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咖哥：自然语言处理是人工智能的一个子领域，关注计算机如何理解、解释和生成人类语言。那么，我们就要好好说一说“语言”（如下图）是怎么一回事。你有没有想过，为什么我说话，你能听懂？
小冰：你普通话讲得好呗。
“语言”是怎么一回事
咖哥哈哈一笑：你说得还真对。最早的语言啊，是以声音为媒介，通过话语进行传送的，使用同一种语言，就显得很重要。我国幅员辽阔，各地方言多如牛毛，所谓“十里不同音，百里不同俗”。为了方便交流，消除方言隔阂，国家推广使用普通话。不过其实啊，早在两千多年前，古人就研究过这个问题。古代版的普通话叫“雅言”。春秋时期，孔子的三千弟子来自五湖四海，这就必然需要孔子用一种被大家共同认可的语言来讲学。孔子会用什么语言讲学呢？《论语·述而第七》中记载：“子所雅言，《诗》、《书》、执礼，皆雅言也。”
当然，口头传播信息有明显的缺点，信息非常不易积累，也很难传播，所以原始人类开始使用结绳、刻契、图画的方法辅助记事，后来又用图形符号来简化、取代图画。当图形符号简化到一定程度，并形成与语言的特定对应时，早期的文字就形成了（见下页图）。无论是最古老的象形文字、楔形文字，还是甲骨文，以及现代文字，它们的作用都是承载信息。
早期的文字
没有口头话语，没有书面文字，我们就无法沟通。所以，语言是信息的载体。口头话语和书面文字都是语言的重要组成元素。
有了语言，就有了信息沟通的基础。不过，除了语言这个信息载体之外，我们还需要在信息的通道中为语言编码和解码。一个只说英语的人，面对一个听不懂英语的中国人，他们虽然都使用语言，但是不能相互解码，所以无法沟通。同理，计算机也不能直接理解人类的自然语言。因为缺少编码和解码的过程。因此， 要让计算机理解我们人类的语言，就要对语言进行编码，将其转换成计算机能够读懂的 形式 。
而这个编码和解码的任务，可以简化成如下图所示的简化的通信模型。
简化的通信模型
上图中，信息的发送人把想要发送的信息通过一种编码方式（绘画、文字、声音等）进行编码，然后通过信道把被编码后的信息传给接收人，接收人对其进行解码，从而获取信息的内容。
小冰：上面这张图，要说讲的是从英文到中文的翻译过程，我能理解；要说是将电话、电报等电信号转换成声音和文字的过程，我也能懂；但我不明白的是，ChatGPT怎么就能理解人类的语言了呢？
咖哥： 对了，NLP的核心任务，就是为人类的语言编码并解码，只有让计算机能够理解人类的语言，它才有可能完成原本只有人类才能够完成的任务（见下图）。
NLP是人类和计算机沟通的桥梁
因此我们可以说： NLP就是人类和计算机之间沟通的 桥梁！
咖哥：NLP技术的演进过程可以粗略地分为4个阶段，如下图所示。本节对应地使用了4个词语来概括它们，分别是起源、基于规则、基于统计、深度学习和大数据驱动。
NLP技术演进史
■ 起源：NLP的起源可以追溯到阿兰·图灵在20世纪50年代提出的图灵测试。图灵测试的基本思想是，如果一个计算机程序能在自然语言对话中表现得像一个人，那么我们可以说它具有智能。从这里我们可以看出，AI最早的愿景与自然语言处理息息相关。NLP问题是AI从诞生之日起就亟须解决的主要问题。
■ 基于规则：在随后的数十年中，人们尝试通过基于语法和语义规则的方法来解决NLP问题。然而，由于规则很多且十分复杂，这种方法无法涵盖所有的语言现象。基于规则的语言模型的简单示例如下图所示。
基于规则的语言模型
■ 基于统计： 1970年以后，以弗雷德里克·贾里尼克（Frederick Jelinek）为首的IBM科学家们采用了基于统计的方法来解决语音识别的问题，终于把一个基于规则的问题转换成了一个数学问题，最终使NLP任务的准确率有了质的提升。至此，人们才纷纷意识到原来的方法可能是行不通的，采用统计的方法才是一条正确的道路。因此，人们基于统计定义了语言模型（Language Model，LM）：语言模型是一种用于捕捉自然语言中词汇、短语和句子的概率分布的统计模型。简单来说，语言模型旨在估计给定文本序列出现的概率，以帮助理解语言的结构和生成新的文本。
■ 深度学习和大数据驱动： 在确定了以统计学方法作为解决NLP问题的主要武器之后，随着计算能力的提升和深度学习技术的发展，大数据驱动的NLP技术已经成为主流。这种技术使用深度神经网络（Deep Neural Network，也就是深层神经网络）等技术来处理海量的自然语言数据，从而学习到语言的复杂结构和语义。目前的大型预训练语言模型，在很多NLP任务上的表现甚至已经超过人类，不仅可以应用于语音识别、文本分类等任务，还可以生成自然语言文本，如对话系统、机器翻译等。
不难发现，基于规则和基于统计的语言模型，是NLP技术发展的关键节点，而大规模语言模型的诞生，又进一步拓展了NLP技术的应用范围。