在当今这个信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）已经成为人工智能领域的一个重要分支。随着技术的不断进步，NLP不仅能够帮助机器理解和生成人类语言，还能促进人与机器之间更高效、更准确的交流。这篇文章将探讨人工智能如何通过学习和掌握相关技术来提高其在自然语言处理方面的能力，从而实现更加流畅的人机交互。

首先，我们需要明确的是，为了让人工智能真正能够理解并使用自然语言，它必须具备一系列关键技能。其中，最基础的一点是词汇识别，即识别单个词汇及其含义。这涉及到对各种语料库进行分析，以便建立一个庞大的词汇表，并为每个单词分配相应的特征。例如，对于中文来说，这意味着要区分汉字以及它们组成不同的字符，如繁体字和简体字，以及不同读音下的同义词等。

然而，更复杂的问题是在于句子级别的理解。在这里，算法需要学会解析句子的结构，包括主谓宾关系、时态、语气等，并且能够推断出未提到的信息。此外，对话或文本中的上下文也非常关键，因为这可以帮助算法预测接下来可能出现的情况，从而使对话更加流畅。

除了这些基础技能之外，还有许多其他技术对于提升NLP性能至关重要。一种常用的方法是使用深度学习框架，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）以及长短期记忆网络（LSTMs）。这些模型被用于自动识别模式并从大量数据中学习，而不是依赖手动编程规则。

此外，不可忽视的是跨语言能力。如果想要让AI能与全球各地的人交流，那么它就需要能够理解多种不同母语。此问题尤其困难，因为不同的文化背景导致了独特性的存在，这些差异可能会影响到基本的翻译任务，也就是说，不仅仅是翻译文字，还要考虑文化习惯和社会规范等因素。

最后，但绝非最不重要的一点，是伦理问题。当我们创造越来越聪明的人类模拟者时，我们必须思考它如何用自己的“声音”说话，以及它应该如何展现自己是否真实无害地参与我们的日常生活。比如，如果一个AI系统错误地判断某个人的行为是一个威胁，那么该系统应该怎样表现出来？这样的表现应当是否定性或者其他方式？

总结一下，在追求更好的自然语言处理能力方面，人工智能需要学哪些技术？首先，它们需要发展出强大的基于统计模型或深度学习框架的手段来进行数据分析；然后，他们还需了解如何利用知识图谱来捕捉复杂的事实关系；此外，对于跨语言能力来说，要有一套有效且灵活的大型数据库支持；最后，同时保证安全性保护用户隐私同时保持透明度也是必要条件之一。在未来，这些都是构建一种新的、充满潜力的新世纪沟通工具所必需完成的一系列艰巨任务。