普通人在学习口译时，总要进行记忆练习，像我们常听到的分脑练习、影子练习、记忆笔记等都在强调记忆能力，要么是瞬间记忆能力，要么是交替传译时对讲话者2分钟左右发言的记忆能力，对于经验欠缺的译者来说，除了其翻译可接受性不高外，在记忆问题上，有时会手忙脚乱，漏译严重，有时会出现记忆笔记误解导致记忆出错。在一些配备了同声传译的会议上，有相当一部分的与会人员宁愿听不是很熟练的外文，也不愿听同传传出来的译文，因为同传在翻译过程中，时而出现不流畅及遗漏重要信息。
那么那些旨在代替一部分口译任务的机器翻译是怎么学习口译的呢？按常识判断，机器在记忆方面的优势人类无法抗衡，所以机器首先不需要记忆操练，所说的话是完全被录制到了机器中，即便是需要分脑的材料，机器也很好把握，经过准确全面的记忆这个环节后，机器会按照所记忆的资料进行自动翻译，这个翻译过程也许是先进行了笔译然后机器再念出来，总之在速度和记忆上基本不会有问题。最主要的问题，会落实到机器在念译文时遇到不合适的表达时能否自动纠正，进而念出正确的译文？如果机器在语音识别时做了较好的训练，那么在机翻完文字，把文字念出来时，是不是能够智能到感觉有不顺口、不合所念语言特征的句子时，自动进行调整呢？如果机器口译时做不到这一点，那只能说明机器仍然只是停留在仅仅会念单个单词的阶段，而即使机器能够口译对的句子，也只是因为事先存贮了相应的句子。
如果机器在进行语音训练时具备了单语言语感，也即遇到读起来不顺口、不合母语习惯的语言时能自动识别而且进行纠正，那么机器口译将会大有作为，也就能取代部分口译任务。如果做不到这一点，人们就需要调整先前对机器翻译、机器口译、机器学习的能力判断，之前的判断太过乐观。
希望科技人员能够攻破这些难关，让普通大众都能看到机器的能动性，能让机器辨别出不符合语言习惯或语言规律的句子。在语音识别后进行翻译这件事上，如果能够做到像QQ小冰的能动程度——即看到他人语言进行准确理解，然后参与聊天，而且出错率较小，机器口译的可靠度将大大提升。
另外，翻译官这个词的表达多不规范，市面上一些产品或资料对该词的使用多是有问题的，之前在演电视剧时业内人士就已经分析过，如果不懂，尽量不要使用。在机器翻译、机器口译相关话题中常见这个词，希望这种错误少一点。
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