为了准确掌握人工智能技术的快速发展趋势，一个由斯坦福大学领导的研究小组AI100进行了为期两年的密切追踪调查。近日，该小组公布了第二份研究报告，并指出人工智能领域的各位专家和各家企业越来越重视语言处理技术的发展，专注于探索人工智能在学习和理解人类语言方面的应用，同时也表示目前语言处理技术已经在全世界多个国家取得了发展进步。此外，该小组还创制了多项衡量指标，希望能够进一步研究人工智能技术的发展多样性。
为了准确掌握人工智能技术的快速发展趋势，一个由斯坦福大学领导的研究小组AI100进行了为期两年的密切追踪调查。近日，该小组公布了第二份研究报告，并指出人工智能领域的各位专家和各家企业越来越重视语言处理技术的发展，专注于探索人工智能在学习和理解人类语言方面的应用，同时也表示目前语言处理技术已经在全世界多个国家取得了发展进步。
语言是人类特有的技能，是人类智慧的体现。在人工智能时代，自然语言处理（NLP）技术为机器赋予了这样的语言功能，让机器有了自然语言识别能力，为用户体验开辟了新路径。
入选理由：翻译是“自然语言处理”的最重要分支，也是比较难的一支。早年间，机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽，如今神经网络的机器翻译准确性大大提高，堪比专业人工翻译。我们熟知的谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。
神经网络正席卷着计算世界。在它们的帮助下，研究人员得以推进机器学习的进程。面部识别、对象识别、自然语言处理、机器翻译……这些原本都是人类才有的技能，现在逐渐成为了机器的常规配置。
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