在探讨人工智能的特点时，我们首先需要明确，人工智能是一个跨学科领域，它集成了计算机科学、数学、心理学和哲学等多个领域的知识。其中，自然语言处理作为人工智能的一个重要分支，其主要任务是使机器能够理解和生成人类语言。
人工智能的特点
学习与适应能力
人工智能系统具有学习新知识并根据经验进行改进的能力。这一特性使得它们能够适应不断变化的情境，从而提高了其在复杂环境下的应用效率。自然语言处理技术正是通过这种学习过程来实现对大量文本数据进行分析和理解。
数据驱动
大部分现代的人工智能系统都依赖于大量高质量的训练数据。在自然语言处理中，这意味着收集各种类型的大量文本数据，如书籍、新闻文章、社交媒体帖子等，以供模型学习如何识别模式和关系。
仿生算法
许多人工智能算法模仿生物体或其他现实世界中的行为以解决问题。例如，在NLP中，使用神经网络模拟大脑结构以识别语音信号或文本序列中的模式。
自然界启发设计
除了仿生算法之外，许多AI系统还借鉴了从植物到动物再到微生物所展现出的天然分布式计算方法，比如蚂蚁群智优化搜索路径或者鱼群表现出的集合行动规律。此类策略被用于优化资源分配及减少通信开销，同时提高决策速度与准确性。
自然语言处理（NLP）的发展历程与成果
随着信息时代的大爆炸以及全球范围内用户数量的激增，对于高效且精准地获取和传递信息有了更高要求。而这就为NLP提供了前所未有的发展空间，使其成为提升人们生活质量的一种关键手段之一。下面我们将简要回顾一下这个领域自20世纪末至今取得的一些突破性的进展：
统计方法：早期的人工翻译工具基于统计模型来预测单词之间可能出现的情况，这种方法虽然简单，但有效，并且很快就开始被广泛采用。
规则基因组：随后出现的是基于规则列表编写的手册式翻译软件，如Systran，它们依据事先定义好的句子变换规则执行翻译工作。但这些工具由于缺乏灵活性，即不能自动扩展到新的不见过的情况，因此难以满足日益增长的需求。
机器学习：进入21世纪初以来，由于深度神经网络（DNNs）的崛起，以及他们能捕捉到的复杂非线性模式，NLP变得更加强大。在此基础上，一系列革命性的技术诞生，如Word2Vec（由Google开发）、BERT模型（由谷歌开发）。
深度学习及其影响：
在2010年左右，由Hinton教授提出的深层神经网络已经开始改变这一局面，他们可以利用梯度下降找到最小成本函数值，从而更好地捕捉输入数据间复杂关系。
随后的几年里，无数研究者尝试结合不同形式表达方式，如循环神经网络(RNN)与长短期记忆(LSTM)等结构，使得模型能够更好地跟踪时间序列数据。
Transformer架构
2017年发布的事务型卷积网络(Transformer)架构代表了一次重大转变，它彻底摒弃了RNN/LSTM对于顺序感知必要条件，从而极大促进了自然语言理解任务上的性能提升。
BERT是一款基于Transformer框架开发出来的小型MLM任务，可以同时学会基本语义表示(Basic Semantics)、细节丰富描述(Detailed Description)以及情感倾向(Evaluation of Sentiment)
最新趋势
AI助手：如苹果Siri、亚马逊Alexa、高级版Google助手等，为用户提供即时服务功能，是目前一个非常流行但也极具挑战性的方向。
多样化应用场景：从教育辅导到医疗诊断，再到金融交易分析，每一个行业都在寻求利用AI带来的优势去解决自身的问题，而NLP正是在这一过程中扮演核心角色。
总结来说，自20世纪末以来，不仅仅是技术革新，还伴随着对社会需求响应的一系列创新步伐，其中包括对文化差异敏感力的提升，对多语种支持能力加强，以及持续完善的隐私保护措施。一方面，我们期待这些科技继续推动我们的日常生活；另一方面，也意识到了相关风险及伦理问题亟待进一步探讨，以保证科技创造力既能惠及全人类，又不会导致负面的副作用发生。
