人类一直试图利用最新技术打破语言的国界。微软亚洲研究院常务副院长周明说，自然语言处理技术近年来取得很多突破，机器翻译将在未来五到十年实现全面普及。

　　周明在5月22日于北京举办的2017全球人工智能技术大会自然语言理解分论坛上发表主题演讲说，在未来五到十年，机器翻译问题不仅会得到解决，更会实现普及，“我们拿起电话讲话，就可直接体验从中文翻译成英文，或从英文翻译成中文”。

　　不过，周明指出，目前机器翻译在同声传译方面仍没有得到解决，专业级翻译水平的突破还需要时间。

　　据了解，目前微软的机器翻译已支持60多种语言，可以利用手机应用实现多人多种语言的实时翻译。在刚刚结束的微软年度开发者盛会上，微软展示了最新的演示文稿翻译插件，可在播放演示文稿的过程中，实时将其翻译成多种语言。

　　由于应用前景广阔，全球各大科技公司都将机器翻译作为主攻方向，以竞赛式的速度实现了一个又一个技术突破。去年九月，谷歌宣布发布神经机器翻译系统，称利用了循环神经网络，“能够实现到目前为止机器翻译质量的最大提升”。而脸书公司人工智能团队本月则宣布使用了一种全新的卷积神经网络进行语言翻译，实现了目前世界上的最高准确率，且速度是谷歌所用循环神经网络的9倍。

　　近年来，相关研究者一直致力于让“机器更懂人话，更会说人话”，机器在理解人的自然语言方面取得了很大进展。周明预测，未来五到十年，除了机器翻译之外，聊天、问答等自然语言会话技术也会全面实现突破，并广泛应用在智能家居、语音助手等重要领域；智能客服系统会替代很大一部分重复的工作，而与人工客服完美结合，使客服效率大幅提高；人工智能写诗、写歌也会在未来五到十年发展得比较成熟。

　　“自然语言技术与感知智能等其他人工智能技术的叠加，会在教育、医疗、银行、法律、无人驾驶等很多垂直领域得到广泛应用，”他说。

　　周明说，自然语言处理也存在一些尚待解决的挑战，比如，目前所说的自然语言处理都是“黑箱式”的，希望能探索出对推理过程的解释；还有在迁移学习方面，通用领域的学习如何自适用于其他的垂直领域；以及如何实现“用户画像”，即个性化的对话定制等。