本文简要考察了国内外机器翻译软件的发展历史、翻译原理及其现状。机器翻译涉及多个学科领域，如语言学中的计算语言学，计算机科学中的人工智能，数学科学中的数学逻辑和运算等等。根据所依据的原理不同，机器翻译系统主要可分为三类：基于规则的翻译、基于语料库的翻译、基于多引擎的翻译，集中介绍了机器翻译系统最普遍运用的程序：将源语言转换成中间语，然后再将中间语转换成目标语。 在生成翻译比较中，运用奈达的动态等值原理，从单个词的层面、句法层面以及语篇层面比较分析了两个机器翻译软件之间翻译质量，以及机器翻译和人工翻译的翻译质量。通过比较发现，机器翻译只能在词的层面上进行一对一的机械配对，无法达到真正意义上的动态对等，而词面以上以及语篇翻译更是不具备可读性。人工翻译则可以通过人本身的思维运作，特别是对文化因素的理解，进行创造性的翻译而达到动态对等。 通过对机器翻译和人工翻译原理的解析，讨论了未来机器翻译的发展趋势、前景及其运用，并指明机器翻译和人工翻译之间形成互补关系，但是，在可以预见的将来，机器翻译难以取代人工翻译。计算机研究者和语言学家应运用动态对等的核心原理，为机器翻译系统提供核心语料库，从而使机器翻译具有可读性。尽管目前的机器翻译难以达到顺畅，但在不久的将来，其可读性有望大大增强。