机器翻译，顾名思义，就是利用技术设备将一种语言符号转换成另外一种语言符号。机器翻译的含义有两个层面：一是指翻译机器将代码（code）翻译成可供机器识别的代码；二是指翻译机器将代码翻译成可供人识别的自然语言（natural language）。随着计算机技术的革新与完善，目前机器翻译主要指通过计算机完成从一种自然语言到另一种自然语言的转换过程，即通过计算机模拟（imitating）或编程（programming），实现原语言与目标语言之间的转换。
用机器代替人的劳作，始终是人类的智力梦想。机器翻译的愿望与尝试在古代、近代都出现过。比如，数学家、哲学家笛卡尔（RenéDescartes，1596—1650）和莱布尼茨（Gottfried Wilhelm Leibniz，1646—1716）就尝试过用统一的数字代码编写词典。现代机器翻译的设想始于科学家和语言学家。20世纪30年代初，法国科学家阿尔楚尼（G.B.Artsouni）对机器翻译有过初步设想，他甚至还发明了一项叫作“机器脑”（mechanical brain）的翻译设备专利；德国学者里格（W.Reiger）首次在德语中使用了机器翻译（ein mechanisches uebersetzen）这一概念术语。
但真正开启机器翻译研究时代的，是英国晶体学家布斯（Andrew D.Booth）与美国洛克菲勒基金会的副总裁韦弗（Warren Weaver），两人利用计算机进行语言自动翻译的努力推动了政府与财团对机器翻译领域的兴趣和投资。1964年，美国国家科学院成立了一个专门机构，叫作“语言自动处理顾问委员会”（Automatic Language Processing Advisory Committee，ALPAC），评估机器翻译的可行性与前景；两年后，该委员会发布了题为《语言与机器》的研究报告，否定了机器翻译的品质与前景，机器翻译研究的步伐被阻缓。
20世纪70年代以来，法国、日本、加拿大队对机器翻译进行了执着而有效的研究。比如，法国的ARIANE－78系统、加拿大的TAUM－METEO实用机器翻译系统、日本的日英双向机器翻译系统（MU）和亚洲多语言机器翻译等。20世纪90年代起，美国的IBM开始研发统计机器翻译系统。
机器翻译属语言学、计算机科学、数学、统计学等交叉学科。在语言学中，它属于计算机语言研究范畴；在计算机科学中，它属于人工智能研究范畴；在数学中，它属于数学逻辑、模型分析、形式化方法的研究范畴；在统计学中，它属于数据检索、数据分析、统计方法、统计技术等研究范畴。
什么样的文本可以全部或部分借力机器翻译？这是一个值得深思的问题。对应用类或非文学类文本的翻译应该大力探寻机器、多媒体手段，甚至应该最终完全让位于机器、多媒体翻译或全自动机器翻译。而对情感、艺术、伦理、审美等类型的文本则是人工翻译的主要用武之地，也是机器无法取代的。换句话说，机器翻译是一种机械性语言技巧的使用，是便捷人的生活、改善人的工作效率的，但机器翻译仍无法满足人的情感与审美需求，甚至无法满足人的智力与道德需求。翻译的人文性永远无法与翻译的机械性相互抵消。所谓对翻译模式的评估更多地应指职业化翻译这个领域，如果对文学翻译中语言的准确性、艺术性及感染性进行模式化评估，恐怕没有人会认同。而针对不同文本类型中的词汇的理解，则更多的是要通过语境去处理。机器翻译当然也可探寻词汇在不同文类中含义的普遍性与使用频率，以便缩短译者的翻译时间，降低译者的翻译耗能。
也许有一天，机器翻译可以实现全智能化。
【注释】
[1]谢天振：《中西翻译简史》，外语教学与研究出版社，2009年，第328页。
[2]Austermühl，Frank：《译者的电子工具》，外语教学与研究出版社，2006年，第7页。
[3]谢天振：《中西翻译简史》，外语教学与研究出版社，2009年，第41页；www.transn.com.
[4]Austermühl，Frank：《译者的电子工具》，外语教学与研究出版社，2006年，第11页。
[5]谢天振：《中西翻译简史》，外语教学与研究出版社，2009年，第322页。
[6]Wilss，Wolfram.，“Translation Studies：The State of the Art”，Meta，vol.49，2004（4），p.784.
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