問任何一個學(xué)外語的學(xué)生關(guān)于使用如谷歌翻譯、必應(yīng)翻譯、Babblefish 或任何其他在線翻譯工具有所增加，你會聽到他們因使用這些服務(wù)反受其累的故事。換句話說更高要求，這種翻譯往好里說是錯誤的越來越重要的位置，往壞里說是有冒犯意味的。盡管這些工具正變得越來越智能學習，使用量的增加結構重塑，但它們只適用于非正式的翻譯聽得懂，不適合完整的文檔應用優勢。

造成這個問題的根本原因是機器翻譯利用一段時間收集來的數(shù)據(jù)來生成一個統(tǒng)計上的最佳翻譯，這樣給錯誤留下了很大的空間全方位。智能機器使用的最佳匹配也許是對的高效節能，也許會是錯的。當(dāng)涉及到商業(yè)目的的翻譯時大局，承受不起重大錯誤新創新即將到來。由受過目標(biāo)語言訓(xùn)練的人翻譯是更好的選擇，因為人們可以確定機器無法確定的某些細微差別有序推進。以下是機器翻譯的不足之處設施。

詞的選擇

世界上的主要語言的常用詞計數(shù)都不同。例如堅定不移，英語有 171,000 多個常用詞匯組合運用，而西班牙語和法語只有 100,000 個。相反迎難而上，中國有 34 萬人積極，而日本有 60 萬人。有些語言中的單詞可能有多種含義會導(dǎo)致混淆。例如產業，西班牙語單詞“intoxicado”經(jīng)常用來形容喝醉的人管理。它還有其他幾個意思，其中一個表示“中毒”能力建設。人工翻譯能夠理解語境模樣，而機器卻不能，因此避免選擇了不當(dāng)?shù)脑~匯服務。

醫(yī)學(xué)及法律寫作

兩者都有非常具體的詞匯提供了遵循，需要更高的理解能力。此外大型，法律翻譯要求因國家而異服務效率，即使在德國和奧地利等語言相同的地方也是如此。受過這類語言培訓(xùn)的現(xiàn)場翻譯人員會意識到這些差異重要意義，并將據(jù)此開展工作統籌發展。

文化差異

機器無法確定文化需求。拉美國家重視個人魅力體系，而德國則強調(diào)效率生產製造，這在世界其他地方是看不到的。韓國人是要研究和談判攜手共進。如果您的翻譯沒有反映這些要求共同，您的業(yè)務(wù)最終可能會在這些情況下失敗。

顯然經過，機器翻譯的很多地方都存在不足簡單化。機器翻譯短語“最準(zhǔn)的猜測”幾乎永遠不會接近人類翻譯，因為每一個交流行為就像當(dāng)初說話或?qū)懽鞯娜艘粯用鞔_了方向，都是獨一無二的系統性，它所產(chǎn)生的文化背景也是如此。機器將語言視為一門基于數(shù)據(jù)的科學(xué)單產提升，而一個訓(xùn)練有素的人工翻譯人員能看到單詞背后的真正含義傳遞。我們可能會讓機器翻譯達到接近人工翻譯的程度，但就目前而言勞動精神，根本不可能替代開展攻關合作。