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例如，每当我们谈论一个女人时，总会有关于她年龄的信息。英语有一个近似女性年龄（girl-woman）的两级系统。
，有四级（девочка-девушка-женщина-бабушка），这意味着你把“女孩”这个词变成了。所以，to a into ，做和 the 做的一样的事情：把她带走。
但是，俄语有四级系统（小女孩-女孩-女人-祖母），这意味着您无法将“女孩”这个词准确地翻译成俄语。因此，要将短语正确翻译成俄语，您必须执行与原作者相同的操作：从中提取她的年龄。
现在再看看上面的两个。你能先猜出人类的年龄吗？好的。现在，那个呢？
现在再看看上面的两张图片。你能猜出第一张照片中女性的大致年龄吗？很好。第二个呢？
只有一个。
以上只是一个例子。

文章插图
要点：
机器翻译什么时候能和人工翻译一样好？不会在可预见的未来，因为在机器翻译解码和编码过程中丢失的信息需要非常类似人类的智能才能以人类的方式猜测和还原。
观察你的一些想法：
1、机器翻译和人工翻译竞争的不是语言能力和文本转换能力，而是语言背后的背景知识、常识、推理、文化。2、可预见的未来机器翻译的使命是完成语言层面的转化（词、词形、句法关系……那些死记硬背，过程中痛多于乐趣的东西学外语），而不是文化和思维（这正是学外语的乐趣所在）；3、人类译者早就应该从语言转换甚至格式处理的层面解放出来，完成更高的，更虚拟，也更有趣的文化交流。4、从产品角度来说，在语言转换需求比较强的场景——内容信息浏览、同声传译、跨语言文本分析、电商平台、跨语言搜索等，机器翻译可以加粗，激进的;至于跨文化、常识和专业知识较多的场景——会议口译、专业翻译（尤其是人文学科）、书籍翻译等，更注重人机交互，甚至一些“低级”格式问题和工具阈值问题，会更可靠。5、巴别塔无法重建。就算语言过去了，文化思维什么时候过去？（想想每种语言背后的文化沉淀，再想想世界语的现状）；退一万步，假设理解了文化思维，那不是很多人用肚子说话，鸡鸭说话的吗？当然，这已经是人的问题了。6、好消息是，这将是机器翻译产品化的激动人心的时刻，因为语言翻译的问题在很大程度上刚刚在技术层面上得到解决。推出的场景太多，外面的世界太大，我们被困太久。7、还有一件事，还有一个好消息，看看机器翻译产品的“对手”：人工同声传译的高投入低产出；大多数中国人的外语水平；即使是专业的外语学习者，我们也高估了他们获取外语信息的能力和耐心。
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