技术带来了前所未有的网络时代。但是，在所有形式的在线媒体和平台中，语言连接只受语言障碍的阻碍。尽管技术设备使连接变得容易，但是来自不同语言背景的人通常难以彼此连接和协作。然而，人工智能现在正在通过智能翻译解决方案弥合技术与缺乏理解之间的差距。
最早使用人工智能进行语言翻译的实例是在1954年Georgetown-IBM实验使用IBM 701将罗马化俄语中的句子成功翻译成英语。从那时起，通过使用情感分析和自然语言处理，人工智能翻译变得更加复杂。例如，当Google将神经网络整合到其翻译工具中时，他们通过人工智能翻译系统在翻译服务方面取得了巨大的进步，这些系统不仅提供文本翻译，还提供语音翻译。
人工智能在翻译中的作用日益增强，使其成为语言专家参加人工智能课程的理想选择。以下是人工智能如何影响基于语言翻译的职业：
通过神经网络翻译：
神经网络，一种人工智能，现在被用来执行更准确的翻译。他们不是翻译段落的碎片，而是一次翻译一堆句子。神经网络通过称为编码的过程开始翻译，该过程将数字代码分配给句子中的单个单词。然后用正在翻译成的语言中具有相同含义的相应单词来证实这些数字。因此，通过使用基于历史语言数据的机器学习模型，神经网络提供准确的翻译。
通过神经网络执行语言翻译还为开发人员提供了优势，即他们不需要像其他替代系统那样创建广泛的算法和规则。通过机器学习，神经网络通过研究基于不同类型翻译的几个例子来自学。神经网络技术的进一步发展是，不是从各种模型中学习，而是将网络系统链接到整个语言数据库，从而使AI自己得出结论。这些系统为那些掌握人工智能并对语言学工作方式有独特兴趣的人提供了完美的职业选择。
AI为人类翻译协助：
人工智能也被用作协助人工翻译的工具。这些系统利用增强智能向人工翻译人员提供适当的名词和单词替代方案的建议，并帮助他们编辑翻译的内容。这种基于AI的技术适用于识别系统，该系统分析正在翻译的标准语言单词，然后检查它们的准确性，流畅性和语法。这些检查是针对目标语言中的本机文本进行的，然后针对在翻译内容中检测到的差异实例形成建议。因此，对于语言翻译人员来说，了解这些翻译系统的工作原理可以帮助他们在更短的时间内提供翻译得更好的内容。
统计翻译方法：
AI也经常通过统计模型来执行翻译。这些数学模型比较双语系统以比较具有相似含义的相应元素的文本。这些模型最适合用于翻译使用标准化语言的正式文档，这种语言与日常语音没有多少共同之处。
对于在非正式文本上使用翻译，人工智能被用于从社交媒体帖子和其他非结构化内容等口语语言中挖掘信息，以准确地传达更复杂的元素，如惯用语，词汇和非正式写作中使用的其他特征。理解这种翻译的逻辑过程将使翻译人员在翻译中具有优势，翻译的含义尽可能接近原始内容的意图。
翻译双语词典：
人工智能使语言翻译人员可以更轻松地在旅途中执行复杂的翻译。通过使用双语词典，基于AI的模型在具有相似含义的单词之间建立了词源联系。这允许AI通过一种语言建立连接和集群，以了解其他语言的运作方式。
