全球约有 5000 至 7000 种语言，这种多样性为国际交流带来了极大障碍。机器翻译旨在通过计算机实现跨语言的交流，是人工智能领域的重要研究方向之一。早期的机器翻译主要依赖词典和语法规则，但这种方法难以处理语言的复杂性。后来，研究者提出了统计机器翻译方法，利用大量平行语料库学习语言间的对应关系。现代机器翻译技术采用端到端学习方法，借助神经网络的强大学习能力，通过大数据发现语言之间的对应性，从而显著提升了翻译质量。
要实现机器翻译，首先需要了解人类语言的特点。据统计，全球约有 5000 到 7000 种语言，其中大部分是口语形式，没有书写系统。在这些语言中，汉语的使用人数最多。以下从三个方面分析语言的特性，这些特性正是跨语言沟通变得困难的原因：
首先，语言具有高度抽象性。人们看到的语言符号只是外在的书写形式，真正重要的是这些符号背后所承载的深层信息。例如，"蛋白质"这三个字只是一个符号组合，但它代表了"蛋白质"这一科学概念的全部内涵和外延。
第二，语言兼具规则性和灵活性。一方面，语言要符合明确的语法规则，这些规则确保了语言的可理解性。例如，"我喜欢读书"是一句标准的主谓宾结构的句子。另一方面，语言又是动态的，人们在实际使用中常常打破语法规则，创造出新的表达形式。例如，"椅子给我"虽然不符合标准语法，但大家依然能理解其意思是"把椅子给我"。
第三，语言具有混淆性。语言中存在大量多义词和同音词，这种现象导致语言具有天然的歧义。例如，英语单词"bank"既可以表示"银行"，也可以表示"河堤"；中文的"好"既可以表示"好朋友"中的"好"，也可以表示"好高兴"中的"好"。在这些情况下，仅靠单个词的字面含义无法准确理解其意义，必须结合上下文进行判断。