在此需求刺激下，机器翻译又开始复苏，许多翻译系统应运而生，例如EURPOTRAA、TAUM-METEO等。1990 年 IBM的Peter F. Brown发表统计机器翻译开山之作A Statistical Approach to Machine Translation，基于大数据分析而构建的机器翻译系统得以重回人们的视野。至此，现代机器翻译纪元才真正开始。简单来说，计算机从大量的、成对的、由译出语与译入语构成的文本语料中发现翻译规则，对数据进行统计并从中学习。
机器都开始学习了，就问你慌不慌？
此后，步入二十一世纪，各家IT巨头犹如八仙过海，各显神通。2014年，Skype Translator大放异彩。随后，Google Translate独领风骚。以IBM、谷歌、微软为代表的国外研究机构和以百度、搜狗为代表的国内研究机构的成果层出不穷。前不久，谷歌神经机器翻译系统问世，又掀起了滔天巨浪。
那么，这些机器翻译的实力究竟如何呢？且看下篇：《机器翻译将取代译员? Not There Yet! 》。
翻译如做菜，煎炒炸煮、油盐酱醋
样样有学问，处处需琢磨
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