\n相比之下，谷歌翻譯的同四個句子雖然效果也一言難盡，但是基本句式還是有據可循的：
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\n當初上線之時，這位工程師就承認產品是有一定侷限性的，很多翻譯還不完善。
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\n機器翻譯的原理可以看作是如下這張圖：
\n\n翻譯機器就是其中帶有問號的黑箱，它的作用就是能夠將乙個語言的序列（如economic growth has slowed down in recent years）轉化成目標語言序列（如la croissance economique sest ralentie ces dernieres annees）。其中翻譯機器在正式工作之前可以利用已有的語料庫（corpora）來進行學習和訓練。
\n所謂的神經網路機器翻譯就是利用神經網路來實現上述的黑箱翻譯機器。它的架構如下圖所示：
\n\n我們是如何編寫**，讓計算機翻譯人類的語言呢？最簡單的方法，就是把句子中的每個單詞，都替換成翻譯後的目標語言單詞。下面是西班牙語-英語互譯的例子，只需要逐字替代，就能夠得到乙個完整的翻譯句子。但是由於上下文語境的關係，翻譯結果並不完美。
\n\n為了解決這個問題，機器翻譯系統需要使用了不同的方法，通過分析大量文本來分配文字中的規則，以改進結果。也就是教會計算機語法規則，然後讓它根據規則翻譯句子。
\n可惜事情並不是這麼簡單，飽受學習外語之苦的你肯定知道，規則總是有很多例外。當我們嘗試為程式描寫所有這些規則及其特例以及特例的特例時，翻譯的質量就無從保證。
\n深度神經網路可以在非常複雜的任務（語音/視覺物件識別）中取得優異結果，但儘管它們具有靈活性，卻只能用於輸入和目標具有固定維數的任務。
\n在這個過程中，訓練的重要性不言而喻，訓練資料的多樣性、完整性，以及數量、質量、時間等各種維度都會對系統最後產生的結果產生重要影響。
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\n不得不承認，雖然ai技術在不斷進步，相關的自然語言處理技術也在不斷取得突破，但仍然改變不了ai的智商不及四歲小孩的現實，尤其是在應用場景要求比較高的翻譯領域，目前的技術水平還十分有限，不過，我們不應否認ai技術在翻譯領域的成果，不積跬步，無以至千里，沒有不斷試錯，就不會有成功。
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笑話介面為 013.笑話 返回如下 有三個準球迷,國籍是中 日 韓，死後同時到了上帝的面前，上帝對他們說 按照慣例你們每人可以問乙個問題。日本球迷最先問 日本何時拿到大力神盃？上帝說 還要50年！日本球迷流著眼淚離開了。南韓球迷問了同樣的問題，上帝說還要100年，南韓球迷同樣哭著走了。中國球迷也問上...
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