大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智能科技未来翻译的问题，于是小编就整理了4个相关介绍智能科技未来翻译的解答，让我们一起看看吧。
- 未来科技的发展方向是什么呢？
- 说到现代科技，你第一个想到的是什么？
- 人工智能主要是学什么的？
- 翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
未来科技的发展方向是什么呢？
感谢邀请！您这个问题有点大，未来的科技发展方向，这是一个宏大的问题，虽然无法准确判断，但可以从可能性和重要性这两个维度来作出预测。
综合分析，我认为科技的发展方向是这几个方向：
一是智慧数据。我国拥有全球最大的数据体量，而且具有相当复杂性和不确定性，这是发展智慧数据科学的土壤；我国具有强烈的对超大数据进行智慧发掘的需求，这是发展智慧数据科学的驱动力。同时，我国还具有发展智慧数据科学的人才基础。
二是新物理。我国在低维物理方面人才济济，在低维超导、低维器件等方面孕育着新突破，在暗物质科学的实验手段和空间探测上已经占有先机。此外，我国在中微子物理上也有人才、装置和国际合作的优势。
三是合成生命。化学生物学领域我国已快速地从跟踪走向并行，基因编辑的横空出世、对生命结构探测手段的大规模运用，都可能促进我国升级为合成生命研究的强国。
四是量子跃迁。量子通讯方向是我国在该领域领跑的首选之路，量子计算则可能带来计算机技术的颠覆式发展而紧随其后。在量子化学、量子限域和单原子催化领域，我国学者目前已非常活跃，是另一个有希望的方向。
五是人机网共融。对人工智能的研究是这一领域的主流方向，我国科学家已经吹响向以人工智能2.0为标志的科技前沿挺进的号角，在互联网、物联网、务联网、智慧。
这个问题太笼统，科技包含面太广了。这几年的发展趋势有一下几个方面。
1：农业科技，农业方面可都是牵涉到 咱们的饭碗。
2：环保科技方面；
3：新能源科技方面；
4：就要来临的5G时代。
5：区块链科技。
6：生物科技方面；
7：医药科技方面；
等等还有很多，目前这些也是大力提倡发展的。
我是民间科学哲学土匪，主动登门拜访。首先，从理论原则上讲，近代科学革命是从原始起点开始的，最终到达科学危机的终点而结束。加拿大米克博士这样写道，近年来，许多专家学者都惊愕的发现，当他们深深挖掘自己专业储藏在最底层的资源时，居然找到了一个与其它科学知识相通的网络系统，然而当代科学家们却毫无准备，以至无法应付。这段话的大意是，在最前沿的基础科学领域，物理学出现的问题，只能用生物学或社会科学知识来解释。同样，生物学面临的问题，却可以用物理学与化学知识来对号入坐。这种研究倾向，已经贯通整个科学领域。不但简单完美，而且灵活巧妙。日本岗田节仁这样评论道，只是这种研究趋势，是在完全不清楚其近代科学体系的本质规律，到底是什么的情况下进行的。想到这一点，确实发人深思。用已知的科学知识，来解答未知的自然发现？很有意思吧。澳大利亚伯奇这样写道，很清楚。我们靠研究无生命物质产生的物理学与化学以外，还应该研究有生命的物理学与化学。由于同样的原因，研究有生命物质的生物学与社会学，也应该研究无生命的生物学与社会学。这并不是说，近代科学理论是错误的，而是说，它们都是不完善的。他写道，如果今天物理学与生物学相互交战，最终结果它们将被相互吞没。当然这种吞没，并不会破坏物理学与生物学中任何一条普遍原理与机制，而是把它们拼接在统一的科学理论中。不过这种统一的科学理论，目前科学不清楚。近代科学发展，已圆满完成了它的历史使命，是人类共同的宝贵遗产和精神财富。今天仍被完好的保持着，时刻准备着，可供人类再次开发利用。总之近年来，许多欧美科学家们，又重新回过头来，对已知科学领域，进行着尝试性的再研究。其中有许多研究成果，令人感到震惊！甚至使人无法忍受！！因为科学正在发现世界！！！所以被列为秘密，不能公开发表。
未来科技发展趋势，一是人工智能化，二是太空探测、旅行、研发、开采多元化;三是深海探测、观光、开采多元化;四是交通更快捷的工具提供;五是人的饮食革命;六是人类寿命与健康更长更有保障;七是战争武器更趋无人化、现代化;八是人的生活必需品更多更便利更多元化。
