自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。 人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。 第一个挑战：隐私保护的挑战。 这起源于两方面：一方面，随着移动互联网发展，我们的隐私数据被记录得越来越多;另一方面，大数据厂商对一个人了解更深，都希望掌握更多信息数据。 如何在信息使用上做到平衡，这是需要长久思考的课题。 第二个挑战：技术失控带来的挑战。 首先，人工智能技术跟人脑思考方式有很多不同。人脑是依赖推理和演绎的思考路径;而人工智能不一定会关心前后因果，可能更关注的是相关性。 还有一些算法，如多层神经网络，复杂度是超过人脑理解范围。如果失控，人根本没有办法了解其内在运行机制是什么。 其次，人工智能依赖数据。然而在数据量很大，数据是否被污染就会变得难以鉴别。 第三个挑战：监管。监管，尤其是法律总是滞后的。 如何让监管能够跟上技术化的脚步，这
自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。
人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。
第一个挑战：隐私保护的挑战。
这起源于两方面：一方面，随着移动互联网发展，我们的隐私数据被记录得越来越多;另一方面，大数据厂商对一个人了解更深，都希望掌握更多信息数据。
如何在信息使用上做到平衡，这是需要长久思考的课题。
第二个挑战：技术失控带来的挑战。
首先，人工智能技术跟人脑思考方式有很多不同。人脑是依赖推理和演绎的思考路径;而人工智能不一定会关心前后因果，可能更关注的是相关性。
还有一些算法，如多层神经网络，复杂度是超过人脑理解范围。如果失控，人根本没有办法了解其内在运行机制是什么。
其次，人工智能依赖数据。然而在数据量很大，数据是否被污染就会变得难以鉴别。
第三个挑战：监管。监管，尤其是法律总是滞后的。
如何让监管能够跟上技术化的脚步，这需要监管和所有从业者共同探讨。
而对于博大精深的中文，是以“字”为单位,一个中文文本或一个汉字(含标点符号等)串可能有多个含义，相对于天然分词的英文，中文处理的难度有所提高，是自然语言理解中的主要困难和障碍。 NLPIR文本搜索与挖掘技术利用其中文文字识别技术优势，布局自然语言理解技术研发与突破，在未来将帮助更多的相关工作者或机构将平面的书本变成立体化的知识书库。
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从大的技术发展来看，现在无论是IT技术业、互联网业，“自然语言理解”都是最尖端的研究方向，它可以弥补人工智能发展中技术不足。
