神经机器翻译（neural machine translation, NMT）作为一种机器翻译方法，在过去几年中取得了很大的进展，但在未来仍有一些发展方向和挑战。以下是一些可能的发展方向：

  1. 解决低资源语言对的翻译问题：当前的NMT模型依赖于大规模并且平衡的双语训练数据，但许多语言对缺乏这样的数据。未来的研究将侧重于解决低资源语言对的翻译问题，通过利用迁移学习、多语言学习等方法来提高翻译质量。

  2. 增加上下文信息的利用：当前的NMT模型主要是基于句子级别的翻译，没有充分考虑句子之间的上下文信息。未来的研究可能会集中在通过引入上下文信息来改进翻译性能，例如通过利用上下文句子、段落、甚至是整篇文章的信息。

  3. 多模态翻译：随着技术的发展，多模态数据（如图像、音频和文本的组合）的使用越来越广泛。未来的研究将探索如何将多模态数据与神经机器翻译相结合，以实现图像描述、语音翻译等多模态翻译任务。

  4. 实时翻译和在线学习：当前的NMT模型需要在推理（翻译）之前进行离线的训练，无法实时响应用户的翻译请求。未来的研究可能会探索如何进行在线学习，使得模型能够根据用户需求不断自我更新。

  5. 提高翻译质量和稳定性：尽管NMT模型在翻译质量上取得了很大进展，但仍存在一些问题，例如处理长句子的能力和对于歧义的处理能力。未来的研究将着眼于提高模型的翻译质量和稳定性，以更好地满足实际应用的需求。

  总的来说，神经机器翻译在未来的发展方向将涉及解决低资源语言对的问题、利用更多的上下文信息、探索多模态翻译、实现实时翻译和在线学习，以及提高翻译质量和稳定性等方面。这些方向将进一步推动机器翻译技术的发展和应用。