不久前，一个实时翻译视频风靡网络，视频中两名分别说着英语和西班牙语的人借助Skype软件的实时翻译功能竟然实现了无障碍交流。这种之前只在科幻片中存在的场景如今已成现实，而这一切都得益于机器翻译技术。
机器翻译（machine translation），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。
随着科技和社会经济的快速发展，全世界的互联互通已经成为不可阻挡的发展趋势，那么不同国家之间如何实现低成本的有效交流呢？人工翻译所耗费的成本巨大，也许最好的解决方法就是：充分利用机器翻译技术提供智能自动翻译服务。机器不会累、学习快，一个系统同时掌握十几种语言互译也不是问题，也许永远不会像人一样出现翻译盲点。
目前机器翻译的主流方式叫“统计翻译”。统计机器翻译的基本原理是：从语料库大量的翻译实例中自动学习翻译知识，然后利用这些翻译知识自动翻译其他句子。比如，为了让机器顺利实现中英文之间的翻译，首先需要收集大量中英文双语句对，然后使用计算机从这些双语句对中统计并学习翻译知识。
机器翻译的研究历史最早可以追溯到二十世纪三四十年代。二十世纪三十年代初，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。随后不久，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。1949年，Warren Weaver发表《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。随后十年左右的时间内，机器翻译研究热度不断上升。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，机器翻译一时出现热潮。
1993年IBM的Brown和Della Pietra等人提出的基于词对齐的翻译模型，标志着现代统计机器翻译方法的诞生。2003年爱丁堡大学的Koehn提出短语翻译模型，使机器翻译效果显著提升，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广泛采用。
随着全球互联互通日益频繁，几乎人人都渴望着实时翻译这一“逆天”技术能早日变成现实，伴随这一代代科学家们不懈的努力，科幻正一步步照进现实。为了实现机器翻译的梦想，以IBM、谷歌、微软为代表的国外科研机构和企业均相继成立机器翻译团队，专门从事智能翻译研究，矢志打破语言障碍。我们科大讯飞也在做这方面的研究。