旁邊的詹姆斯·里德上校，一直負責審批國防部給喬治敦的預算，負責跟蹤該項目，則雙臂交叉，面無表情，軍裝筆挺。

    臘斯克則手持記事本，目光不時在機器和林燃之間游移，想在林燃和麥克納馬拉之間插話，但又沒想好要說什么。

    加爾文清了清嗓子，聲音平穩而有力：“各位先生，今天，你們將見證機器翻譯的最新進展。在林教授的指導下，我們顯著提升了系統的準確性和處理復雜語言結構的能力。”

    加文博士推了推眼鏡，率先發問：“改進？上一個版本在處理習語和句法歧義時表現得很糟糕。這次你們是怎么解決的？”

    加爾文自信道：“我們引入了基于頻率的統計模型，通過分析雙語語料庫，系統現在能夠更好地分辨詞義并處理依賴上下文的翻譯。”

    里德上校冷冷地插話：“說得好聽。讓我們看看實際效果。時間緊迫，我們要的是結果。”

    加爾文點點頭，轉身走向機器的操作臺：“當然，我們馬上開始。先做一個簡單的演示。”

    他熟練地在鍵盤上輸入一句俄語：“mыгoвopnmomnpe。”

    機器立刻運轉起來，內部零件發出輕微的咔嗒聲和嗡鳴，幾秒后，屏幕上顯示出英文翻譯：“wespeakaboutpeace.”

    房間里傳出一陣低語，加文博士挑了挑眉：“不錯，但這只是個簡單句。更難的呢？”

    加爾文早有準備：“當然可以。我們試試有歧義的句子。”

    他輸入另一句俄語：“ohчntaetkhnгy。”機器迅速輸出：“hereadsthebook.”

    加文博士點頭，但仍不滿足：“如果上下文不同呢？比如‘khnгa’指的是賬簿而不是書？”

    加爾文手指緩慢敲擊鍵盤，輸入新句子：“Бyxгaлtepчntaetkhnгy。”

    機器略作停頓后顯示：“theaccountantreadstheledger.”

    房間里響起一片驚嘆。里德上校的雙臂緩緩放下，眼中閃過一絲驚訝，這和他之前看到的喬治敦機器截然不同：“它是怎么判斷的？”

    加爾文解釋道：“系統現在能結合上下文線索和概率模型進行推斷。‘Бyxгaлtep’（會計）提示了財務背景，因此選擇了‘ledger’而非‘book’。”