说到现代科技，你第一个想到的是什么？
可能是年纪大了，说到现代科技第一个想到的东西，我其实第一反应是蒸汽机，因为蒸汽机是进入工业社会的分水岭，后来觉得是不是这应该算是近代科技，而不是现代科技了。那第二反应是计算机。可以这么说，蒸汽机相当于强化了我们的体力，而计算机加强了我们的脑力，可以不夸张的的说，计算机的发明是现在科技的基石和起始点。
现代科技首先想到的是5G时代，4G时代为我们提供便利生活、优质的公共服务，现在很期待5G时代的到来，想知道5G时代对我们的改变具体体现在哪些层面，目前了解到华为5G手机已经到来！
一、全球定位系统
GPS起始于1958年美国军方的一个项目，1964年投入使用。20世纪70年代，美国陆海空三军联合研制了新一代卫星定位系统GPS 。
主要目的是为陆海空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务，并用于情报搜集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，经过20余年的研究实验，耗资300亿美元，到1994年，全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。
二、雷达
雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意思为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。
因此，雷达也被称为“无线电定位”。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。
三、航空母舰
航空母舰（简称：航舰/航母，被称为“海上霸主”），是一种以舰载机为作战武器的大型水面舰艇，可以供舰载机起飞和降落 ，通常拥有巨大的飞行甲板和舰岛，现代航母舰岛大多坐落于右舷。
航空母舰发展至今，已成为世界上最庞大、最复杂、威力最强的武器之一，是一个国家综合国力的象征，依靠航空母舰，一个国家可以在远离其国土的地方、不依靠当地机场的情况下施加军事压力和进行作战 。
四、核电站
当今科技日新月异，我第一个想到的就是前沿高能物理。比如量子计算机，暗物质的寻找，夸克，中微子等。
量子特性现在科学界还是一知半解，只知道会这样，而不知为什么会这样。中国已经实现了量子遥远距离的隐形传态，虽然可以利用到先进领域，但量子的纠缠态是如何瞬间感应的?是有什么超越几百万倍光速的物质存在?还是我们的世界本来就有空间虫洞?
是虫洞太小了，只有光子大小的粒子才可以在微观世界里瞬间穿越?
还有电子的随机性问题，以前是认为电子围绕着原子核周围旋转是因为有洛伦兹力存在，是电场和磁场的相互作用的结果。但量子理论不这么认为，在没有观察之前，电子无处不在，是以电子云形式存在的，是测不准的。量子理论打破了我们以前所认识的世界观，除了量子纠缠，量子叠加态，其实还有许多我们目前还没有搞清楚的特性。
世界上的物质有正就有反，有明就有暗。暗物质的寻找各国都投入了巨资进行研究，目前光为了捕捉暗物质粒子的机器就有好多台。中国的暗物质捕获机器在极深的底下，使用了高纯度的钚作为探头，已经是世界上精确度最高的探测器。还有美国的太空高灵敏探测器，已经获得了几千万个反物质粒子，但暗物质还没有任何线索，俄罗斯，德国等都在加大力度研究，如果成功，这将是一个世纪性的大发现，也就能解释宇宙起源和星系运行的秘密。
高能物理一直是一个前沿的科技，随着大型粒子对撞机的发明，高能物理进入了快速发展的阶段，各类比原子核小的粒子相继发现。使人们认识到，原来原子也是可以分的，质子也可以再分，中微子、夸克、胶子等待可以一直分下去，直到我们找到宇宙中最原始的粒子，也是最基本的粒子为止。
宇宙中有没有这种粒子?那是肯定的，可能要几十年，也可能要几千年才能找到。目前光发现的亚粒子就达几百种。
科技前沿技术越来越微观，越来越智能化，也越来越有魅力，我天天在写科技类文章，就是希望我们中国能够多出几个爱因斯坦、波尔这样的人物，虽然没有得到平台的认可，虽然没有一点收益，但我还是要说，还是要激发大家对科技的兴趣，我无怨无悔!
