‘机器能将任何信息从一种语言流畅地翻译成其他语言与无纸化办公和无人驾驶汽车一样，是一直以来就已存在的概念。所有人都认为这不是天方夜谭，相信它终有一天会实现。直到我们坐上飞机、躺上手术台或者踩下汽车刹车的那一天，我们都不会想到这些操作说明都是通过机器翻译出来的。一定是对它们有深入了解的人以最高的准确性将他们翻译出来，我们对此深信不疑。
翻译起点
翻译并非从一名译员、一台电脑或一本英法词典开始，而是以一份源文档和一种目标语言为起点。这正是翻译充满矛盾之处；流程中总有某个环节是购买者所不能理解的。在这一点上，它完全有别于任何其他事务。在大多数业务中，通过采购可以清楚了解流程的起点和终点，并且能够清晰地对二者加以衡量。但翻译并非如此直观。
现在我们知道，只有很小一部分可以翻译并且是公司和组织希望将其翻译出来的内容才会被翻译。这种现状的主要障碍在于时间、成本以及可用译员的数量。但是，随着战略部署力度的加大以及语言技术的突飞猛进，这一问题有望迎刃而解。我们正面临一场变革，我们将实现速度更快、准确性更高且更具经济效益的翻译服务，因为机器和人将相互适应，学习如何以比从前更好的方式相互协作。
展望未来 – 预测和愤怒的推文
今天，技术终于为翻译领域带来了积极影响。可以想见，语言服务行业的未来将是人和机器以前所未有的方式协同作业的时代。
在专业语言专家处理文档和内容时，机器翻译引擎会不断积极学习，然后使用算法预测下一单词、几个单词甚至一个句子的频率，从而省去大量击键操作。翻译记忆库也将持续改进，可预测并建议整屏文本，还可识别和建议相似的术语和单词。
目前的翻译记忆库系统有一个巨大缺陷，那就是它们很难理解和使用人类的“软性”特征；例如情绪、感觉和讽刺。从学术角度来看，这些领域的研究现已取得很大进展，但困难在于如何将它从学术领域应用到实际的操作之中。想象一下，如果机器也能做到这些，那该是何等强大！它们能够分析多种语言写成的数百万条推文，不仅能按照类别分类，还能按照情绪或感觉进行分类。例如，他们是否基本属于“愤怒”、“悲伤”或者“善解人意”？我们已经在朝着这个方向努力，但要实现这个目标仍有很长的路要走。
语言与文化、传统、历史、地理和亲密的人类互动密不可分，是值得人们好好珍惜、引以为豪的事物。未来 10 年，很有可能是令人期待且不断发展的 10 年，人和机器能够以前所未有的方式更加紧密地协作，以最高品质交付数量更为庞大的优质译文。
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