人工智能最難攻克的堡壘之一是自然語言的機器翻譯。雲鄉客網友提出一句話：隨便踢了老克的老虎屁股。其多義性導致多種翻譯。這正是自然語言的特性。如今人工智能已經可以擊敗圍棋冠軍，但離能夠翻譯自然語言還差的很遠。洋人常舉的一個例子是“TIME FLIES LIKE AN ARROW"(光陰似箭）。可以翻譯成N多的句子。例如：時間蒼蠅像箭，光陰似箭一樣飛翔，像乘箭頭一樣乘蒼蠅，。。。等等。在多種選擇中，人能做出正確的選擇，是因為人有文化背景，知道這句話為俗語。
可見機器要正確翻譯自然語言，必須學會各種語言背後的文化和語言習慣。這個題目不攻克，很多問題例如機器人回答電話，機器人和人的通信，就沒法解決。人工智能的應用就只能局限於很小的一部分領域。解決了這個問題，才能有機器人服務員，機器人總統，機器人醫生，警察，律師，法官，等。
一個可能的進攻方向，是讓電腦用神經網絡深度學習的辦法，輸入一個語言中全部的文章和例句，迅速學會其全部傳統和習慣。將其用網絡係數的形式記錄存儲起來。跟學圍棋比起來，這件學習的難度要大得多。比如要學中文，起碼得知道所有的成語。所以，這個網絡必須要比學圍棋的網要大得多。我不幹這一行，事又多，這件研究就不摻和了。如果能有幾千位科學家按照我指出的方向努力，十幾二十年持之以恆，應該有突破性的進展吧。
