"Elektroniaivot ajattelivat perjantaina näytöstilaisuudessa kääntäen venäjänkieltä englanniksi muutamassa sekunnissa" kertoi uutinen Suomessakin tammikuussa 1954. "Kone nielaisi 60 venäjän lausetta ja kirjoitti ne englanniksi kahden ja puolen rivin sekuntivauhdilla. Inhimilliset kääntäjät eivät pysyisi tähän nopeuteen" jutussa arvioitiin optimistisesti.
IBM-yhtiön pääkonttorissa New Yorkissa sijainneen tietokoneen sanavarasto sisälsi vain 250 venäjän kielen sanaa, eikä kielioppia ollut ollenkaan. Käännettävät 49 lausetta oli valikoituja ja koneen keskusmuistikin oli vain yksi viidestoistatuhannesosa nykyisen kotimikron keskusmuistista.
Näytöksen myötä konekääntäminen sai Yhdysvalloissa runsaasti rahoitusta ja herätti suuria unelmia automaatiokääntämisestä. Nämä unelmat kuitenkin hiipuivat kymmenen vuoden päästä, kun kaiken panostuksen jälkeen vuonna 1963 Harvardin yliopiston tietokone antoi oikean tulkinnan lisäksi kolme väärä tulkintaa yhdestä ja samasta lauseesta.
Koneelle syötettiin Shakespearen lause "Time flies like an arrow" (aika kiitää nuolen lailla), ja kone käänsi sen muun muassa "mittaa kärpäsiä kuin nuolta", "mittaa kärpäsiä, jotka ovat kuin nuolia", ja "aikakärpäset pitävät nuolesta". Viidettä mahdollista käännöstä kone ei löytänyt.
Automaattinen kääntäminen onkin kerta toisensa jälkeen osoittautunut luultua vaikeammaksi.
Yhdysvaltalainen tutkimus loppui käytännössä kahdeksikymmeneksi vuodeksi vuonna 1966 Alpac-raporttiin (Automatic Language Processing Advisory Committee), jossa todettiin tylysti, että automaattinen konekääntäminen ei onnistu nyt ja eikä tule onnistumaan ennustettavissa olevassa tulevaisuudessa.
Usko konekääntämiseen heräsi uudelleen 1970-luvulla Kanadan sääpalveluohjelman (englanti-ranska-englanti) ja Euroopan Yhteisön Systran-järjestelmän myötä. Järjestelmää on kehitetty vuodesta 1976 ja sillä tuotettiin vuonna 2001 kaikkiaan 800 000 käännöstä. Nykyään ohjelmisto tulostaa parhaimmillaan tunnissa kymmenen kirjan verran käännöstä eli 2 000 sivua.
EU ja sen komissio käyttävätkin eniten maailmassa konekäännöspalveluita. Käytön määrä kasvaa yli kymmenellä prosentilla vuosittain.
EU-käännöksissä lähtökielen teksti analysoidaan kielistä riippumattomaan symboliseen muotoon. Näin samaa symbolista muotoa voi käyttää usean eri kohdekielen kääntämisessä . Tällä menetelmällä EU-käännöskielipareja saadaan yhteensä 36.
Käännös ei kuitenkaan ole korkealaatuista, ja parhaiten se onnistuu suurten kielten kieliparien kesken. Näiden kesken se myös onnistuu paremmin, koska suurten kielten käännöstekniikkaa on ehditty hioa enemmän. Näissä käännöksissä lukija saa tutulla kielellä selville asiakirjojen sisällön. Koneiden etuina tekstimassojen kääntämisessä ovat myös käännöksen nopeus ja pienemmät sivukustannukset.
Konekääntäminen toimii käytännössä sihteerinä, jota käytetään tuottamaan vieraskielisestä tekstistä "silmäilysopivaa". Toinen vaihtoehto on, että se kääntää tekstin toistuvat rutiiniosat. Laatutekstissä tarvitaan kuitenkin ihminen tarkistamaan koneen työ. Kone on kuitenkin merkittävä apuväline, sillä avustavassa tehtävässä konekääntäminen säästää kokonaiskääntämisaikaa kolmanneksen.
Kaunokirjallisuuden tai vaikka lakiin tulevan tekstin tuottamiseen konekäännöksiä ei voi käyttää ja kieltä tuntevan ihmisen on siivottava teksti. Kunnianhimoisimmat tavoitteet täysin automaattisesta käännöksestä ovat siis edelleen saavuttamatta.
Kielen kääntäminen tarvitsee ensin sanaston. EU:n neljän pääkielen kieliparit sisältävät käännössanastoa noin 700 000 sanaa 30 erikoisalalta, ja kaikkien kielten sanastot yhteensä sisältävät 4 miljoonaa sanaa.
Lisäksi ohjelman tulee tuntea kielioppisäännöt esimerkiksi siitä, kuin sanat rakennetaan niiden kantamuodoista (morfologia), tai kuinka lauseet muodostuvat (syntaksi). Lisäksi kone tarvitsee tietoa fraasiluonteisista käyttötavoista, jotka tulkitaan fraasia ympäröivistä sanoista, esimerkiksi laki- tai liiketeksteissä tai käsikirjoissa.
Kone tarvitsee tietoa myös sanojen ja osin lauseiden merkityksistä (semantiikka). Merkityksetön asia ei ole myöskään kielen käyttötapojen (pragmatiikka) merkitys. Koneen pitää tietää, että "Liisa nostaa lasin" on mahdollinen lause, mutta "Lasi nostaa Liisan" taas mahdoton.
Täysin automaattiseen kääntämiseen mikään ohjelma ei ole vielä päässyt, koska sellainen vaatii ainakin osittaista maailman ymmärtämistä. Suurin osa koneiden tietämyksen ja ymmärryksen tutkimuksesta taas kuuluu jo toiseen tutkimusalueeseen eli tekoälyyn.