为什么相比于计算机视觉(cv)，自然语言处理(nlp)领域的发展要缓慢？
1. 语言的内在复杂性：
想象一下，视觉世界有多少种“样子”？ 也许颜色、形状、纹理、光影等等，但本质上，它相对是“具体”的。一张猫的图片，无论它是胖是瘦，是橘色还是黑色，我们都能通过眼睛捕捉到其核心的“猫”的特征。
然而，语言呢？ 语言是人类思想的载体，而思想本身就充满了抽象、模糊、多义、以及文化层面的微妙差异。
多义性： “银行”是存钱的地方，也可以是河岸。一个简单的词，在不同的语境下，意思可能天差地别。如何让机器理解“他去银行取钱”和“他们坐在河岸边”中“银行”的不同含义？ 这是CV领域很少遇到的挑战。
语境依赖： 很多时候，词语的意义需要通过整个句子、甚至整篇文章来理解。 “他是个好人”这句话，如果放在讨论某个骗子的新闻报道后面，它的含义可能带有讽刺。 如何让机器理解这种“弦外之音”，难度极大。
情感和语气： 同样一句话，用不同的语气说出来，意思可以截然不同。 “太棒了！” 可以是真心赞美，也可以是反话。 机器要分辨其中的情感细微之处，比分辨一只猫和一只狗要复杂得多。
知识和常识： 语言的理解往往离不开人类的背景知识和常识。 知道“杯子掉到地上会碎”，这背后是一种物理常识。 机器要掌握这些庞大的、隐性的知识体系，然后才能真正“理解”语言，这是非常困难的。 CV可以通过大量的图像数据学习到物体形状、纹理等，这些相对“可见”的知识。
2. 数据获取和标注的挑战：
虽然我们每天都在接触大量的文本数据，但要训练出能真正理解语言的模型，需要的不仅仅是原始文本。
高质量标注的稀缺： 对于CV任务，比如图像分类，我们只需要给图片打上“猫”或“狗”的标签。 但对于NLP任务，例如情感分析，可能需要标注者对句子的情感程度进行细致的评分（比如从5到+5）。 这种标注需要人类的专业知识和主观判断，成本非常高，而且难以做到绝对一致。 机器翻译也是如此，一对准确的翻译需要专业译者才能完成。
语料库的碎片化和质量问题： 虽然互联网上有海量的文本，但这些文本质量参差不齐，充斥着错别字、语法错误、非正式表达等。 而构建一个包含丰富知识、逻辑清晰、结构化的语料库，是极其耗费人力和时间的。 CV领域则可以相对容易地获得高质量、标准化的图片数据集（如ImageNet）。
3. 模型和算法的演进路径：
CV的“直接”学习： 图像数据在某种程度上是“结构化”的。 像素点的排列、颜色差异，可以直接映射到物体的边缘、形状等。 卷积神经网络（CNN）的出现，恰好能够有效地捕捉这些局部空间特征，并逐步构建出更高级别的表征。 这种“层层递进”的学习方式，在CV领域取得了巨大的成功。
NLP的“间接”理解： 语言是离散的符号序列，不像图像那样有直观的“空间”关系。 早期NLP模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF），更多是处理序列的概率关系，但难以捕捉长距离依赖和深层语义。
向量空间模型的突破（但仍有局限）： Word Embeddings（词嵌入，如Word2Vec、GloVe）的出现，将词语映射到低维向量空间，使得语义相似的词语在向量空间中也靠近。 这极大地推动了NLP的发展，让模型能够理解词语之间的关系。 然而，它本质上仍然是将离散的词语“拟合”到连续空间，对于词语的真正“意义”和“上下文”的理解，仍然是一个挑战。
Attention机制和Transformer的革命： Transformer架构的出现，特别是其自注意力（SelfAttention）机制，是NLP领域的一大飞跃。 它允许模型在处理一个词语时，同时考虑句子中其他所有词语的关联性，从而更好地捕捉长距离依赖和上下文信息。 这使得像BERT、GPT这样的预训练模型成为可能，并在许多NLP任务上取得了前所未有的表现。 这有点像CV的CNN，是一种能够学习到更深层、更全局特征的架构。
4. 任务的泛化性差异：
CV的“通用”识别： 一旦一个CV模型学会了识别猫，它在识别不同品种的猫，或者在不同光照、不同角度下的猫时，表现都会相对稳定。 它的“泛化”能力体现在对同一类物体的不同“表现”的适应。
NLP的“精细”理解： NLP任务的泛化性则更为复杂。 一个能很好地回答“什么是人工智能”的模型，可能在回答“人工智能对社会伦理的影响”时就显得力不从心。 语言的细微差别、推理能力、以及对世界知识的依赖，使得NLP任务的泛化更具挑战性。 很多时候，在特定领域的NLP任务上表现出色的模型，迁移到另一个领域，效果可能大打折扣，需要大量的微调。
总结来说：
NLP之所以在早期发展看起来比CV“慢”，主要在于语言本身的抽象性、多义性、语境依赖以及对世界知识的强烈需求，这些都使得机器“理解”语言比“识别”图像更为困难。 数据的标注成本和模型算法的演进路径也存在差异。