人工智能主要是学什么的？
第一阶段前端开发 Front-end Development
1、桌面支持与系统管理（计算机操作基础Windows7）
2、Office办公自动化
3、WEB前端设计与布局
4、javaScript特效编程
5、Jquery应用开发
第二阶段核心编程 Core Programming
1、Python核心编程
2、MySQL数据开发
3、Django 框架开发
人工智能主要是学习数学、算法、编程语言等内容，以及其他相关的学科，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。需要学习一些基础课程，如高等数学、线性代数、概率统计、数值分析、离散数学等。同时也需要学习一些编程语言和算法，如Python、C++、Java、MATLAB等，以及电子信息类的课程，如信号与系统、数字信号处理、通信原理等。
学习人工智能可以从以下几个方面入手：
- 数学基础：包括高中数学和大学微积分，这是人工智能的基础。需要掌握线性代数、概率论与数理统计等知识。
- 编程语言：Python是一种流行的编程语言，也是AI开发的主流语言，因此学习Python是必须的。如果有C++或Java基础，则会更好。另外，R语言、MATLAB也是常用的编程语言，熟悉这些语言的基本语法和常用库也很重要。
- 机器学习算法：机器学习算法是人工智能的核心，需要学习各种算法，如回归、分类、聚类、降维等。推荐使用《Python深度学习》作为入门教材。
- 深度学习框架：选择一个适合自己的深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch等。同时，了解神经网络的原理和应用也很重要。
- 数据科学和机器学习工具：熟悉常用的数据科学和机器学习工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等。
现在人工智能已经成为越来越火的一个方向。AI，即人工智能，但又不限于机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。
程序员学习人工智能分三个阶段: 应用，优化，和定义问题。
应用就是把人工智能应用到业务中，对自己的问题，收集数据，建立模型，可以用传统模型或深度学习模型。这一块程序员去做还是有一定优势的， 做到这一步需要对机器学习和深度学习有一定了解， 熟悉python， 能用tensorflow做一些模型训练。
优化是学习的第二步,需要对卷积神经网络的原理和计算过程很清楚，对tensorflow，caffe，pyTorch等框架比较熟悉，对Inception，Resnet等经典模型的结构有一定研究，能够看懂论文和代码，并能够结合数据进行分析和实验，对模型结构，参数等不断进行优化，达到提高识别率等目的， 这个优化过程需要耗费大量的时间。
定义问题，能够做到这一步应该是大神级的存在了，例如谷歌大脑，AlphaGO等顶级团队和学术界的科学家和资深工程师等。难点是如果用数学语言定义清楚问题，并能够用工程上可行的机器学习算法进行优化求解。
作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等，并通过项目实操多参与实践。
知识体系
首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势， 同时需要对机器学习和深度学习有一定了解，能用tensorflow做一些模型训练。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科，由于人的思维的复杂性，人工智能涉及的不仅仅是计算机科学，还涉及到心理学、哲学和语言学等学科，是一个典型的交叉学科。
对于一个初学者而言，想要入门人工智能领域，可以从机器学习入手，掌握经典机器学习理论算法，如：回归算法、聚类算法、基于实例的算法、基于正则化方法等，学习这些算法自然离不开数学这个工具，高等数学、线性代数、概率论等都需要在一定程度上掌握。当热，既然是计算机科学，当然离不开编程，可以从python语言学起，目前python语言在机器学习领域的应用也比较普遍。
总言而之，人共智能领域是一门交叉学科，涉及到了几乎是自然科学和社会科学的所有学科，想要精通这门领域，需要学习的东西可太多了。但是在IT领域，想要学习这门学科，需要学习数学、机器学习、深度学习、python等编程语言。
翻译行业前景怎么样，会被人工智能取代吗？
