翻译技术未来的发展趋势
翻译技术未来的一个重要发展趋势是技术生态资源的不断整合。随着新技术的发展，如云计算、大数据、人工智能以及物联网，翻译数据的开放、流动和共享将得到推动。翻译技术提供商将通过整合海量语言资源，分析翻译数据内在规律，优化翻译模型，以释放数据价值。这种整合不仅体现在翻译技术企业的内部，也体现在供应商之间的合作。例如，AlchemyCatalyst、memoQ、MemSource、Multilizer、SDLPassolo、Sisulizer等专业工具已经整合了Google翻译、Bing翻译、Systran、KantanMT、PowerTranslator等主流MT引擎，而Intento和YiCAT等云平台则灵活调用主流机器翻译API，以节约客户在环境配置、文件传输、项目管理等方面的耗时，有效避免资源浪费
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另一个发展趋势是功能应用场景的不断创新。翻译工具将从单一功能升级到多功能或全功能，以覆盖客户方多元化、多层次的翻译需求。翻译技术提供商将翻译搜索、记忆匹配、内容推荐、机器翻译、译后编辑、实时热点等功能无缝整合，提供一体化的服务输出。在复杂的翻译辅助环境中，翻译工具和翻译环境的高度融合将为各种类型的机器翻译引擎提供广阔的应用场景，这种模式常以MT+TM+PE（机器翻译+翻译记忆+译后编辑）的形式出现
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随着云OA、云CRM、云ERP、云SCM等技术和产品在各行各业的大规模应用，云翻译模式正在语言服务领域大显身手。在翻译生态环境中，CAT+TMS+CMS模式（翻译记忆+项目管理+内容管理）将翻译、项目管理、内容管理为基础信息架构，通过自动抽取更新的内容并按照预先定义的工作流进行处理，降低了译员和项目管理人员的工作量，缩短了项目周期。云翻译技术将私有云、云计算接口、云共享资源平台和云语言服务产业链整合，能大幅度提升翻译生产效率
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最后，人机交互模式将逐渐成为翻译技术的主流。随着人工智能技术的发展，翻译的模式将经历人工翻译、人译机助、机译人助以及智能机译等几个阶段。在人工智能技术的推动下，弱人工智能（ANI）专注于完成某个特定的任务，例如语音识别、图像识别和翻译。而强人工智能（AGI）则能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。在强人工智能系统中，学习、语言、认知、推理、创造和计划等功能的结合，将使人工智能在非监督学习的情况下处理前所未见的细节，并同时与人类开展交互式学习
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参考文献：
