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AI의 발전으로 컴퓨터를 이용한 언어 번역이 가능해져서 언어의 장벽이 빠르게 사라지고 있다. 1950년대부터 시작된 컴퓨터를 이용한 언어 번역 시도에서 가장 먼저 등장한 기술은 규칙 기반 기계 번역이었다. 이 방법은 특정 단어와 배열에 대한 규칙을 만들어 입력하면 기계가 그에 따라 번역하는 방식이었다. 그러나 규칙에 예외가 발생하면 정확한 번역 결과를 얻을 수 없는 단점이 있었다.

2000년대에 들어와 통계 기반 번역이 등장함으로써 번역기가 상용화되기 시작했다. 이 방법은 사람들이 번역한 데이터를 학습한 뒤, 주어진 상황에서 가장 확률이 높은 단어를 제시하는 방식이다. 처음에는 단어 단위로 시작하여 구 단위로 확대되었다. 초창기의 구글 번역기가 이 방식을 사용했는데, 한국어-일본어와 같이 어순이 비슷한 언어는 매끄러운 번역이 이루어졌지만, 어순과 문법이 다를수록 번역 결과가 부정확한 단점이 있었다.

현재 가장 널리 사용되는 기술은 인공지능(AI) 기반의 인공신경망 기계 번역이다. 2016년에 구글이 이 방식을 자사의 번역 서비스에 도입하였고, 같은 해에 등장한 네이버의 파파고도 이 기술을 사용하고 있다. 이 방식은 단어나 구가 아닌 문장 전체를 기준으로 번역하며, 문장의 맥락을 이해할 수 있어서 정확도가 더욱 높아졌다.

기계 번역 기술을 비롯한 AI의 발전으로 언어의 장벽이 빠르게 사라지고 있다. 비전 AI 기술 덕분에 스마트폰 카메라를 이용하여 간판이나 메뉴의 외국어를 이해할 수 있게 되었다. 또한, 음성을 텍스트로 변환해주는 STT(speech to text) 기술과 사람처럼 문장을 읽어주는 AI 음성 생성 기능 등도 점점 발전하고 있다. 이러한 기술들은 언어를 자유롭게 이해하고 소통할 수 있는 기반이 되고 있다.

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