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人工智能是通过机器主动和被动学习、通过自然语言处理、计算机视觉感受、模式环境识别、机械推理等技术来模拟人类认知。
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文本智能处理，也就是自然语言处理，是人工智能的一个分支。它试图让机器来理解人类的语言，通过模拟人脑的机制来解释文本。
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一、孕育期1.1943年 Warren McCulloch和Walter Pitts利用三种资源：基础生理学知识和脑神经元的功能、罗素和怀特海德对命题逻辑的形势分析、图灵的计算理论，提出了人工神经元模型。2.1949年Donald Hebb提出用于修改神经元之间的连接强度的更新规则，即赫布型学习。3.1950年Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了第一台神经网络计算机SNARC，使用3000个真空管和自动指示装置模拟40个神经元构成的网络。4.1950年阿兰.图灵提出图灵测试、机器学习、遗传算法和强化学习。5.1952年阿瑟.萨穆尔的西洋跳棋程序，可以通过学习达到业余高手的水平，二、诞生1956年约翰.麦卡锡(john McCarthy)等人召开了达特茅斯研讨会，标志着人工智能的诞生。此后20年，人工智能领域被这10个人以及他们所在的MIT、CMU、斯坦福和IBM的学生和同事支配了。1.艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙推出了一个推理程序'逻辑理论家'，能证明罗素和怀特海德的《数学原理》。2.1958年麦卡锡定义了长期霸占人工智能编程统治地位的Lisp语言，发明了分时技术、提出了'有常识的程序'。后者被认为是第一个完整的人工智能系统。3.明斯基指导学生研究求解需要智能的有限问题，这些有限域称为微观世界，比如积木世界。这直接引发了1970年学习理论、1971年的视觉项目、1972年的自然语言理解程序、1974年的规划器、1975年的视觉与约束传播工作、4.1962年Frank Rosenblatt用感知机加强了赫布的学习方法。Block等也提出了感知机收敛定理。5.1969年Bryson和Ho首次提出反向传播算法。三、第一次低谷(1974-1980)1. 由于准确的翻译需要背景知识来消除歧义并建立句子的内容，导致机器翻译迟迟没有进展。2.微观世界能求解的问题，放大之后迟迟没有任何进展。3.感知机被嘲讽无法解决最简单的异或问题，导致神经网络几乎销声匿迹。四、第二次兴起(1980-1987)：专家系统的流行1.1969年Buchanan等开发了第一个成功的知识密集系统DENDRAL，引发了专家系统的研究。2.1982年第一个成功的商用专家系统RI在数据设备公司(DEC)运转，该程序帮助为新计算机系统配置订单，到1986年为公司节省了4000万美元。这个期间几乎每个主要的美国公司都正在使用或者研究专家系统。五、第二次AI寒冬1987-19951.XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。2.专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。3.1981年日本提出的'第五代计算机'，以研制运行Prolog语言的智能计算，始终无法实现。4.美国AI研究计划中的芯片设计和人机接口研究始终无法实现目标。六、第三次兴起(1995-现在)
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人工智能一旦运用于自然界，将会大大改变生产、生活的模式，比如，今天人工智能对我们的出行产生了革命性影响，消除了我们每天耗时高昂的车辆运输成本，造福广大的汽车制造企业；在工业互联网发展下，尤其是网络安全、机器学习、自然语言处理等ai领域，将会为其提供大量的数据，为机器带来巨大的经济效益。这同时也带来了安全上的压力，人工智能开始崛起，我们面临的安全挑战将会更艰难。
自然语言的研究有什么意义
自然语言涉及的内容非常广泛，牵涉的范围比较广泛和全面，自然语言是客观事物自我意识，能力的主要传播形式和表达方法，也是自然信息和宇宙引力与事物之间的相互关联和宇宙万物联系与统一的重要参考依据和联系的主要与连接方法。方言就是自然语言的重要来源和参考的重点和观点。