过去使用Google翻译的时候，经常会发生中文翻英文、英文翻中文时产生奇怪字句的情况，而在近期开始导入类神经网路学习系统之后，Google 终于让中翻英字句变得更通顺且正确。

在先前访谈中，Google翻译团队曾透露将会导入人工智慧学习系统，借此取代传统以字句为基础的翻译比对模式，借此提升翻译品质的精准度。而稍早Google研究团队公布消息，在采用类神经网路学习系统(GNMT,Google Neural Machine Translation)作为主要翻译模式，将可进一步学习判断字句间的具体含意与前后关连，进而让最终翻译结果更为通顺，同时维持正确语意。

相比传统翻译模式主要透过单纯比对字句，因此在由机器逐句翻译情况下自然会以单字转译形式呈现，因此也就呈现前后语意不通顺的奇怪翻译结果，因此经常需要透过手动方式调整，但对于目前全球约上万种语言，同时不同语系有个别结构情况下，几乎难以透过传统方式达成通顺翻译成效，因此Google才开始转以人工智慧协助翻译结果。

从目前成效来看，在英文翻西班牙文、英文翻法文、英文翻中文，以及西班牙文翻英文、法文翻英文、中文翻英文结果都已经在导入类神经网路学习系统有明显提升，其中法文翻英文成效几乎快与真人翻译结果相近，而中文翻译部分虽然准确率仍不比其他语言，但翻译效果成长幅度确是明显提升(但明显看起来中翻英还是有一定难度存在)。

目前Google表示将会持续利用新系统精进翻译成效，同时未来也会进一步套用在其他分主流语言。而在之前，Google DeepMind团队也利用类神经网路系统分析自然语调中高低起伏，以及发音模式，借此打造更为自然的人工语音，现阶段已经可用贴近真人音调形式呈现英文、中文等语言。

而类似的方式，目前包含微软、Facebook、百度等厂商也开始着手利用机器学习、人工智慧等方式精进不同语言翻译品质，借此降低不同国家地区居民交流沟通障碍。