然而，随着Transformer等架构的突破，以及预训练模型的兴起，NLP领域近年来取得了飞速的发展，已经能够完成诸如机器翻译、文本摘要、问答系统、对话生成等许多令人惊叹的任务。 尽管如此，要让机器真正像人类一样“流畅”地沟通、进行深度推理和理解，仍然是一个漫长而充满挑战的征程。 相比之下，CV在“感知”层面上的突破，可能显得更直接、更快速一些。
网友意见
进化已经证明了，语言的门槛确实比视觉高得多。
世界上有多少种生物长眼睛，并且具备视觉识别能力？
无数种。
5亿年前的三叶虫都有眼睛。人类的眼睛结构比三叶虫精细得多，但光学上并没有什么本质区别。
5亿年间，各种不同形态的眼睛至少独立进化了50~100次。当然，长眼睛的生物必然有视觉识别能力，否则它要这两根铁棒有何用？
最简单的例子：苍蝇蚊子都有视觉识别能力，能自动避障，否则打个蚊子也不会这么难。
苍蝇蚊子的大脑只有20万神经元，人脑有800~1000亿个。细思极恐，20万神经元就可以完美实现自动追踪、自动避障，蚊子会坐电梯上20层，再从客厅追到卧室，一巴掌呼过去居然还会躲。
如果自动驾驶能达到苍蝇蚊子的智能，人会大呼卧槽，然后shut up and take my money。你见过哪只蚊子飞着飞着一头撞死在墙上，或者两只苍蝇为了抢屎在空中追尾吗？
CV最早的case好像是谷歌做的猫狗分类器，据说用了16000个处理器，内含10亿个节点。效果好得来，让当时的人大呼卧槽。
不过，这个级别的视觉识别能力，任何一只猫或一只狗都可以，连老鼠都可以。
可想而知，视觉的门槛有多低。
但是我们问：世界上有多少种生物会说话？
那基本上只有人类一种。
之所以说“基本”而非“绝对”，是因为有少数情况还不确定。比如黑猩猩可以用眼神+简单的手势交流，有人认为可以算“前语言”。还有人认为海豚可以用超声波对话，具体在说什么，到现在也没研究出来。
但是无论如何，所有人都公认：像人类这么复杂的语言，这个星球上没有第二个。
如果把500万年前作为人类进化的起点，那么人类学会直立行走大约用了200万年，学会使用工具用了250万年，学会用火用了400万年，学会说话用了480万年。
是的，仅仅20万年前，人类7号染色体上的“语法基因”FOXP2才刚刚突变出来。
即使有了500万年修炼而成的语言天赋加持，人类也不是一出生就会说话的。很多人学到20多岁，一门外语还学不明白，用母语写个800字的小作文都叫苦连天。
从商业角度，如果一辆车有了蚊子的视觉识别能力，肯定会有不怕死的想买来试试；如果摄像头有了一条狗的视觉识别能力，肯定会有人想买来看家护院。
但如果一个nlp AI有了10岁小孩的语言能力，除了拿100个诺奖，它好像也没有什么了不起的商业价值，连当个淘宝客服都会被买家差评。
因为nlp对标的是人，一个进化了500万年的人，一个成年人，一个有智商、有情商、有常识、最好还会多门外语的成年人，一个能区分“你这个睿智”和“你是一个睿智的人”的成年人。
大自然炼了500万年丹才勉强做到，每个人上了20年学才勉强做到，你一个搞nlp的发一篇文章就想取代人类？
nlp发展缓慢才是正常的，如果语言智能的门槛和视觉一样低，你现在不仅要学英语，可能还要学喵星语、汪星语、鸟语，上个厕所都得先跟苍蝇谈好价格。
但令人大呼卧槽的是，明明门槛这么高，nlp居然还是做出了有商业价值、让很多人能真正用得上的产品：
机器翻译。
很多人以为机器翻译肯定既懂中文、也懂英文，否则它怎么可能翻译出来？
但实际上，机器既不懂中文、也不懂英文，它只懂两种token之间的转换关系。在AI看来，它每天干的事情可能就像对对联：
上联：上海自来水来自海上
下联：Able was I ere I saw Elba
在无止境地堆算力、堆数据之后，AI竟然硬是走出了一条路，现在翻译诺贝尔文学奖的作品还不敢，但是翻译个论文资料已经完全可读了。
我最近就做了一个能直接翻译英文pdf的工具，不是划词翻译那种，而是一次性翻译整个文件，英文pdf进，中文pdf出。这样看论文就可以偷懒了~
链接如下，感兴趣的同学可以试试。目前只有PC版，APP的坑一直没填：
效果：
距离完美还很远，还有巨量的坑要填。但是至少不影响阅读，至少大多数用户觉得已经可以正经用了。
至于未来nlp的发展，我认为一种可能是达到“技术奇点”后，AI进入自我进化。也就是说，用AI训练出下一代AI，最终以人类无法理解的方式实现和人类语言能力匹敌的人工智能，甚至实现强人工智能。
另一种可能，就是继续堆料，继续缓慢发展，虽然这个“缓慢”相比其它行业简直就是闪电。
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