随着深度学习、自然语言处理（NLP）等技术的发展，机器翻译系统已经取得了显著的进步。这些系统能够实现从一种语言到另一种语言的文本翻译，甚至包括语音识别和语义理解等功能。Google的翻译服务就采用了基于深度学习的机器翻译模型，能够在多种语言之间进行高效准确地文本转换。

尽管机器翻译已经在某些特定领域或环境下展现出良好的表现，但它们仍然存在一些限制。在复杂多变的语言环境中，机器翻译系统的准确性可能不如人类翻译者的直觉和经验；对于跨文化差异较大的语言对之间的翻译，机器翻译的效果也受到了挑战。

为了解决这些问题，研究人员提出了各种创新的技术方案。利用预训练模型作为基础，结合特定任务的微调，可以提高机器翻译系统的性能。引入了更复杂的语言模型，如Transformer架构，以及更加先进的自然语言处理算法，进一步提高了机器翻译的效率和准确性。

随着计算能力的提升和大数据资源的丰富，机器翻译系统有望继续取得突破性进展。尤其是在深度学习和强化学习等领域，预计会有更多的研究成果涌现，推动机器翻译技术向更高层次发展。

智能AI在外语翻译中的应用正在不断地拓展和深化，不仅展现了其强大的翻译功能，也在一定程度上弥补了人工翻译的不足。随着技术的持续进步和应用场景的广泛拓展，我们有理由相信，机器翻译将在更多领域发挥重要作用，成为连接不同文化和信息的重要桥梁。