智能项目并未达到人们的预期，以失败告终。于是，美国国防部高级研究计划局终止对人工智能项目的资金支持，人工智能进入第一次寒冬。到了八十年代，世界各地的企业采用一种称为“专家系统”的人工智能程序，给人工智能研究带来新一轮发展。然而，人们很快发现“专家系统”维护成本太高且更新困难，同时，政府拨给人工智能的研究经费越来越少。于是，人工智能又陷入第二次寒冬。
123人工智能的快速发展
自二十世纪九十年代中后期以来，由于计算机能力的提高，人工智能开始再次复苏。谷歌公司研发的人工智能围棋软件AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，引起了全球对于人工智能的关注。此外，大数据的发展，深度学习的算法推动了人工智能在图像识别和语音识别方面的发展，人工智能进入快速发展阶段。
2机器翻译
21机器翻译（Machi
eTra
slatio
，简称MT）的概念
机器翻译，俗称机翻，是计算机语言学的一个子领域，本质是利用计算机程序将文字从一种自然语言（源语言，targetla
guage）翻译成另一种自然语言（目标语言，sourcela
guage）。机器翻译试图用计算机模拟人的翻译能力，是人工智能的重要研究领域。
22机器翻译的发展类型
机器翻译这一想法最早由法国科学家阿尔楚尼（GBArtsou
i）在二十世纪三十年代初明确提出。经过几十年的长足发展，大致经历以下三个发展类型：基于规则的机器翻译、基于语料库的机器翻译和基于神经网络的机器翻译。
221基于规则的机器翻译
规则法（Rulebasedmethod）机器翻译主要有三种类型：辞典法（Dictio
arybased）、转化法（Tra
sferbased）及中间语法（I
terli
guabased）机器翻译。辞典法翻译即直接翻译，将
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源语言与目标语言之间的词汇进行一一对应翻译转化翻译对源语言的分析独立于目标语言，在对目标语言的转化过程中，会考虑与源语言的上下文、结构的差别中间语言翻译即假定存在有中间语言（i
terli
gua），先把源语言翻译成中间语言，再把中间语言按照目标语言的规范翻译出来。
222基于语料库的机器翻译
基于语料库（Corpusbased）的机器翻译可以分为基于范例的方法（Examplebased）和基于统计的方法（Statisticsbased）。所谓范例法，即基于实例的翻译方法。基本思路是电脑模拟大量翻译实例（翻译语料库），进行有效替换的翻译策略。统计机器翻译的基本思想是通过对大量的平行语料库进行统计分析，构建统计翻译模型，使用此模型进行翻译。
223基于神经网络的机器翻译
神经机器翻译（NeuralMachi
eTra
slatio
，简称NMT），它r