CCAI 2020 | 周明：自然语言处理大有可为

2020年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2020，简称“CCAI 2020”）将于8月29日-30日在南京召开。CCAI 2020以“智周万物”为主题，探讨人工智能作为引领未来的战略性技术，如何以周知万物的学术境界赋能未来，带动时代发展，实现互联世界的远大理想。

微软亚洲研究院副院长周明将出席本次大会作主题演讲。

周明：国际计算语言学会前任会长，中国多所大学博士生导师，首都劳动奖章获得者。曾获得2010年华尔街日报亚洲创新奖、2012年微软CEO Ability Award以及2019年中国乌镇互联网大会世界互联网领先科技奖。中国第一个中英机器翻译系统和日本最著名的中日机器翻译的产品研究者。长期领导微软亚洲研究院的NLP研究。主编《机器翻译》、《智能问答》等技术专著。CCF-NLPCC、语言与智能高峰论坛的策划组织者之一，ACL亚洲分部创建人。

人工智能主要是用来模拟和实现人类的智能，而人类对自身的智能认知还不甚完善，只能大致分为如下几个层次：第一是运算智能，记忆、计算的能力，在这方面机器已经超过人类；第二是感知智能，包括听觉、视觉、触觉；近年随着深度学习的引入，大幅度提高了语音识别和图像识别的识别率，所以计算机在感知智能层面已经做得相当不错了；第三是认知智能，包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运用知识的能力，以及在语言和知识基础上的推理能力，这一部分做到的很少，仅仅实现了最简单的部分；最高一层是创造智能，这是目前机器远远无法触及的领域，也暂时不用多做考虑。
过去认知智能主要集中在语言智能这部分，即自然语言处理，它只能简单理解句子、篇章。周博士认为，语言智能是人工智能皇冠上的明珠，如果语言智能能实现突破，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，甚至能推动整个人工智能体系，有更多的场景可以落地。自然语言的核心是NLP技术，包括基础的词汇、短语、句子、篇章的表示，也包括更为复杂的机器翻译、提问和回答、信息检索、信息抽取、聊天和对话、知识工程、语言生成、推荐系统。

正如其他人工智能学科，自然语言处理也要有很多支撑技术、数据，包括用户画像，以提供个性化的服务，包括用来做训练之用的大数据，包括云计算提供、实施、训练的基础设施，包括机器学习和深度学习提供训练的技能。它一定要有各种知识支撑，比如领域知识还有常识知识。自然语言处理现阶段面临着很多问题，其中比较重要的包括：对用户画像实现个性化服务，现阶段的对话平台基本上都是千篇一律的问答系统，并不能针对每一个客户学习，难以客制化的实现对话交流；通过可解释的学习洞察人工智能机理，这是目前包括自然语言处理在内的多数人工智能领域都面临的一个问题；通过知识与深度学习的结合提升效率，当然这与缺乏基础的专业知识或生活常识有关；通过迁移学习实现领域的自适应，即跨语言在相同的专业知识领域继续发挥对话作用；当然还有通过强化学习进行自我演化、通过无监督学习充分利用未标注的数据等问题，这都是接下来自然语言处理发展的指向标。展望自然语言处理的未来，便会发现它和人工智能的各个领域都息息相关，周明博士表示：“它会被大数据、深度学习推动，会在认知智能的辅佐下拥有更广大的发挥空间，会走入客服、新闻媒体、文学创作等多个领域，会与物联网结合，方便千家万户……我们大可以放心期待自然语言处理给科研、企业、生活等多个领域带来翻天覆地的变化。”
参考链接：

https://www.sohu.com/a/146752314_473283

https://www.sohu.com/a/326815677_651893

https://www.leiphone.com/news/201706/bQFjBqsHAXGZOSLo.html

https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-04-07