Tuy nhiên để có thể hoàn thành được công việc đầy khó khăn này chúng ta cần phải có nhiều nghiên cứu đào sâu hơn nữa.
Tương tác ngôn ngữ tự nhiên : Một số nhà nghiên cứu hy vọng rằng có thể thiết kế được máy vi tính có thể tương tác với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Tương tác ngôn ngữ tự nhiên (NLI) được xác định như là một thao tác của máy tính với người dùng sử dụng các ngôn ngữ quen thuộc để đưa ra các chỉ dẫn và thu về các phản hồi. Người dùng không cần phải nhớ đến các câu lệnh cũng như cú pháp hay phải lựa chọn các thực đơn. Có một số nỗ lực trong vấn đề này tuy nhiên không đem lại kết quả như mong muốn và một số nỗ lực đang được đẩy mạnh.
Vấn đề với NLI không chỉ là việc thi hành trên máy vi tính mà còn là đáp ứng đựoc nhu cầu rộng rãi của người dùng. Trên thực tế các vấn đề về trí tuệ nhân tạo chúng minh thấy rằng sự giới hạn trong việc giúp cho người sử dụng có thêm được nhiều tính năng hơn.
Các mô hình OAI có thể giúp người dùng phân loại được các vấn đề. Hầu hết các thiết kế cho NLI không thể cung cấp thông tin về các hành động cũng như đối tượng. Người dùng có hiểu biết về nhiệm vụ đang làm có thể ra các chỉ thị bằng giọng nói hay gõ các ngôn ngữ tự nhiên, nhưng các câu lệnh ngôn ngữ cô đọng đáng tin cậy và được yêu thích hơn. Thiết kế NLI cũng thường không mang đến thông tin về giao diện. Bởi vậy NLI chỉ có ích đối với những người có hiểu biết về những nhiệm vụ đặc biệt, còn đối với những người mới sử dụng thì việc làm theo chính xác là một điều khó khăn.
NLI cũng đã chuyển sang nhận dạng giọng nói để làm giảm khoảng cách được chấp nhận, tuy nhiên kết quả vẫn còn rất hạn chế. Một ứng dụng đầy hứa hẹn đó chính là lựa chọn các công cụ vẽ bởi các các chữ, điều này cũng làm giảm bớt sự hạn chế trong việc thao tác với con chuột. Việc lựa chọn bằng giọng nói còn việc hiển thị lại bằng hình ảnh. Người dùng sử dụng chuột và các ra hiệu bằng giọng nói thực hiện nhiệm vụ của mình nhanh hơn 21% so với người dùng chỉ sử dụng chuột. Thay thế giọng nói bằng các yếu tố khác như là bàn phím hay màn hình chạm chưa được tiến hành thử nghiệm.
Chúng ta vẫn thu được một số kết quả từ NLI tuy nhiên kết quả đó không như chúng ta mong đợi. Người dùng tìm kiếm các phản hồi có thể đoán trước được và không thích phải điều chỉnh cuộc hội thoại một cách thường xuyên. Khi mà các NLI có rất nhiều các dạng, người dùng phải nhận thức được đày đủ về phản ứng của máy vi tính, xác nhận các hành động của họ đã được nhận dạng. Cuối cùng tương tác với sự trợ giúp của thị giác, bao gồm có cả sử dụng các
thao tác trực tiếp có thể làm cho việc sử dụng hiệu quả được cao hơn với khả năng hiển thị được cao hơn. Tóm lại, trỏ và lựa chọn có sức hấp dẫn hơn so với việc gõ và thậm chí là nói các câu lệnh
Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên : Khi mà tương tác tự nhiên trở nên khó đáp ứng thì một số nhà thiết kế theo đuổi một mục tiêu giới hạn hơn, đó là các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (NLQ) với các dữ liệu có liên quan với nhau. Các sơ đồ quan hệ chứa đựng tên các thuộc tính và cơ sở dữ liệu chứa các giá trị thuộc tính. Cả hai đều có ích trong việc định dạng các truy vấn. Bản sao hệ thống truy vấn được sử dụng để có thể so sánh với các tập con của cấu trúc con SQL. Hệ thống này cho thấy có nhiều ưu điểm hơn trong một số nhiệm vụ nhất định.
