新版Google Translate首先瞄准的是中译英（Chinese to English），未来将陆续应用于其他语种的互译。忍不住要赞美一下谷歌：真是敢为天下先，勇气可嘉！澳洲代写先说结论：中译英式写留学生作业基本上不可能，也许能找出别的语种翻译。当然，谷歌并非天真地认为中译英简单，恰恰相反。谷歌项目团队在公告中说，中译英是“出了名的难”。
对此，网友们都炸了，特别是学翻译的小伙伴们：
-作为一个翻译，看到这个新闻的此时此刻，我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧……
-换言之···做翻译的人现在开始要被第三次工业革命淘汰了？
-外语系大学还没毕业的开始害怕
-毕业论文英文版有救了！
–一般翻译人员和广大的英专毕业生将获得失业和工资的降低。真正有能力的大神一定有饭吃。但翻译市场只有这么大的需求，除了机器翻译所能替代的部分外，还有多少人能够得到一杯羹？由于机器翻译能力的提高，对翻译的要求越来越低，当真正有实力的翻译人才能够体现自己的价值时，翻译的价值就会随之下降，那时，翻译的价值就不会被衡量。认为英专还是更早找出别的兴趣方向，让英语变得自己比较实际。还希望喜欢这一行的同学继续坚持，成为大神。
那么，新版谷歌翻译底气何在？与旧版究竟有何不同？
我们首先看看旧版谷歌翻译的工作原理。旧版谷歌翻译的核心算法是“基于短语的机器翻译”（PBMT-Phrase-Based Machine Translation）。
简单来说，就是先将一个句子分解为更小的单元—-词或短语，然后在数据库（词典）中寻找对应的译法。这种算法的缺陷是，对分解后单元的翻译是独立进行的，无法顾及语篇，也就是我们常说的“没有语篇意识”。
新版谷歌翻译采用的算法是“谷歌神经机器翻译”（GNMT：Google Neural Machine Translation）。与PBMT不同的是，新算法将句子视为一个整体，经过编码、再解码的过程，完成一个句子的翻译。
首先，将一个句子编码成一个【向量】列表，每个【向量】指向一个字的含义，读取整个句子后，再进行解码。为了确保翻译准确，解码时会考虑每个编码向量的权重，找到最相关的中文含义，然后确定译法。
比如，这句“知 识 就 是 力 量”
谷歌项目团队介绍，新的算法大大提高了翻译准确度，相比旧版而言，错误率下降55%-85%。
谷歌还举了几个中翻英的例子：
英文从左至右，依次是旧版、新版和人工翻译的结果
从谷歌给出的例子来看，新版确实比旧版准确多了，稍加修改即可与人工翻译媲美。
忍不住要亲手试验一下，随手输了一句中文。可结果差点亮瞎眼睛！
“女子无才便是德” 翻译成“Women without virtue is Germany”。
各位慢慢品吧~~
再来一句有文化的。虽然已经预感到机器翻译不可能把这句词翻译地怎么样，但没想到翻译得这么不知所云。
其实，同样的句子，百度翻译表现更差！对比一下，真的还不如谷歌翻译。
这两个例子提醒我们三点：
一、中译英真的很难！用来写essay基本上不可能！
二、中文博大精深，有时候人脑翻译尚须仔细揣摩中文的意思，何况机器？不可夸大机器翻译的作用，有时候它只会添乱。
经常听到这样的感伤，向外推中国经典文学，最难的是翻译！译本经典，需要以大匠精神，认真对待每个字、每个句子。那肯定是一项费时费力的工作。想象一下，谷歌将《道德经》直接塞进翻译中，会出什么鬼？再说了，还有文化上的差异，有些东西如果原汁原味的翻译成英文，爽的就是会英文的中国人，外国读者可能根本就看不懂。正如金墉的武侠小说一样，只有真正了解、真正喜欢的华人世界，虽然也有英文版，但由于文化差异太大，影响实在有限。
三、虽然新版谷歌翻译的确取得了可喜的进步，但是千万不能过度依赖机器翻译，否则一不小心就被坑！
其实，谷歌项目团队对新版谷歌翻译的表现也不敢托大，他们在公告中这样说：
机器翻译尚远不如人意。“谷歌神经机器翻译”仍会犯一些人脑翻译不会犯的严重错误，比如漏译、误译，以及不考虑语篇只片面地翻译句子。
鉴于机器翻译无法识别复杂的人类情感，文学翻译应该是机器翻译无法企及（至少短期内无法企及）的领域。两三个月以前听吴晓波的讲座，也谈到了人工智能对所有行业的影响，但凡是涉及到需要主观情感做出判断的职业，都只有人脑才能胜任。
文学翻译也是如此。
文艺翻译的范围仅限于对文学作品的翻译，如我们理解的小说。公共关系文案、企业宣传、产品广告等一些海外申请个人陈述等需要文字优美、突出目标特征的翻译需求，都是机器翻译无法进行批量化处理的，仍有很大的生存和发展空间。但是这更考验着翻译的基本功，信达雅，能达到多少程度，每一个译者心中都该有一杆秤。