在面对多种语言翻译任务时，机器翻译应用面临的一大挑战就是如何快速高效地挖掘不同语言系统的内部运作规律。例如：李毓等认为：“维吾尔语具有黏着性的特点，语言形态变化十分丰富．词干连接不同构形词缀进行形态变化，其表示以词干意义为主的不同语法功能，并且词缀还可以进行多层连接”。人工智能能够帮助翻译机器高效率地发掘多种语言系统各自的特点及内部的运行关系，从而实现帮助机器翻译提升工作效率的目的。其工作原理是通过广泛挖掘数据，包括句群、段落、篇章、体裁在内的各种语言信息的原始数据，并在设定好的各种语境状况下对这些信息进行编码或解码。人工智能支持在机器翻译中发挥其语言分析的作用，并通过寻找，定位，解析多种语言运行的各项特征，在经过高速运算后对语言特征进行有目的的对比分析，创新性地研究词对齐技术，并将之应用到机器翻译的工作过程中，实现通过具有高速运算能力的人工智能来重新构建词对齐技术的统计模型。这一模型包含了大规模、高质量、可扩充的语义单元库，这些单元库或者语料库能够推动语言机器翻译的不断发展。若是将相应的人工翻译技术体系全面应用到机器翻译系统中，能够极大地提升机器翻译的响应速度和工作效率。“在大数据时代,搜集和利用网络上庞大的数据资源已经成为函待解救的问题”。下一阶段，人工智能在利用大数据技术帮助机器翻译结果更符合母语使用者习惯和特征方面将会发挥更大的作用。

未来，学习能力和数据处理能力更加强大的人工智能系统将帮助机器翻译系统更好地完成工作。现有的翻译记忆库通过人工智能的自我学习程序也可以不断更新，并能够自动识别和存储新语料。随着翻译记忆库数据的不断扩大，在大数据技术的支持下，人工智能能够使机器翻译的工作的效率不断提升。我国科技工作者在这些领域也取得了可喜的进步，例如朱巍等人通过研究发现：“科大讯飞等企业语音识别技术处于国际领先水平”。基于人工智能的机器翻译产业包含了人工智能技术开发，翻译技术研发、翻译成果转化、翻译产品落地等各个方面。尤其是物联网，大数据，云计算，图像识别和模拟神经网络等技术的进步在人工智能时代为机器翻译的发展提供了强有力的技术支持。通过网络共享功能，人工智能可以通过对海量网络翻译数据进行精确算法分析，从而提升人工智能的自我学习能力，使机器翻译的质量越来越高。