對於不是英語或特定語種專業出生的普通大眾而言，一篇無一丁點母語的長篇大論甩你面前時，首先想到的是谷歌翻譯，百度翻譯，然後翻出的句子連不起來啊，還是不懂，接著瞬間滿臉蒙嗶了是不是？
如今得益於人工智慧、深度神經網絡學習、大數據等的快速發展，翻譯已逐漸被顛覆。機器翻譯能模仿人腦「理解語言，生成譯文」。
其準確度、流暢度都得到大幅提高，甚至達到「譯文流暢，符合語法規範，易於理解」的狀態。再拿到一篇陌生語種的文章時，不會出現看不懂的情形。
所以，「未來人工智慧解決語言障礙就像水電一樣去融入人們的生活，成為生活的一部分，甚至感覺不到它的存在」，Atman的創始人兼CEO馬磊這樣對創業邦（微信搜索：ichuangyebang）說。
Atman是國內少有關注機器翻譯並追求自動化的一家創業公司，2016年6月18日正式運營，目前已獲得北極光天使輪投資。
十年機器學習經驗，兩進兩出微軟，後創辦Atman
在網際網路圈做算法的「攻城獅」們是令人佩服的，他們身上也擁有了典型的理科男特質：簡單、淳樸。初次見到馬磊就是這樣，談話間不會用過多華麗的辭藻形容自己的公司，自己的團隊。一個多小時的採訪基本被十年多的工作內容和對行業激情佔滿。
馬磊，清華大學計算機系畢業，曾在微軟研究院和微軟搜索中心供職過，在後者擔任Cortana及相關產品構架師，專長是機器學習。曾完整撰寫過語音識別、統計機器翻譯（SMT）的解碼器（Decoder）代碼。有豐富的Bing搜索的海量數據做傳統和深度機器學習的經驗。
第一次離開微軟是為了創業，也就是10年前出來做基於內容搜索的在線教育，當時的他想，一個工程背景很強、對算法清楚的人，不會跨越不了研究、產品運營推廣等這些階段，但事實證明，還真沒跨越過去。
再次回到微軟後，馬磊吸取創業教訓，來到工程院搜索技術中心，在產品部門待了三年多，潛心學習。也是在這期間，認識了如今一起創業的團隊成員，他們之間對彼此的品質了如指掌。
這其中就有Atman的CTO劉煒，畢業於北大電子系，擅長工程實作和團隊管理，思維穩定細緻。馬磊告訴創業邦（微信搜索：ichuangyebang），「其實一開始劉煒是不願意創業的，被我天天澆水，有天開花了就出來一起幹了」。
第二次離開微軟後，馬磊創辦了Atman，已經有著10多年的機器學習經驗，帶著微軟的文化基因，對二次創業可以說做了充分的準備。
Atman的核心：解決翻譯的流暢度
生活中我們所熟知的好點的翻譯工具無非是谷歌翻譯、百度翻譯，但當你使用的時候，會發現一個問題：即便你有一定的語言知識，這類工具翻譯出的句子依然是晦澀難懂的。它需要我們對句子重新進行組合，以便符合人類的感知行為。這其實超過50%的工作需要我們自己完成。
更別說一些專業領域，比如醫藥、法律等，都是人工在翻譯，因為目前不存在機器翻譯可以勝任這樣一份工作。
所以，不同於這些做廣譜翻譯的大公司，Atman的翻譯平臺目的在於打通翻譯的障礙，平臺不分語言，只要有數據，機器就能自己學習。機器從0開始進入一個領域（零成本進入）也只需要2周時間。所以，進入哪個領域都能高度垂直的做下去。
比如，財經類文章翻譯，世界好的財經網站的文章總和不超過1000萬篇，讓機器學習一遍這些文章，就可以保證財經類文章的翻譯有95%的流暢度，而且能做到實時同步。而這一過程，機器模型自身也會變得越來越好。
馬磊很開心地表示，你以前用谷歌的翻譯，能把人工降到50%（可能還沒一半），加入我們平臺後降到10%，不用再疲憊地去看網頁翻譯，閱讀的心情都不是一個量級的。
當然，他也坦言，「我們期望人儘量少去對翻譯出的文章進行編輯，但現在完全取代人還不可能，畢竟人類的感情、情緒、隱喻的東西對機器而言還是有難度的，但未來應該可以解決」。
所以，在馬磊眼裡人工智慧時代，商業模式是會被顛覆的。
目前，Atman針對C端用戶有一個「量子鏡」項目計劃。目標是精選國內用戶會感興趣的國外高質量內容網站，通過機器翻譯技術，提供翻譯後的中文內容給國內用戶閱讀（按照目前單機的翻譯速度，鏡像一個百萬文章級別的內容網站，需要一個月左右時間）。
而對於B端用戶：機器翻譯主要對某個垂直領域進行翻譯。另外，接下來幾個月計劃開發智能的CAT軟體，以輔助B端客戶做最終的人工校對。
為什麼是Atman而不是巨頭在做這件事
世界上能寫成文字的語言大概有300多種，它們就像網際網路裡面的一個大群，這些群目前還沒有溝通，相當於信息孤島（語言障礙）。而機器翻譯能把信息孤島連接起來，之後整個世界就可以像微信朋友圈那樣了。
而10年前，一家公司流暢性地翻譯全世界的語言，有人感想但做不到。因為根本沒有技術基礎可以進行突破。
如今，人工智慧的快速發展讓這一想法得以實現，但世界的公司都處於這樣優越的條件，包括很多世界級的巨頭，為什麼偏偏是Atman這樣的創業公司先發制人？
首先：團隊，人才沒有區別，但從項目投入的人力資源上反而比大公司好，因為大公司審批機制比較落後。
第二：項目進度，立完項目，創業團隊所有人精力都會搭在這個項目上，單點項目上絕對人數比大公司多。
第三：馬磊認為創業公司狼性文化更強，這點很重要
第四：資金投入，大公司關注所有項目，單點的投資就不如創業公司。
但馬坦言，像Atman這樣的創業公司在方向性上的風險更大，對於大公司而言，無非白投了。而對於創業公司，可能意味著人員重組或者更嚴格的變動等。
但不管怎樣，馬磊告訴創業邦（微信搜索：ichuangyebang），「至少從技術角度，在垂直領域翻譯這塊Atman是第一梯隊的」。
BLEU評分也證明了這一點：
（政治領域的機器翻譯和主要翻譯服務提供商的評分）
註：BLEU評分是國際上通用的客觀評測機器翻譯質量的指標。