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🚀前言

机器翻译已经悄悄成熟，它的表现令人意外而惊艳。

🚀一、语言的规则太复杂

机器翻译研究进展缓慢的根本原因，在于自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）长期未能取得实质性突破。自然语言理解作为人工智能的一个重要分支，旨在解决机器如何“听懂”语音和“读懂”文本这一核心问题。无论是语音翻译还是文本翻译，尽管各自面临不同的技术挑战，其背后共同的关键难题都是自然语言理解。由于该目标极具挑战性甚至被视为AI的终极目标之一，许多研究者更倾向于使用“自然语言处理”（Natural Language Processing, NLP）这一术语来描述该领域，以强调其作为一个持续发展的过程，而不仅是一个静态目标。

人类在社会演进中形成的语言系统极其复杂，而早期研究者对其难度估计不足。在方法上，他们试图通过总结语言规则来实现理解，正如破译密码需先掌握编码规则一样。他们假设，只要找到足够的语法和语义规则，就能理解自然语言，从而解决机器翻译的问题。

然而，语言规则的实际复杂程度远超想象。举例来说，若仅希望覆盖20%的真实语句，就需要编写数万条文法规则；而要覆盖50%，则每新增一个句子往往需补充数条新规则。语言本身处于不断发展和流动之中，真实语句变化无穷，试图以有限规则穷尽语言现象几乎不可能。

从计算复杂性角度分析，图灵奖得主高德纳（Donald Ervin Knuth）曾从理论层面指出文法与计算复杂度的关系：对于上下文无关文法，计算复杂度大约是语句长度（即单词数量）的二次方；而对于上下文有关文法，复杂度则高达语句长度的六次方。这意味着，即便是分析一个仅包含二三十个单词的句子，若采用上下文有关文法，即使使用当今高性能计算机也可能需要数分钟时间。

因此，若完全依靠规则方法理解具有上下文关联的大段文本或语音，其计算复杂度将导致耗时不可接受。早在20世纪70年代，即使是拥有大型计算机的IBM，也无法通过规则方法有效解析真实环境中的语句。

需要指出的是，以上结论是在非限制性语言环境中得出的。而在实际应用中，语言使用通常具有明确的限制性——例如不同文化背景、学科领域或具体情境中的语言往往表现出特定规律与有限特征。在这些限制性语境中，语言理解问题大为简化。因此，基于规则的机器翻译方法仍在某些领域持续探索并取得一定成果。与此同时，另一种途径——基于统计的机器翻译方法正逐渐崭露头角，为自然语言处理带来新的可能。