最后，关于机器翻译的展望：我相信，在不远的未来，机器翻译可以取代绝大多数传统翻译，在理性的部分甚至可以做得更好。至于其他反例的一些翻译bug，仅仅是人机交互+NPL (Nature Language Processing)就可以改善。如果一个句子可能出现歧义，完全可以利用语言处理系统，分析句子的几种意思。然后人机交互系统再把可能的选项都通过标准化的方法说出来，问你，让你选一个正确的。然后对标准化的数据库翻译就好了。例如：你跟计算机说：“爸爸背着我和弟弟去了电影院。”计算机的NLP系统，完全问你，请选出以下四种意思：1.爸爸背（负）着我，和弟弟一起去电影院。2.爸爸背（负）着我和弟弟两个人，去了电影院。3.爸爸和弟弟去了电影院，却背着(不告诉)我.4.爸爸自己去了电影院，背着（不告诉）我和弟弟。然后对没有歧义的那个选项进行翻译。即使抛开外语翻译不谈，同一母语者之间的交流里，语言也只是思想交流的媒介，其本身就不是完全精确的。例如上面那句话，就有好几个意思，日常人际交流的误解容错率远远比想象的高。尤其是教育程度不同的，年龄差异大的人之间交流，词不达意鸡同鸭讲的场景太多。NLP可以把太随意的话，给强行规范到精确的语境里，从而避免很多误解。