产值稳步增长
根据中国翻译协会的统计，2021年中国以语言服务为主营业务的企业数量达到9656家，与2019年相比增加了806家，企业总产值也实现稳步增长，达到554亿元，与2019年相比上升了25.6%。
从企业规模来看，截至2021年底，中国语言服务企业中注册资本在100万元以上的企业数量仅占总数量的17.86%，而注册资本在0-10万元的企业数量占到了总数量的42.69%;整体来看，中国语言服务行业企业规模普遍较小。
从产值分布来看，注册资本在100-500万元的1265家企业创造了177.1亿元的产值，占行业总产值的31.94%，是行业的中坚力量。
“一带一路”沿线国家翻译业务显著增长
随着我国“一带一路”计划的不断推进，国内企业与“一带一路”沿线国家的贸易往来与文化交流日益频繁，相关翻译业务量也显著增长。2021年，阿拉伯语、俄语、德语、英语和白俄罗斯语为语言服务市场最急需的五个语种。
我不看好，特别是基础的翻译容易被替代。但，高级翻译有前途。
比如，有了谷歌翻译、有道翻译，有一定英文基础的人，会选择借助工具自己完成翻译。这样对于要求不高的翻译问题，就可以自己解决，不需要通过专业的翻译。
其次，人工智能不断在进步，语言本质上是一种算法，是字、词、句的有机组合，只是组合的方式比较复杂，还要结合情境，长时间来看，这是个数学问题，应该可以解决。
未来，人会更注重体验，翻译的后的阅读体验感是我们比较在意的事情。所以，高级翻译未来会更有市场，也许人更有人情味吧。
随着全球化经济的不断发展，国内对于翻译行业的需求也越来越大，使翻译行业成为一个热门专业。现在外语翻译的需求量也是蛮大的，关键点是要学精，最好对某一方面特别通晓或有其他的专业背景。
人工智能的快速发展在给人们日常生活带来诸多便利的同时，也给相关领域带来不少困惑，对于人工智能是否会取代人工翻译，目前看不需要担心，说一下机器翻译MT的问题，的确目前很多对质量要求不高的客户会直接使用免费的MT，然后人工简单修改一下。但真正对译文质量要求高的客户，还是需要人工来翻译处理的，现在的利用人工智能的MT译文虽然比以前的统计式机器翻译好了那么一些，但还远远达不到“信达”的程度，尤其在专业领域。机器翻译确实不能完全替代人工，尤其是在一些上下文与情感取向的判断上，机器永远无法替代人类。机器翻译时代对后期编辑的要求很高，因此，人力翻译仍不可或缺。今天的人工智能翻译在情感表达、深层理解，特别是具有中国特色话语体系的翻译方面，尚有很大的局限性。因此，最好的办法就是人力翻译和人工智能相结合。人工翻译在可见的未来不会被机器翻译所取代，但是人工翻译将会被掌握机器翻译辅助手段的新人工翻译所取代。
去年第三届世界互联网大会，搜狗首秀了 AI 黑科技——机器同传。此后，搜狗一发不可收拾，今年5月份全球机器智能峰会（ GMIS 2017 ）会上，搜狗“汪仔”与人工速记 PK 4:1完胜，让人热血沸腾；9月初，搜狗语音交互中心机器翻译团队斩获国际顶级比赛 WMT 双料冠军。（ WMT 全称是 Workshop on Machine Translation，是由来自欧洲和美国的高校、研究机构的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。合伙君注）
CEO 王小川致员工内部信中，有着这样激动人心的描述：“已经没有人怀疑搜狗的生存问题了，唯一的悬念就是搜狗能否在搜索领域实现颠覆，能否在人工智能领域引领重大的创新。”
不少“外部人”看了信也热血澎湃，毕竟翻译领域人工成本高居不下，如果能用 AI 解决高成本问题，无疑劫走其中大部分的红利。
所以，AI 翻译是下一个创业的风口吗？笔者认为，现在时机尚不成熟。
首先，创业公司缺乏大规模参考数据。
Google 是较为典型的例子，产品用户数量推动产品多语言本地化，从而加大对于翻译高效、准确、低成本的需求，倒逼翻译产品的诞生。而AI翻译产品恰好能够解决这些痛点，产品与公司科技感使命的调性不谋而合。
从 AI 翻译本身来讲，AI 技术需要把海量的数据通过优良的算法，运用现代并联分布式计算出来。搜索功能提供用户行为数据，为人工智能提供了海量的价值数据。据相关资料显示，搜狗每日语音识别的 PV 是在2.6亿次，产生的语料规模是22万小时。
大数据无疑是难攻克的一个点，用户数据基本被中国互联网的几大巨头所吸引，互联网现阶段，难以出现航母级产品与之抗衡。
到此，以上就是小编对于智能科技未来翻译的问题就介绍到这了，希望介绍关于智能科技未来翻译的4点解答对大家有用。