近年、AIのディープラーニング技術により、急速に成長している分野であり、特定の用途に限った翻訳においては人間の手で補助することで、ある程度の解決がみられるようになっている。今後人々の日常生活における異言間のコミュニケーションに大きな影響を与えることが期待されている。
翻訳業界からはAI脅威論が強くなっている。しかし研究が進むにつれ、言語の複雑さに由来する機械翻訳の限界も指摘されており、人工知能、自然言語処理、ニューラル機械翻訳などの立場では「克服すべき課題は多く，完璧な機械翻訳を期待するのは現実的ではない」と認識されている（主に「機械翻訳の限界と人間による翻訳の可能性」瀬上和典より）。
アプローチ.
手法としては以下のようなものがある。
用例に基づく翻訳.
特許やマニュアルなど、文のスタイルがほとんど変わらない状況では、汎化能力が小さくてもシステムとして十分機能する場合がある。
用例に基づく翻訳では、翻訳の例文を記憶した「用例辞書」と単語対応を記憶した「単語辞書」を使用する。
システムの大まかな流れは以下の通りである。
単語・フレーズに基づく翻訳.
用例に基づく翻訳では、データベースが文全体を記憶していた。一方、単語・フレーズに基づく翻訳では、文を細かな単位に分割し、出現確率や並べ替え確率といった情報を利用することで、コーパスに存在しない文に対する汎化能力を上げる。
構文木に基づく翻訳.
構文木に基づく手法はいくつか存在するが、以下に句構造に基づく翻訳の一例を示す。
例として、英語から日本語への翻訳を考える。
以下のような原文が与えられたとする。
この文を句構造解析して得られる構文木は次のようになる:
ここで、以下のような辞書を使って英語の単語を日本語の単語に置き換える:
構文木は次のようになる:
しかしまだ語順が正しくないし、助詞もない。
ここで構文木に対して以下のような規則を適用して変換をおこなう:
すると変換された木はこのようになっている:
ここから、以下のような翻訳文を生成できる:
これは非常に単純な例である。
実際には英語の have は複数の語義をもつので、語義の曖昧性解消をしなければ単純に「have → 持っている」という変換をすることはできない。