人工智能的发展历程中，哪些关键技术和里程碑事件推动了其在自然语言处理和图像识别领域的进步？

在人工智能的发展历程中，多项关键技术的突破和重要事件的出现极大地推动了自然语言处理（NLP）和图像识别领域。早期的里程碑之一是1950年代的图灵测试，它首次提出了机器能否展现出与人类相似的智能行为的评价标准。1980年代，随着专家系统的兴起，人工智能在模拟人类专家决策能力方面取得了重要进展，这些系统通常使用规则引擎来处理大量的逻辑规则，并在特定领域内做出精准判断。

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)

在图像识别方面，1960年代中期到晚期，感知机的发明为机器视觉提供了新的思路，而后在1990年代，反向传播算法的提出和神经网络技术的复兴进一步加速了图像识别技术的发展。进入21世纪后，深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，彻底革新了图像识别的准确性。

自然语言处理领域，从最初的基于规则的系统到统计语言模型，再到现在的神经网络和深度学习方法，使得机器能够更好地理解和生成自然语言。特别是2010年代，预训练语言模型如BERT和GPT系列模型的推出，极大提高了机器在文本理解、生成和翻译等方面的能力。

在整个发展历程中，《人工智能发展历程与应用：理论与实践探索》一书深入探讨了这些关键技术的发展和应用，为理解人工智能在自然语言处理和图像识别领域的进步提供了丰富的理论基础和实际应用案例。通过阅读本书，读者可以获得对人工智能技术进展的全面认识，并为将来的研究和应用奠定坚实的知识基础。

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)