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人工智能的发展可以分为几个重要阶段。从1950年代开始的符号主义时期，到1980年代兴起的机器学习时代，再到2010年代至今的深度学习革命。每个阶段都在自然语言处理和人机交互方面有着显著的进步和特色。
早期人工智能采用符号主义方法，主要依赖预设规则和模式匹配来处理自然语言。系统通过解析语法结构和匹配关键词来理解语言，但理解能力非常有限。人机交互方式僵化，用户必须遵循严格的输入格式，系统响应机械化。著名的ELIZA程序就是这一时期的代表，它通过简单的模式匹配来模拟对话。
机器学习时代标志着人工智能的重要转折。系统开始采用统计方法和机器学习算法，如隐马尔可夫模型、条件随机场和支持向量机。通过分析大量文本数据中的统计规律，系统能够更好地处理语言的变异性。这一时期出现了搜索引擎、统计机器翻译和垃圾邮件过滤等实用应用，人机交互变得更加灵活和智能。
深度学习时代彻底改变了自然语言处理。深度神经网络如循环神经网络、长短期记忆网络和Transformer模型实现了端到端学习，能够自动从数据中提取复杂特征。预训练语言模型如BERT和GPT系列展现出惊人的语言理解和生成能力。人机交互变得更加自然流畅，语音助手普及，ChatGPT等生成式AI实现了真正的智能对话。
展望未来，人工智能将在多个方向继续发展。多模态理解将融合文本、语音、图像等信息，推理能力和常识理解将进一步增强，系统可靠性将提高并减少幻觉现象。个性化和情境感知能力将使AI更好地适应用户需求，跨设备无缝交互将成为现实。从早期的规则系统到统计方法，再到深度学习革命，AI在自然语言处理和人机交互方面实现了质的飞跃，未来将更加智能和人性化。