对于不是英语或特定语种专业出生的普通大众而言，一篇无一丁点母语的长篇大论甩你面前时，首先想到的是谷歌翻译，百度翻译，然后翻出的句子连不起来啊，还是不懂，接着瞬间满脸蒙哔了是不是？
如今得益于人工智能、深度神经网络学习、大数据等的快速发展，翻译已逐渐被颠覆。机器翻译能模仿人脑“理解语言，生成译文”。
其准确度、流畅度都得到大幅提高，甚至达到“译文流畅，符合语法规范，易于理解”的状态。再拿到一篇陌生语种的文章时，不会出现看不懂的情形。
所以，“未来人工智能解决语言障碍就像水电一样去融入人们的生活，成为生活的一部分，甚至感觉不到它的存在”，Atman的创始人兼CEO马磊这样对创业邦（微信搜索：ichuangyebang）说。
Atman是国内少有关注机器翻译并追求自动化的一家创业公司，2016年6月18日正式运营，目前已获得北极光天使轮投资。
十年机器学习经验，两进两出微软，后创办Atman
在互联网圈做算法的“攻城狮”们是令人佩服的，他们身上也拥有了典型的理科男特质：简单、淳朴。初次见到马磊就是这样，谈话间不会用过多华丽的辞藻形容自己的公司，自己的团队。一个多小时的采访基本被十年多的工作内容和对行业激情占满。
马磊，清华大学计算机系毕业，曾在微软研究院和微软搜索中心供职过，在后者担任Cortana及相关产品构架师，专长是机器学习。曾完整撰写过语音识别、统计机器翻译（SMT）的解码器（Decoder）代码。有丰富的Bing搜索的海量数据做传统和深度机器学习的经验。
第一次离开微软是为了创业，也就是10年前出来做基于内容搜索的在线教育，当时的他想，一个工程背景很强、对算法清楚的人，不会跨越不了研究、产品运营推广等这些阶段，但事实证明，还真没跨越过去。
再次回到微软后，马磊吸取创业教训，来到工程院搜索技术中心，在产品部门待了三年多，潜心学习。也是在这期间，认识了如今一起创业的团队成员，他们之间对彼此的品质了如指掌。
这其中就有Atman的CTO刘炜，毕业于北大电子系，擅长工程实作和团队管理，思维稳定细致。马磊告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），“其实一开始刘炜是不愿意创业的，被我天天浇水，有天开花了就出来一起干了”。
第二次离开微软后，马磊创办了Atman，已经有着10多年的机器学习经验，带着微软的文化基因，对二次创业可以说做了充分的准备。
Atman的核心：解决翻译的流畅度
生活中我们所熟知的好点的翻译工具无非是谷歌翻译、百度翻译，但当你使用的时候，会发现一个问题：即便你有一定的语言知识，这类工具翻译出的句子依然是晦涩难懂的。它需要我们对句子重新进行组合，以便符合人类的感知行为。这其实超过50%的工作需要我们自己完成。
更别说一些专业领域，比如医药、法律等，都是人工在翻译，因为目前不存在机器翻译可以胜任这样一份工作。
所以，不同于这些做广谱翻译的大公司，Atman的翻译平台目的在于打通翻译的障碍，平台不分语言，只要有数据，机器就能自己学习。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）也只需要2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。
比如，财经类文章翻译，世界好的财经网站的文章总和不超过1000万篇，让机器学习一遍这些文章，就可以保证财经类文章的翻译有95%的流畅度，而且能做到实时同步。而这一过程，机器模型自身也会变得越来越好。
马磊很开心地表示，你以前用谷歌的翻译，能把人工降到50%（可能还没一半），加入我们平台后降到10%，不用再疲惫地去看网页翻译，阅读的心情都不是一个量级的。
当然，他也坦言，“我们期望人尽量少去对翻译出的文章进行编辑，但现在完全取代人还不可能，毕竟人类的感情、情绪、隐喻的东西对机器而言还是有难度的，但未来应该可以解决”。
所以，在马磊眼里人工智能时代，商业模式是会被颠覆的。
目前，Atman针对C端用户有一个“量子镜”项目计划。目标是精选国内用户会感兴趣的国外高质量内容网站，通过机器翻译技术，提供翻译后的中文内容给国内用户阅读（按照目前单机的翻译速度，镜像一个百万文章级别的内容网站，需要一个月左右时间）。
而对于B端用户：机器翻译主要对某个垂直领域进行翻译。另外，接下来几个月计划开发智能的CAT软件，以辅助B端客户做最终的人工校对。
为什么是Atman而不是巨头在做这件事
世界上能写成文字的语言大概有300多种，它们就像互联网里面的一个大群，这些群目前还没有沟通，相当于信息孤岛（语言障碍）。而机器翻译能把信息孤岛连接起来，之后整个世界就可以像微信朋友圈那样了。
而10年前，一家公司流畅性地翻译全世界的语言，有人感想但做不到。因为根本没有技术基础可以进行突破。
如今，人工智能的快速发展让这一想法得以实现，但世界的公司都处于这样优越的条件，包括很多世界级的巨头，为什么偏偏是Atman这样的创业公司先发制人？
首先：团队，人才没有区别，但从项目投入的人力资源上反而比大公司好，因为大公司审批机制比较落后。
第二：项目进度，立完项目，创业团队所有人精力都会搭在这个项目上，单点项目上绝对人数比大公司多。
第三：马磊认为创业公司狼性文化更强，这点很重要
第四：资金投入，大公司关注所有项目，单点的投资就不如创业公司。
但马坦言，像Atman这样的创业公司在方向性上的风险更大，对于大公司而言，无非白投了。而对于创业公司，可能意味着人员重组或者更严格的变动等。
但不管怎样，马磊告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang），“至少从技术角度，在垂直领域翻译这块Atman是第一梯队的”。
BLEU评分也证明了这一点：
（政治领域的机器翻译和主要翻译服务提供商的评分）
注：BLEU评分是国际上通用的客观评测机器翻译质量的指标。
