请列举人工智能发展历程中，对自然语言处理和图像识别产生重大影响的关键技术和里程碑事件，并简述其在当前应用中的表现。

人工智能自20世纪中叶发展至今，经历了多次技术革新和重要事件，其中在自然语言处理（NLP）和图像识别领域尤为显著。关键技术和里程碑事件包括但不限于以下几个方面：

参考资源链接：[人工智能发展历程与应用：理论与实践探索](https://wenku.csdn.net/doc/538ans7ums?spm=1055.2569.3001.10343)

在自然语言处理方面，早期的里程碑包括乔姆斯基提出的转换生成语法理论，它为理解语言结构提供了数学模型。另一个重要的事件是机器翻译的出现，如谷歌翻译利用大规模平行语料库和统计机器学习技术实现跨语言的自动翻译。最近，深度学习的兴起，特别是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），极大地提升了机器对自然语言的理解能力，使得语音识别、情感分析等应用更加精确和高效。

在图像识别领域，早期关键技术包括模板匹配和基于规则的方法，但这些方法的应用受限于计算能力和图像质量。1998年，LeCun等人提出的卷积神经网络（CNN）成为图像识别领域的转折点，CNN在图像分类、物体检测和图像分割等任务中展现出优越性能。近年来，深度学习的进一步发展，特别是ResNet、Inception等更深层次的网络结构，大大提高了图像识别的准确性和鲁棒性，推动了无人驾驶汽车、医疗影像分析等应用的发展。

当前，在自然语言处理领域，我们看到了聊天机器人、智能助手、自动新闻写作等应用的涌现；在图像识别方面，实时面部识别、安全监控、增强现实等技术正在改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域展现出其潜力，不断推动社会进步和创新。

对于想要深入了解这些技术和事件背后原理的学习者来说，推荐参阅《人工智能发展历程与应用：理论与实践探索》这一资料。该资料详细介绍了人工智能从基础理论到实际应用的演变过程，特别对自然语言处理和图像识别等关键技术的演进进行了深入探讨，并探讨了它们在当前和未来应用中的表现，是掌握人工智能发展历程的宝贵资源。

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