就像我们说英文，能说但不一定达到「达」的标准。「达」的意思是用语非常「native」（地道），我想机器翻译也没到。更不用说「雅」，即使人工翻译也只有少数人能达到雅的标准。

　　机器之心：达到「信、达、雅」的关键是什么？

答：主要是语义理解问题。我们现在的翻译方法，没有做到「理解」。深度学习只是在模式识别这个手段上更加高明一点，但还没有理解语言。

与专业的人工翻译相比，机器翻译有很多不足。首先，机器翻译是以句子为单位，即使是篇章翻译也是不看上下文，翻译完一句算一句。人工翻译是以篇章为单位，翻译前要先通读一遍，抓住意境和主旨。

其次，翻译需要常识背景。口语交流、会议翻译、随意聊天、正式作文等所需的文体是不同的，而同一个词在不同的文体上翻译也不同，这也是机器翻译的缺点。尤其是意译，比如翻译诗歌。如果没有知识背景，将中国的诗翻译成英文就会显得直白而没有韵味。跨语言的「信、达、雅」，连人都很难做到。

事实上，机器翻译需要综合多学科，包括计算机学、语言学、认知学等等。机器翻译，看似简单，实则很难。因此我认为，机器翻译的道路还任重道远。

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