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关于这个问题，观察者在知乎外国版“知乎”上看到了一个有趣的答案，很有启发性，在文末分享。原文为英文，机器翻译和观察联合翻译。
问：什么时候会和人一样好？
问：研究人员什么时候认为机器翻译会和人工翻译一样好？
A：不在。
答：在可预见的将来不会。
首先，看看这个：
首先，看看这张图片：

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现在，要做什么：
现在，让我们看看语言对这张图片做了什么：

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你看，在 a 的每一个动作中都有一个 a。或者，换句话说，您使用 a ，您将大部分关于它的内容放在一边。
您知道，有一种认知技术称为抽象，它是您使用语言的任何方式的基础。或者换句话说，当你使用一种语言来描述一种情况时，你忽略了大部分细节。
进入“森林迷路的女孩”的你，对它的印象是“”这个词所具有的最原始的形象。
当您将原始照片变成“迷失在森林中的女孩”时，您实际上是在对这张照片应用“无情”一词所代表的最无情和最粗鲁的图像压缩器。
A 是一组和用于和的单位。of that, the of 将失去对它的唯一行为。
语言是一组有限的离散和重复单元，用于描述连续和不规则的信息。正因为如此，如果只将语言直接应用于信息，难免会遗漏很多信息。
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从那以后，of 应该是这样的：
从这个角度来看，机器翻译的整体算法应该是这样的：
1. 解析的（即解决所有的，如 to ）。
正确解析原始文本的含义（例如，解决所有解析问题，例如自然语言中固有的歧义）。
2. 来自 .
从解析的意思中恢复原始信息。
3. 右边的 .
应用正确的抽象能力以目标语言对信息进行编码。
第 1 步和第 3 步是：把它们做对了。但真正的步骤是2.
第 1 步和第 3 步已经够难了：正确处理它们是应用语言学的巅峰之作。但真正的问题在于第二步。
我不是说它不是：毕竟，人类猜测迷路，不是吗？如果 a made , carbs and , 那么为什么 a made of wire 不能呢？，这样做是：这是一项人工智能任务。换句话说，要猜出一个人的失落，是需要非常人的。
我并不是说这是不可能的：毕竟，人工翻译可以自然地猜出丢失的信息，不是吗？如果由蛋白质、碳水化合物和脂质制成的计算机可以处理它，为什么由电线制成的计算机不能呢？然而，这样做超越了语言学：它是一项 AI 完备（强 AI）任务。换句话说，以人类的方式猜测缺失的信息需要非常类似于人类的智能。
this is , a could have , 由它做出来的，而不是原来的样子。
如果这个问题不能解决，那么即使机器翻译可以完美地、语法上翻译原文，它也可能会偏离原文所指的内容而指向别的东西。
问：为什么是这样？我的目标是……
问：为什么描述性文本信息在翻译中如此重要？我觉得准确地传达原文的意思正是我们的目标。

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本来就是这样。但是，每个人都有自己的 - 并且，在相同的时候失去了。
应该是这样的。但问题是，每种语言都有自己的抽象，所以当涉及到同一个短语时，会丢失不同的信息。
对于，我们谈论一个人，有关于她年龄的信息。有人类年龄的两个等级（女孩-女人）。

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