1樓：
翻譯需要理解，需要創造。
平常總有人說你會外語那肯定就能翻譯了，實際上在我們這些學外語的人來看純屬放p。
真正的翻譯是要經過長時間的訓練或者練習的。因為乙個翻譯要有強大的理解和創造能力。
理解是明白原文在說什麼，想說什麼。創造不是憑空編造，而是用目的語準確、自然地表達出原文的意思。
那怎麼具有這些能力呢？大量的積累。詞彙積累、各行各業的背景知識、不同國家的人的思維方式甚至自己的生活經歷以及跟各種各樣的人打交道的經歷，都會成為翻譯中的積累。
那麼問題來了，人工智慧有什麼？
大量的語料？一種語言可以組成無數句話，再多的語料也無法窮盡列舉，兩種語言配對更是慘不忍睹。
自主學習？人工智慧沒法判斷自己總結的規律是對是錯，即使由人來輔助修正，我懷疑得多少人一起來修正才能趕得上電腦的學習速度。你跟不上它的學習速度，那就會有遺漏。
人工智慧發達？別說方言了，相當一部分人說話時是有口音的，識別不出來怎麼翻？一般人在正常說話時是有語病的，語法一團糟怎麼翻？
有時候連說話者都不知道自己在說什麼，人工翻譯還可以請對方重新組織語言，機器怎麼辦？瞎翻？
說到底，人工智慧真要聰明到能完全勝任翻譯這種既要理解又要創造的工作，那這個世界絕大多數人都要失業了。
2樓：盧昭金
---- Google Translate 的結果，機器不適合在不確定的環境做出決策，意思和語境有關係，但是機器比較難對語境做出合理的理解。
老師：小明，你去擦一下玻璃
小明：我擦
問，小明到底擦沒擦
媽媽：小明你不去
小明：我去
問，小明到底去不去
Teacher: Xiao Ming, you go to wipe the glass
Xiao Ming: I rub
Q, Xiao Ming did not wipe it in the end.
Mom: Xiao Ming, you don't go.
Xiao Ming: I am goingQ, Xiao Ming will not go.
機器學習成就人工智慧，還是人工智慧成就機器學習？
智慧型的本質是 解決問題的能力 而機器學習只是人類創造出來的一種實現人工智慧的途徑而已。從本質上講，進化為學習提供了基礎，而學習為更精細的智慧型創造了條件。拿人類來講，為什麼有學習的能力？進化的結果。為什麼創造出了浩如煙海的可以改變世界的科技？學習的結果。進化是被動的適應環境，學習是主動的適應環境。...
在科技 人工智慧如此發達的現在，地質學上野簿等老一套是否可以淘汰？
甄賈 我覺得沒有達到那種程度吧，野外觀察有些複雜現象不好描述，人會重點用影象的方式記錄下來 大腦影象記憶 在這之後野外野外記錄薄能起到記憶座標的作用。人工智慧目前都是基於數位化，複雜地質現象難以數位化，對這些複雜地質現象人工智慧處理以後達不到人觀察的效果。 terry001 目前來講，還是需要的。野...
現在的人工智慧越來越發達，以後會不會因為被人工智慧代替的崗位越來越多導致失業人群增多而造成經濟危機？
三人水 應該不會造成，人都是為了生存的，自己的工作被取代了，換個不被ai取代的工作，換個行業就行了 換工作或者行業難度係數很大，不換就被淘汰，沒辦法的事，時代在進步，再就是哪怕人工智慧取代人類的崗位，這個不會是突然之間就取代了，是有個緩慢的過程的，慢慢的過度，並不會造成危機 目前能被被人工智慧代替的...