人工智能最难攻克的堡垒之一是自然语言的机器翻译。云乡客网友提出一句话：随便踢了老克的老虎屁股。其多义性导致多种翻译。这正是自然语言的特性。如今人工智能已经可以击败围棋冠军，但离能够翻译自然语言还差的很远。洋人常举的一个例子是“TIME FLIES LIKE AN ARROW"(光阴似箭）。可以翻译成N多的句子。例如：时间苍蝇像箭，光阴似箭一样飞翔，像乘箭头一样乘苍蝇，。。。等等。在多种选择中，人能做出正确的选择，是因为人有文化背景，知道这句话为俗语。
可见机器要正确翻译自然语言，必须学会各种语言背后的文化和语言习惯。这个题目不攻克，很多问题例如机器人回答电话，机器人和人的通信，就没法解决。人工智能的应用就只能局限于很小的一部分领域。解决了这个问题，才能有机器人服务员，机器人总统，机器人医生，警察，律师，法官，等。
一个可能的进攻方向，是让电脑用神经网络深度学习的办法，输入一个语言中全部的文章和例句，迅速学会其全部传统和习惯。将其用网络系数的形式记录存储起来。跟学围棋比起来，这件学习的难度要大得多。比如要学中文，起码得知道所有的成语。所以，这个网络必须要比学围棋的网要大得多。我不干这一行，事又多，这件研究就不掺和了。如果能有几千位科学家按照我指出的方向努力，十几二十年持之以恒，应该有突破性的进展吧。
