追溯到近80年前，神经元网络概念在1943年第一次提出，人工智能开始进入了到我们的视野。这80年来人工智能的理论和技术不断发展，应用范围越来越广阔。下面向大家介绍智能机器人应用的两类人工智能典型技术——自然语言理解和机器学习。
一、自然语言理解
通俗来说，自然语言理解就是期待机器可以像个“人”，具备正常人的语言理解能力。
自然语言处理是人工智能的早期研究领域之一，现在已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令（而不是从键盘输入计算机的指令）。人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得可喜的成就。
下面用一个具体的案例来深度说明一下自然语言理解（NLU）：
在生活中，如果想要订餐，人们会有很多种自然的表达：
“订餐”；
“我饿了，有啥好吃的推荐吗”；
“看看美团外卖推荐啥”；
等等等等
可以说，“自然的表达” 有无穷多的组合，都是在代表 “订餐” 这个意图的。而听到这些表达的人，可以准确理解这些表达指的是“订餐”这件事。
而要理解这么多种不同的表达，对机器是个挑战。在过去，机器只能处理“结构化的数据”（比如关键词），也就是说如果要听懂人在讲什么，必须要用户输入精确的指令。
所以，无论你说“我要吃饭”还是“我饿了”，只要这些字里面没有包含提前设定好的关键词“订餐”，系统都无法处理。而且，就算设置好了“订餐”关键词，只要出现了关键词，比如“我不想订餐了，还是自己做的健康又好吃”，也会被处理成用户想要订餐。
自然语言理解这个技能出现后，可以让机器从各种自然语言的表达中，区分出哪些话归属于这个意图；而那些表达不是归于这一类的，而不再依赖那么死板的关键词。比如经过训练后，机器能够识别“帮我推荐一家附近的酒店”，就不属于“订餐”这个意图的表达。
这样一来，看上去“机器就能听懂人话啦！”
二、机器学习
学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。
实际上，传统程序是程序员把已知的规则定义好后输入给机器的，而机器学习则从已知数据中，通过不断试错、自我优化、自身总结，归纳出规则来。
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。机器和传统程序最大的不同就是，机器学习不是程序员直接编写函数的技术，是让机器通过“训练”得出函数。而程序员做机器学习项目，就是要选定一个算法，然后用数据训练机器，找到一族函数中最适合的那一个，形成模型。
机器学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。
这两种人工智能技术，在生活和行业中应用广泛。典型的代表有，沃丰科技文本机器人，其基于业内领先的深度学习及NLP技术，具备强大的自然语言理解与泛化能力，精准识别用户表达的真实需求；基于大数据驱动的强化学习模型，能够实现智能自主学习，举一反三，触类旁通。在企业业务方面，文本机器人发挥了很大的价值，比如能够帮助客户降低由于人工客服流动大和培训等产生的企业成本；更能提供7×24不间断贴心服务等等。
以上就是人工智能的自然语言理解和深度学习相关技术及其应用，当然人工智能技术远不止于此，还包括自动程序设计、专家系统等等，未来我们可以期待的是AI技术能够带来更多解决方案。
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