前阵子，一位同传翻译员声讨科大讯飞“AI同传造假”，在网上引起了轩然大波。人工智能和同传翻译由此成为大家热议的话题。今天，我们来谈一谈“人工智能翻译是否真的可以取代同传翻译员”？
同声传译有多难？
同声传译最早出现在一战后的巴黎和会上，英法两国代表借助同声传译人员的帮助，完成了紧张的谈判。
如今，该技术依然在国际会议上扮演着极其重要的角色。据统计，95%的国际会议都有专业同声传译人员助力。
同传翻译员在台上能够将同传能力运用自如，需要平时大量的艰苦练习，即使是双语运用自如的专业人员，在实战之前，也要进行数年的锻炼。他们不仅需要事先学习、熟悉会议资料，还需要随机应变的能力。同声传译的工作方式也比较特殊，因为压力巨大，一般多人协同，在一场数小时的过程中，每人轮流翻译几十分钟。
相较之下，普通的口译工作则要简单不少。机器翻译如能代替同声传译无疑具有巨大的价值。
人工智能翻译的水平如何？
那么，人工智能同传翻译的能力究竟怎样？会不会抢走同传翻译员的饭碗呢？
今年上半年的博鳌亚洲论坛上，首次出现了AI同传。然而，现场配备的系统却掉了链子，闹出词汇翻译不准确、重复等低级错误。
客观来讲，人工智能或机器翻译技术在自然语言处理上，的确有许多突破。这些突破给人希望，让人畅想未来，但是，短期内的价值，更多体现在辅助翻译等领域。
当然，目前机器翻译已经取得非常大的进步，在衣食住行等常用生活用语上的中英翻译可以达到大学六级的水平，能够帮助人们在一些场景处理语言交流的问题，但距离人工同传以及高水平翻译所讲究的“信、达、雅”，还存在很大的差距。
目前的差距是由现有技术水平的限制决定的，机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种语言转换为另一种语言，机器翻译技术的发展与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相关。从早期的词典匹配，到结合语言学专家梳理的知识规则，再到基于语料库的统计学方法，随着计算能力的提升和多语言信息的积累，机器翻译技术开始在一些场景中提供便捷的翻译服务。
新世纪以来，随着互联网的普及，互联网公司纷纷成立机器翻译研究组，研发了基于互联网大数据的机器翻译系统，从而使机器翻译真正走向实用，市场上开始出现比较成熟的自动翻译产品。近年来，随着深度学习的进展，机器翻译技术得到了进一步的发展，促进了翻译质量的提升，使得翻译更加地道、流畅。
机器翻译的难点在哪里？
这里，简单介绍一下机器翻译的难点。整个机器翻译的过程，可以分为语音识别转换、自然语言分析、译文转换和译文生成等阶段。在此，以比较典型的、基于规则的机器同传翻译为例（参见下图），模块包含了：语音识别（语音转换为文本）、自然语言处理（语法分析、语义分析）、译文转换、译文生成和语音生成等模块。其中的技术难点主要是：语音识别、自然语言处理和译文转换等步骤。
