MT，全称为Machine Translation（机器翻译），是指通过计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术或系统。MT的发展经历了多个阶段，从早期的基于规则的翻译（Rule-based Machine Translation，RBMT），到现如今主流的基于统计的翻译（Statistical Machine Translation，SMT），再到近年兴起的基于神经网络的翻译（Neural Machine Translation，NMT）。
MT技术的优点在于可以实现大规模、高效率的翻译，并且随着数据量和模型的增加，翻译质量也在逐渐提升。尤其是NMT的出现，使得机器翻译在一些语种和翻译任务上达到了接近甚至超过人工翻译的水平。
然而，MT也存在一些不足。首先，MT在处理复杂的语言现象和语义理解上仍然存在困难，例如多义性、语言间的文化差异等。其次，MT在细致的文体、修辞和语感等方面的表达上常常不能准确传达源语言的含义。此外，MT对于专业领域和特定领域的翻译可靠性较低，需要配合领域专家进行后编辑和校对。
总体来说，MT在提高翻译效率和解决基础翻译需求方面发挥了重要作用，但仍然难以完全替代人工翻译的专业性和文化理解能力，人工智能和人类翻译员相互补充，共同推动翻译行业的发展。
