比尔盖茨曾说过，「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」。自然语言处理的进步将会推动人工智能整体进展。NLP 的历史几乎跟计算机和人工智能的历史一样长。自计算机诞生，就开始有了对人工智能的研究，而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。
随着大数据和技术设施的完善，人工智能技术在近年来迎来了井喷式的发展。在产业方面，不少专注于计算机视觉的公司也获得了长足发展。其中比较具有代表性的是估值已经超过 20 亿美元的商汤科技，在经历了数轮大额融资之后，其隐隐有从独角兽变成巨头的趋势。
不过，人工智能另一个相关领域自然语言处理似乎没有达到这种高度。在技术方面，这一领域的技术准确率远远没有达到计算机视觉和语音识别的水平，技术产品也因为较高的错误率，缺少实际价值。那么 NLP 技术到底有哪些难点呢？
什么是 NLP？
在人工智能出现之前，计算机只能处理结构化的数据，就比如我们平时用的表格里的数据，但是网络中大部分的数据都是非结构化的，比如我们看到的文章、图片、视频等等。在这些数据中，文本数据又往往是最多的，为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
人类可以通过语言来交流，而为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。
NLP 的两个部分：NLU 和 NLG
NLU 目前应用的领域主要集中在机器翻译、机器客服、智能音箱等领域，但由于需要大量的数据训练和 NLU 本身存在的一些语言语义上的难点，其实机器还不是非常智能。
自然语言生成（NLG）是 NLP 的重要组成部分，NLU 负责理解内容，NLG 负责生成内容。他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。
自然语言生成 NLG 有 2 种方式：
text to text：文本到语言的生成
data to text ：数据到语言的生成
NLP 的难点
对于机器来说，难点主要分为 5 类问题：
语言的多样性，我们日常所用的语言是没有规律的，不同的组合可以表达出很多的含义。
语言的歧义性，如果不联系上下文，缺少环境的约束，语言有很大的歧义性
语言是一个开放集合，我们可以任意的发明创造一些新的表达方式。
语言需要知识依赖，需要联系到实践知识。
语言的上下文
应用场景复杂，很难出现“独角兽”
总的来说，NLP 技术领域之所以没有出现如计算机视觉领域那些独角兽公司，是因为自然语言处理的技术难度太大，和应用场景太复杂。一个公司的成立发展都是由需求驱动的，自然语言应用主要是机器翻译，虽然机器翻译的需求长期存在，但机器翻译的水平一直未取得突破性的进展，即使到今天，机器也很难翻译有背景的复杂句子。
另外，自然语言处理的应用太依赖于UI了。图像识别基本不需要 UI，直接在系统内部集成一些技术就行。一些公司做翻译软件，如果UI做得不行，用户体验不行，人们就不会愿意使用。
技术产业化最重要的是商业模式，也就是怎么让技术挣钱。图像识别公司的挣钱模式已经成立了，但翻译付费就难多了。所以自然语言是从研究到技术到落地到商业化，面临一系列的挑战。目前的现状是，自然语言处理技术更多的是作为公司内部技术，比如内部的商业情报或人机接口功能。
NLP 技术发展，未来可期
从今年的 ACL 大会可以看出 NLP 技术的火爆。会议共收到了 2900 余篇提交的论文，投稿规模相较于 2018 年增长了 75%！自然语言处理领域实在是炙手可热，学术界和工业界的热情都创下了历史新高。
从商业层面来讲也涌现出了微软小冰、小米小爱等比较成熟的机器人产品，相信在未来的不久 NLP 技术一定会给我们带来更多的惊喜。
大咖现场分享 NLP 技术干货
王斌博士，是小米人工智能实验室主任，NLP 首席科学家。中国中文信息学会理事，计算语言学、信息检索、社会媒体处理、语言与知识计算等专委会委员及《中文信息学报》编委，中国计算机学会中文信息处理专业委员会委员。
加入小米之前，他在中科院计算所、信工所从事自然语言处理和信息检索相关的科研工作。在AICon 全球人工智能与机器学习大会现场，他将会带来 NLP 技术方面的相关演讲，各位感兴趣的小伙伴欢迎来现场听他分享。
AICon 全球人工智能与机器学习技术大会，将于 11 月 21-22 日在北京国际会议中心举行。颜水成、贾扬清、崔宝秋等 AI 技术大咖届时也会来现场，跟大家聊一聊今年在 AI 商业化场景落地的大背景下，又涌现出了哪些新技术。本次大会我们设立了机器学习、计算机视觉、NLP、AI芯片、搜索推荐、产业互联网、硅谷 AI 技术实践等 13+ 技术专场，细分到 AI 技术的各个领域，为大家全方位的展示 AI 技术在国内目前发展的现状。
