在探讨自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的重要性之前，我们需要首先理解人工智能的基本内容。人工智能是一门科学，它致力于创造能够执行通常需要人类智能的任务的机器。这包括学习、解决问题、决策以及感知环境等多种能力。

其中，自然语言处理和计算机视觉是两大核心技术领域，它们分别专注于不同类型的问题。

自然语言处理

自然语言处理关注的是如何让机器理解并与人类进行有效沟通。它涉及到对文字数据进行分析，以便提取信息、解释含义，并做出响应。NLP的一些关键任务包括语音识别（将声音转换为文本）、情感分析（确定文本中的人类情绪）、命名实体识别（从文本中提取有意义的实体，如名字或地点），以及聊天代理系统。

这些技术应用广泛，从帮助用户通过虚拟助手查询信息到自动化客户服务，甚至还能用于社交媒体监控和欺诈检测。在医疗领域，NLP可以用来分析患者记录以发现模式并预测疾病风险。而在教育方面，它可以帮助个性化学习材料，使学生更容易吸收知识。

计算机视觉

另一方面，计算机视觉则专注于使得电脑能够“看到”世界，就像人类一样去理解图像和视频内容。这个领域涵盖了从简单图像分类到复杂场景理解等多个层面。例如，在物流行业里，CV可以用来自动检查货物包装状态；而在安全监控中，可以使用它来跟踪犯罪行为者或侦测异常活动。

随着深度学习技术的发展，CV已经取得了显著进展，比如实现了准确率高达99%以上的人脸识别系统，或许未来的身份验证将完全依赖这种技术。但此同时，也带来了隐私保护问题，因为如果不加适当限制，这样的系统可能会被滥用以侵犯个人隐私权利。

人工智能中的两个分支

虽然我们知道每一个AI子领域都有其独特之处，但它们之间也存在相互联系。当我们谈论AI时，我们经常听到这两个术语：强人工智能(AGI)和弱人工intelligence(WAI)。前者指的是那些能超越当前所见到的任何单一任务范围内表现出的一般智力水平，而后者则指那些仅限于特定任务上的表现能力，即使如此，对现代社会来说WAI就足够充分地改变我们的生活方式。

要回答是否认为NLP和CV是人工智能中的重要分支，我们必须认识到它们各自都在极大的推动着这一科技向前发展，同时对于改善人们日常生活质量具有重大影响。如果没有这些新兴技术，不可想象现在的情况会是什么样子—无论是在医疗诊断、交通管理还是娱乐消费上，都离不开他们的大幅提升效率与精准度。此外，他们还为研究人员提供了一系列新的挑战，有助于继续推动科技界不断创新迭代过程，最终达到强人的目标，即创建真正具备一般智力的AI模型，这仍然是一个开放的问题，但正因为这样，我们才迫切需要继续探索这些可能性，以至最终实现那个理想境界—即使那时候仍然遥不可及，但是总有一天会成为现实的一部分历史笔记之一。