机器翻译要能做到很接近人的水平，需要解决强人工智能的相当大一部分核心问题。现在还只能集中在达雅要求相当低的领域。其实不只翻译，我觉得NLP里的许多问题都差不多有AI－COMPLETE的性质－－－能彻底解决它们，强AI也就近了。

Textual Entailment是一个新热点，给定一段话和一个陈述，问后者能否由前者推出。现在的准确率只有60％左右，比瞎猜好不了多少。要做好，需要知识表示（尤其是noisy knowledge），常识，推理，语言学许多方面的进展。