Những người ủng hộ NLQ có thể chỉ ra được một số thành công nhất định trong hệ thông trí tuệ nhân tạo, nơi mà có gần 400 việc cài đặt trên các máy tính cỡ lớn trong thập kỷ 80. Việc kỳ vọng này đã giảm trong một số năm gần đây và đã bắt đầu chuyển hướng sang các dạng khác. Có một vài điều có thể giúp cho hệ thống này thu được nhều thành công hơn
a. Người phân tích cú pháp sử dụng nội dụng của dữ liệu để phân tích truy vấn. b. Người quản trị hệ thống có các hướng dẫn cho việc điều khiển bằng cách chỉ ra
được các vấn đề liên quan.
c. Phân tích truy vấn của người dùng và hiển thị các phản hồi. Cấu trúc này phản hồi các hỗ trợ về giáo dục và người sử dụng có thể hướng về các cách thức thể hiện một cách máy móc.
d. Khi mà người dùng trở nên thông thạo họ thường thích sử dụng cách diễn đạt một cách chính xác mà họ tin đã có một sự phân tích tỉ mỉ.
Tìm kiếm cơ sở dữ liệu : Tim kiếm cơ sở dữ liệu là một trong những ứng dụng nhằm phát triển cho sử dụng ngôn ngữ tự nhiên khi mà có sự phát triển bộ lọc và sự phân tích cho các truy vấn trong các ngôn ngữ tự nhiên. Một trong những điều thực tế là những người phân tích muốn loại bỏ các từ không cần thiết, cung cấp đầy đủ các phần còn thiếu của câu và sinh ra một tập các danh sách liên quan đến cơ sở dữ liệu có các thuật ngữ thường xuyên sử dụng. Rất nhiều các công cụ tìm kiếm trên WORLD WIDE WEB sử dụng các kĩ thuật tự nhiên nhất như là sắp xếp, đánh chỉ số, lọc các từ thông dụng...
Một ứng dụng khác đối với cơ sở dữ liệu đó chính là việc trích cơ sơ dữ liệu từ các kho dữ liệu được lưu trữ và tạo ra một cấu trúc định dạng tốt hơn như là cơ sở dữ liệu có mối liên quan chặt chẽ với nhau. Tiệc ích của việc phân tích đó chính là cấu trúc lại toàn bộ cơ sở dữ liệu và đẩy nhanh tốc độ tìm kiếm khi mà người dùng đưa ra các truy vấn. Có một vài ứng dụng trên thực tế có nhiều triển vọng bởi vì các phần được lấy lại được đánh giá cao bởi người dùng, và các phần lấy lại có sai sót được khoan dung hơn so với các lỗi trong tương tác ngôn ngữ tự nhiên. Việc rút gọn thông tin có phần dễ dàng hơn so với nhiệm vụ viết tóm tắt của một bản dài bằng
giản như là chuẩn bị cấu trúc cho các chương trình dự báo thời tiết từ các mô hình toán học phức tạp. Các bản báo cáo này có thể được nhìn thấy một cách tự động hợăc có thể được sử dụng để sinh ra các bản báo cáo bằng miệng thông qua điện thoại bằng nhiều thứ tiếng khác nhau.
Có một vài ứng dụng của NLTG bao gồm có cả việc chuẩn bị bản báo cáo cho phóng thí nghiệm thuốc của các thí nghiệm về tâm lý. Máy tính có thế sinh ra các bản báo cáo dễ đọc mà còn có thể cảnh báo hay giới thiệu.
Đối với khía cạnh nghệ thuật, máy tính có thể làm thơ hay tiểu thuyết là một vấn đề đang được thảo luận thường xuyên trên các diễn đàn văn học. Mặc dù việc kết hợp những lựa chọn mang tính ngẫu nhiên mang tính khiêu khích, nhưng chúng vẫn là một công việc lý thú đối với những người mong muốn một tập các từ và lựa chọn xem cái nào sẽ được xuất bản.