AI大模型系列文章目录
- 文明基石，文字与数字的起源与演变
- 自然语言处理，从规则到统计的演变
- AI魔法师，提示工程的力量
自然语言处理，从规则到统计的演变
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。从自然语言处理的字面上来看，最重要的是“语言”二字，语言则是通过语法规则将一个个毫无联系的文字、数字和字母串联起来的。
文字的出现是因为咱们祖先为了记录所见所闻和所思所想（传送门），咱们的祖先再将文字、字母和数字进行信道编码就成为了我们日常使用的语言。简单来讲，我们把一个要表达的意思，通过中文的一句话表达出来，就是在头脑中用中文的编码方式对其进行编码，然后得到一串汉字。对方如果懂得中文，在接收到之后就可以在头脑中使用中文的解码方式来解码，进而获得说话人想要表达的信息。
世界上存在的每一种语言都有自己独有的语法规则，从而都拥有自己独有的编解算法，即这就是语言在数学上的本质。
人类还是机器？
1946年，冯·诺伊曼体系的现代计算机出现以后，计算机在很多领域的很多工作做得都比人还好。既然如此，当时的科学家们就提出了计算机能不能懂得自然语言的课题，由此开启了自然语言处理研究的漫漫长路。
最早提出机器智能设想的是，计算机科学之父的阿兰·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日—1954年6月7日），没错这是电影《模仿游戏》中的那个阿兰·图灵（传送门）。1950年他在《思想》杂志上发表了一篇题为“计算的机器和智能”的论文，并在论文中提出了一种验证机器是否有智能的方法：让人和机器进行交流，如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器，那么就说明这个机器拥有了智能。这个方法被后人称为“图灵测试”，自此拉开了自然语言处理的序幕。
自然语言处理发展虽然经过几十年的发展，但基本上可分为语言语法规则、数学模式统计和深度学习这么几个阶段。
探索
时间回到1950年代到1970年代，当时的学术界对人工智能和自然语言处理的统一认识就是：要让机器完成翻译或者语音识别等只有人类才能做的事情，就必须先让计算机理解自然语言，而要做到这一点就必须让计算机拥有类似人类这样的智能。
之所以会这样的认为，是因为咱们的大脑在解决问题或者学习技能时，首先会寻找与要解决或学习事物类似的事物进行模仿研究，进而完成仿制。正如有人认为怀特兄弟发明飞机仅仅是通过模仿鸟儿飞行，但是殊不知怀特兄弟成功发明飞机靠的不是仿生学而是空气动力学。同样在自然语言处理早期咱们的科学家也就走了弯路，企图使用仿生学来让计算机拥有处理语言的能力。
基于上述共识科学家在分析语句和获取语义上花费了大量的功夫，并在1954年，乔治城大学和IBM合作开发了第一个机器翻译系统，这个机器翻译系统的底层原理就是通过分析语句、获取语义然后使用语法规则来处理语言，并且其运行几乎依赖于手工编写的规则来解析和处理语言。
此阶段虽然有不少的研究成果，但是整体的研究成果乏善可陈。因为世界上语言众多，哪怕只是覆盖一种语言的语法规则的工作量也是巨大的，并且还存在方言、多义性和上下文的问题。自此当时的科学家渐渐地丧失了信心，自然语言发展也进入了蛰伏期。
破局
1970年代基于规则的句法分析走到了尽头，但是自然语言处理的研究并没有因此停滞不前，历史的齿轮再一次转到，佛里德里克·贾里尼克（Frederick Jelinek）和他领导的IBM华生实验室（T.J.Watson）摒弃使用语法规则来解决语音识别问题，开始转而使用基于统计的方法，一下子就将IBM的语音识别率从70%提升到了90%，同时语音识别的规模也从几百单词上升到了几万单词，这就表示语音识别有从实验室走向实际应用的可能，同时也表示在自然语言处理上有了新的研究方向。
虽然贾里尼克使用统计学的方法在自然语言处理上取得了突破，但是碍于当时算力不足和顽固派的阻挠整体发展还是相当的缓慢。虽然在1988年，IBM的彼得·布朗（Peter Brown）等人提出了基于统计的机器翻译方法，同样也碍于算力不足和没有足够强大的模型从而没有得到突破。
1990年代统计方法开始成为自然语言处理的主流方法，并在1990年美国计算语言学会（ACL）成立了。同时在隐马尔可夫模型的加持，推动了自然语言处理研究发展进入了快车道。1993年，第一个基于统计的机器翻译系统IBM Model 1发布。这个时期的自然语言处理系统开始使用大量语料库进行训练，提高系统的准确性和鲁棒性。
隐马尔可夫模型被任务是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法，在成功地解决了复杂的语音识别、机器翻译等问题。最关键的是它并不是一个复杂的数学模型，理解和实现的难度都不大。
2000年-2010年这十年深度学习崛起，并开始在自然语言处理中崭露头角。2001年，神经概率语言模型（Neural Probabilistic Language Model）被提出，为后来的深度学习在自然语言处理中的应用奠定了基础。并经过多年的研究发展，2018年谷歌又一次打出了王炸—BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型刷新了多个自然语言处理任务的记录。此后自然语言处理领域继续快速发展，各种预训练模型如GPT、RoBERTa、XLNet等不断刷新纪录。
同时，自然语言处理开始与其他领域如计算机视觉、语音识别等结合，形成了多模态学习的趋势。此外，自然语言处理技术开始在工业界得到广泛应用，如智能客服、机器翻译、情感分析等。
