机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然语言转变为另一种自然语言的过程。对于机器翻译的研究，最早可以追溯到二十世纪三四十年代。上世纪三十年代初，法国科学家G.B.阿尔楚尼提出了用机器来进行翻译的想法。1946年，世界上第一台现代电子计算机ENIAC诞生，为这一想法的落地实施提供了前提。

世界第一台计算机ENIAC

随后，信息论的先驱、美国科学家Warren Weaver于1947年提出了利用计算机进行语言自动翻译的想法，并于两年后发表了《翻译备忘录》，正式提出机器翻译的思想。1954年，美国乔治敦大学在IBM公司协同下，用IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验，向公众和科学界展示了机器翻译的可行性，从而拉开了机器翻译研究的序幕。

在之后十年的时间内，机器翻译的研究热度不断上升。美国、前苏联及一些欧洲国家均对机器翻译研究给予了相当大的重视，机器翻译一度出现热潮。然而，正当一切有序推进之时，尚在萌芽中的“机器翻译”研究却遭受当头一棒。1966年，语言自动处理咨询委员会公布了一份名为《语言与机器》的报告，该报告全面否定了机器翻译的可行性，并宣称“在近期或可以预见的未来，开发出实用的机器翻译系统是没有指望的”。受此报告影响，各类机器翻译项目锐减，机器翻译的研究出现了空前的萧条。

进入二十世纪七十年代中后期，随着计算机技术和语言学的发展，机器翻译开始复苏并日渐繁荣。业界研发出了多种翻译系统，例如Weinder、EURPOTRAA、TAUM-METEO等。其中于1976年由加拿大蒙特利尔大学与加拿大联邦政府翻译局联合开发的TAUM-METEO系统，是机器翻译发展史上的一个里程碑，标志着机器翻译由复苏走向繁荣。

1993年，IBM的Brown和Della Pietra等人提出了基于词对齐的翻译模型，现代统计机器翻译方法由此诞生。此后，爱丁堡大学的Koehn又提出短语翻译模型，使机器翻译效果显著提升，同时借助同时期Franz Och提出的对数线性模型及其权重训练方法，短语翻译模型在工业界开始得到广泛采用。2005年，David Chang进一步提出了层次短语模型，基于语法树的翻译模型方面研究也取得了长足的进步。

从2011年开始，伴随着语音识别、机器翻译技术的快速发展和经济全球化的需要，口语自动翻译研究成为当今信息处理领域新的研究热点，新一代智能语音翻译产品也层出不穷。虽然就目前而言，机译的译文质量要达到人译的水准还有很长的路要走，尤其有待于语言科学与人工智能的重大突破，但不可否认的是，机器翻译确实给人们的生活带来了便捷。正如云创大数据自主研发的即时翻译软件——同声译，即使行走在异国他乡，即时的中英互译都可帮你随时问路、还价，使沟通真正做到零距离，走到哪儿都是母语环境。