谷歌发布了谷歌神经机器翻译（GNMT：Google Neural Machine Translation）系统，将机器翻译误差降低了 55%-85% 以上。可以认为谷歌神经机器翻译系统是一项颠覆性的突破吗？

▲ 专业翻译对多个语言间翻译结果进行评估，最低分为 0，表示「完全没有意义的翻译」，满分为 6 表示「完美的翻译」。

　　计算机科学家 孙茂松：早已不是新鲜事

　　Google 两三年前率先使用这个模型的时候，还是具有革命性的。但现在来看，这就不是新鲜事了，比较恰当的说法是：这是近几年机器翻译领域发展趋势的自然延伸。

　　事实上，如果我们去看机器翻译领域的顶级国际会议（比如 ACL） ，两三年前都有若干篇论文在使用这个模型做机器翻译。另外，百度早在去年就利用神经网络改进了自己的机器翻译系统。

　　计算机专家 刘洋：媒体报道有夸张，远不是 “颠覆”。

　　Google 做的其实是把目前学术界的一些技术集成在一起。Google 本身的数据、运算能力，还有工程师水平都非常高，所以他们通过集成做了一个非常强的系统，这个系统和传统方法相比有比较显著的提高。

　　但媒体的报道有点夸张，并不能说机器翻译已经接近人的水平，或者完全取代人。Google 这项工作还达不到 “颠覆性突破” 这种程度。

　　自然语言处理专家 吕正东：工程上更成功的商业化项目。

　　如果从机器翻译代际更新的角度来看，这确实是一个突破，这次谷歌发布的谷歌神经机器翻译是从统计翻译到神经网络翻译的里程碑式事件。之前，除了百度之外，世界上一直没有一个可以这么大规模生产的翻译系统，而且它在技术上、控制上比百度更完善。

　　但其实谷歌神经机器翻译最早大概出现在 2014 年底，到现在快两年的时间里，有很多科研工作者都在推动整个技术的发展。Google 做出的这个系统是集成了这两年的很多工作。所以从这个层面来说，它只能被认为是工程上出现的一个能够更好地商业化的项目。

　　AI 专家、投资人 丁晓诚：

　　如果说深度学习的成功是一次真正颠覆性的突破，那么这次就不算！

　　翻译家专家 高兴：“颠覆性突破”，说法有失妥当。

　　仅凭翻译误差率降低就说它是一项颠覆性突破，显然不妥。误差率降低仅仅是技术改进，算不上颠覆性的突破。

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　　机器翻译适用于哪些场景，哪些地方可能可以胜过人类翻译？机器翻译未来会消灭翻译吗？

　　▲ 出境旅机器翻译已经相当普及。

　　计算机科学家 孙茂松：机器与人，各有优势。

　　如果是跟专业翻译去比较，那机器翻译在翻译精度上有一定距离。

　　但在其他一些场景，机器翻译肯定比普通人强。比如，一种我们完全不了解的语言，阿拉伯语，机器翻译这时候就可以为我们提供基本信息。在情报处理领域，机器翻译的优势不可替代。

　　哪怕与翻译水平较高的专业翻译相比，机器翻译也有一定的长处。专业翻译可能在一般通用领域文本翻译上更出众，但如果换到特定的专业方向上，比如电子通讯领域，专业翻译可能就没法胜任了，而机器翻译在跨方向翻译上有优势。

　　此外，还有一个显著的好处就是机器翻译速度快。

　　计算机专家 刘洋：离全自动、高质量翻译还有距离。

　　机器翻译目前难度还是非常大的，虽然新技术出现了，但是离大家理想中的水平——全自动、高质量翻译，还是有很大距离。所以现在机器翻译主要是用在一些翻译精度要求没有那么高的场合，比如说有的时候只是想了解一下这个网站大意，点一个按钮将阿拉伯文的网页翻译成中文。

　　自然语言处理专家 吕正东：两种条件下，机器翻译会更成功。