人工智能服务将走向价值链上游。目前，在服务行业人工智能主要用于辅助人工或提供更便捷的后台处理，却较少直接提供对客服务，即使有少量应用也仅是送餐机器人之类价值较低的服务。

而自然语言处理将使人与机器的交流更加容易，用来处理语言的机器学习算法的提升会让人们与计算机之间的交流更加容易。

自然语言处理的进步会在未来大幅改善人与机器之间的交流。

受益于自然语言处理技术的发展，未来在服务行业人工智能将提供更多的直接对客服务，结合机器学习获得更多的服务技能和知识图谱，人工智能逐步走向服务价值链的上游。

人工智能近四十年发展成果？

1起步发展期：1956年—20世纪60年代初

人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮

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反思发展期：20世纪60年代—70年代初

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷

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应用发展期：20世纪70年代初—80年代中

20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮

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低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中

随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

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稳步发展期：20世纪90年代中—2010年

由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化

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蓬勃发展期：2011年至今

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮

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人工智能发展现状

全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。