自然語言處理（NLP）的歷史及其發展方向

電子產品世界

2021年6月9日 11:16

自然語言處理的歷史是一個充滿曲折的故事。它從徒勞的研究開始，經過多年卓有成效的工作，最后結束于一個我們仍在試圖找出該領域極限的時代。今天，讓我們來一起探索這一AI科學分支的發展。

自然語言處理 (NLP) 的起源 —— 這個想法是如何誕生的？

自然語言處理起源于 1940 年代后期，當時構建了第一個 AI 系統。他們必須處理自然語言并識別單詞才能理解人類命令。1950 年，艾倫·圖靈發表了一篇論文，描述了第一個機器翻譯算法。算法過程側重于編程語言的形態學、句法和語義。論文的題目是“計算機與智能”。圖靈寫了更多關于自然語言的研究論文，但他在這方面的工作并沒有繼續。

1959年，他寫了一篇論文《論可計算數》。引入了人工智能的思想來解決人類無法自己解決的問題。該算法處理信息并執行超出人類能力或時間限制的任務，例如以閃電般的速度下棋。

自然語言處理 (NLP) 的誕生 —— 誰讓它成為可能？

1956 年，John McCarthy 發表了一份報告，描述了如何使用自然語言與 AI 系統進行通信。1957年，他創造了“人工智能”一詞。1958 年，他發表了一篇論文，描述了 SOLO 自然語言句子處理程序。

1959 年，Frank Rosenblatt 創建了第一個感知器（神經網絡）。這些網絡旨在處理信息并解決模式識別或分類任務中的問題。1962 年，在 Marvin Minsky 和Seymour Papert 寫了他們成功的書“感知器”之后，這些人工神經元被廣泛使用。

1966 年，一家名為 General Automation Incorporated 的人工智能公司成立，專注于自然語言處理和模式識別。

自然語言處理 (NLP) 的演變 —— 發生了哪些變化？

隨著時間的推移，不同的分析方法逐漸發展起來。愛丁堡大學和康奈爾大學的科學家于 1964 年創建了一個計算模型。第一個可以與人交談的計算機程序是 ELIZA，它由麻省理工學院的 Joseph Weizenbaum 于 1966 年創建。

1966年，召開了第一屆計算機語音和語言處理專業會議。1967 年，一個俄語機器翻譯程序可供使用英語的科學家閱讀蘇聯科學發現。

自然語言處理 (NLP) 的發展 —— 它是如何演變的？

直到 1979 年才又邁出了一大步，正是在這一年，第一個簡單的英語“聊天機器人”誕生了。

1984 年，IBM 的新產品“chatterbox”可以用自然語言與人交談，它使用早期版本的對話管理系統為用戶過濾掉無趣的對話。

之后，在 1987 年，羅伯特·尚克（Robert Schank）創建的一個名為 PARRY 的程序能夠與精神科醫生進行對話，但無法回答有關自己生活的問題。

1990 年，ELIZA 和 Parry 被認為是人工智能的“微不足道”例子，因為他們使用了無法像人類那樣真正思考或理解自然語言的簡單模式匹配技術。我們仍然無法創建一個能夠令人信服地通過圖靈測試的聊天機器人。

1994 年，統計機器翻譯在自然語言處理方面取得了重大突破，它使機器的閱讀速度比人類快 400 倍，但仍然不如人類翻譯。

幾年后，1997 年自然語言處理取得重大突破，引入了一種解析和理解語音的算法，該算法被稱為人工智能領域的頂級成就之一。

2006 年，谷歌推出了無需人工干預的翻譯功能，該功能使用統計機器學習，通過閱讀數百萬文本，將 60 多種語言的單詞翻譯成其他語言。接下來的幾年，算法得到改進，現在谷歌翻譯可以翻譯 100 多種語言。

2010 年，IBM 宣布開發了一個名為 Watson 的系統，該系統能夠理解自然語言中的問題，然后使用人工智能根據維基百科提供的信息給出答案。它還擊敗了危險的兩個人類冠軍。

之后在 2013 年，微軟推出了一款名為 Tay 的聊天機器人。它的創建是為了從 Twitter 和其他平臺上與人類的互動中學習，以便讓人們在線參與，但沒過多久，該機器人就開始發布令人反感的內容，導致其在存在 16 小時后關閉。

現在，在2021 年，機器學習的炒作達到了頂峰。

自然語言處理 (NLP) 的局限性是什么？

其中之一是改進交互式對話系統中的自然語言處理，其中包括基于知識的對話和對話代理，例如 Siri 或 Alexa —— 我們每天使用的這些助手。然而，在它們能夠像人類一樣做出反應之前，還有很長的路要走。

另一個限制是，大多數機器學習算法并不打算用于聊天機器人等實時情況，而是用于離線處理具有大量輸入變量和訓練數據集的數據集 —— 這意味著仍然沒有辦法預測未來事件或每種可能的情況。

我們想通過自然語言處理 (NLP) 實現什么？

科學家們希望創建能夠理解句子的含義和意圖的算法，并且盡可能少地使用單詞。他們打算創建一套算法，能夠掌握句子的含義和意圖，以便從中提取信息。這就是為什么我們想要通過自然語言處理實現的目標仍然沒有限制，只要它支持人類日常生活中的活動。他們說，開發 NLP 對日常生活中的人類有很大幫助。NLP 的發展背后有一些威脅，但也有很多機會。

自然語言處理幫助人們在日常生活中更流利地說話和閱讀，并讓他們打字的速度比在鍵盤上寫句子的速度更快。但主要威脅之一是，一些專家表示，開發自然語言處理將使人類失業，因為他們將被機器取代。

然而，也有人說自然語言處理會給人類帶來前所未有的新工作和機會，因為它太復雜了。這意味著只要 NLP 的發展支持人類日常生活中的活動，那么我們可能就可以通過這項技術找到限制與自由之間的邊界。