人工智能对机器翻译的发展具有重要影响。随着人工智能技术的不断进步，机器翻译已经得到了显著的改进。以下是一些人工智能对机器翻译发展的主要影响：

  1. 神经机器翻译（NMT）：神经机器翻译是人工智能在翻译领域的重要应用之一。传统的机器翻译模型使用基于规则的方法和统计机器翻译（SMT）来进行翻译，但这些方法通常依赖于人工设计的特征和规则，难以处理复杂的语言结构和语义。而神经机器翻译使用深度学习技术，通过大量的数据进行训练，可以直接从输入的文本中自动学习语言之间的映射关系，从而得到更准确的翻译结果。

  2. 大数据驱动：人工智能的发展使得机器翻译可以更有效地处理大规模数据。传统的机器翻译模型通常需要大量的人工干预和规则，而神经机器翻译可以在大规模平行语料库的基础上进行训练，从而提高翻译质量。此外，人工智能还可以利用互联网上海量的文本数据进行学习和训练，从而进一步提升机器翻译的性能和准确性。

  3. 增强学习：人工智能还可以通过增强学习的方法来改进机器翻译。增强学习是一种通过与环境交互并根据反馈信号进行学习的方法，可以使机器翻译系统能够自动调整翻译策略和模型参数，从而提高翻译质量。通过增强学习，机器翻译系统可以不断地从实际应用中学习，并根据不同的任务和环境来改进翻译性能。

  4. 实时翻译与机器翻译服务：人工智能的发展也使实时翻译和即时翻译服务成为可能。随着互联网的普及和人工智能技术的进步，机器翻译系统可以通过在线服务实时提供翻译结果，满足人们对即时翻译的需求。例如，人工智能助手可以通过语音识别和机器翻译技术，实时将语音翻译成其他语言。

  总之，人工智能对机器翻译的发展起到了重要的推动作用。通过深度学习、大数据驱动、增强学习等技术手段，机器翻译的质量和性能得到了大幅度提升，为人们提供了更准确、更方便的翻译服务。