NLP的历史是一个充满曲折的故事。它开始是徒劳的研究，经过多年卓有成效的工作，并在我们仍在试图弄清该领域的局限性时结束。今天，让我们一起来探讨人工智能科学这一分支学科的发展历程。自然语言处理(NLP)的起源-这个想法是如何产生的？NLP起源于20世纪40年代末，当时第一个人工智能系统被构建。他们必须处理自然语言并识别单词才能理解人类命令。1950年，艾伦图灵发表了一篇描述第一个机器翻译算法的论文。算法课程侧重于编程语言的形态、句法和语义。论文题目是《计算机与智能》。图灵写了更多关于自然语言的研究论文，但他在这方面的工作没有继续下去。1959年，他写了一篇论文《论可计算数》。引入人工智能的思想来解决人类自己无法解决的问题。该算法处理信息并执行超出人类能力或时间限制的任务，例如以闪电般的速度下棋。自然语言处理(NLP)的诞生-谁让它成为可能？1956年，JohnMcCarthy发表了一份报告，描述了如何使用自然语言与人工智能系统进行交流。1957年，他创造了“人工智能”一词。1958年，他发表了一篇描述SOLO自然语言句子处理器的论文。1959年，FrankRosenblatt创建了第一个感知器（神经网络）。这些网络旨在处理信息并解决模式识别或分类任务中的问题。这些人工神经元在1962年MarvinMinsky和??SeymourPapert写出他们的成功著作《感知器》后得到广泛应用。1966年，一家名为GeneralAutomationIncorporated的人工智能公司成立，专注于自然语言处理和模式识别。自然语言处理(NLP)的演变-发生了什么变化？随着时间的推移，出现了不同的分析方法。爱丁堡大学和康奈尔大学的科学家于1964年创建了一个计算模型。第一个可以与人类交谈的计算机程序是ELIZA，它由麻省理工学院的JosephWeizenbaum于1966年创建。1966年，第一次计算机语音和语言处理专业会议召开。1967年，一个俄语机器翻译程序使说英语的科学家能够阅读苏联的科学发现。自然语言处理(NLP)的发展-它是如何演变的？直到1979年，才又迈出了一大步，也就是这一年，第一个纯英文“聊天机器人”诞生了。1984年，IBM的新产品“chatterbox”可以用自然语言与人交谈，使用早期版本的对话管理系统为用户过滤掉无趣的对话。然后，在1987年，由罗伯特·尚克(RobertSchank)创建的名为PARRY的程序能够与精神病医生进行对话，但无法回答有关他自己生活的问题。1990年，ELIZA和Parry被认为是人工智能的“微不足道”的例子，因为它们使用了简单的模式匹配技术，无法真正像人类一样思考或理解自然语言。我们仍然无法创建令人信服地通过图灵测试的聊天机器人。1994年，统计机器翻译在自然语言处理方面取得重大突破，使机器阅读速度比人类快400倍，但仍不如人类翻译员。几年后的1997年，自然语言处理取得重大突破，推出了一种用于解析和理解语音的算法，被称为人工智能领域的顶级成就之一。2006年，谷歌推出免提翻译功能，利用统计机器学习通过阅读数百万文本，将60多种语言的单词翻译成其他语言。在接下来的几年里，算法不断改进，谷歌翻译现在可以翻译100多种语言。2010年，IBM宣布开发了一个名为Watson的系统，该系统可以理解自然语言中的问题，然后使用人工智能根据维基百科的信息给出答案。它还击败了危险的两个人类冠军！然后在2013年，微软推出了一款名为Tay的聊天机器人。它的创建是为了从Twitter和其他平台上与人类的互动中学习，以便在线吸引人们，但该机器人没过多久就开始发布令人反感的内容，导致其在存在16小时后关闭。现在，在2021年，机器学习炒作达到顶峰。自然语言处理(NLP)的局限性是什么？其中之一是改进交互式对话系统中的自然语言处理，包括基于知识的对话和对话代理，例如我们每天使用的助手Siri或Alexa。然而，要让它们像人类一样做出反应，还有很长的路要走。另一个限制是，大多数机器学习算法并不旨在用于聊天机器人等实时情况，而是用于离线处理具有大量输入变量和训练数据集的数据集——这意味着仍然没有办法预测未来事件或每一种可能的情况。我们希望通过自然语言处理(NLP)实现什么？科学家们希望创建能够理解句子含义和意图并使用尽可能少的单词的算法。他们打算创建一套算法，可以掌握句子的含义和意图，以便从中提取信息。这就是为什么我们想要通过自然语言处理实现的目标仍然没有限制，只要它支持日常生活中的人类活动。他们说开发NLP（自然语言处理）可以极大地帮助人类的日常生活。NLP发展的背后有一些威胁，但也有很多机会。自然语言处理帮助人们在日常生活中更流利地说话和阅读，并让他们打字比在键盘上写句子更快。但一些专家表示，主要威胁之一是开发自然语言处理将使人类失业，因为他们将被机器取代。不过，也有人说，NLP会为人类带来前所未有的新工作和机会，因为它太复杂了。这意味着只要NLP的发展支持人类在日常生活中的活动，那么我们或许可以利用这项技术找到限制与自由之间的边界。
