CCAI 2020年8月29日-30日

2020年中國人工智慧大會（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2020，簡稱“CCAI 2020”）將於8月29日-30日在南京召開。CCAI 2020以“智周萬物”為主題，探討人工智慧作為引領未來的戰略性技術，如何以周知萬物的學術境界賦能未來，帶動時代發展，實現互聯世界的遠大理想。

微軟亞洲研究院副院長周明將出席本次大會作主題演講。

周明：國際計算語言學會前任會長，中國多所大學博士生導師，首都勞動獎章獲得者。曾獲得2010年華爾街日報亞洲創新獎、2012年微軟CEO Ability Award以及2019年中國烏鎮網際網路大會世界網際網路領先科技獎。中國第一個中英機器翻譯系統和日本最著名的中日機器翻譯的產品研究者。長期領導微軟亞洲研究院的NLP研究。主編《機器翻譯》、《智慧問答》等技術專著。CCF-NLPCC、語言與智慧高峰論壇的策劃組織者之一，ACL亞洲分部建立人。

人工智慧主要是用來模擬和實現人類的智慧，而人類對自身的智慧認知還不甚完善，只能大致分為如下幾個層次：

第一是運算智慧，記憶、計算的能力，在這方面機器已經超過人類；

第二是感知智慧，包括聽覺、視覺、觸覺；近年隨著深度學習的引入，大幅度提高了語音識別和影像識別的識別率，所以計算機在感知智慧層面已經做得相當不錯了；

第三是認知智慧，包括理解、運用語言的能力，掌握知識、運用知識的能力，以及在語言和知識基礎上的推理能力，這一部分做到的很少，僅僅實現了最簡單的部分；

最高一層是創造智慧，這是目前機器遠遠無法觸及的領域，也暫時不用多做考慮。

過去認知智慧主要集中在語言智慧這部分，即自然語言處理，它只能簡單理解句子、篇章。周博士認為，語言智慧是人工智慧皇冠上的明珠，如果語言智慧能實現突破，跟它同屬認知智慧的知識和推理就會得到長足的發展，甚至能推動整個人工智慧體系，有更多的場景可以落地。自然語言的核心是NLP技術，包括基礎的詞彙、短語、句子、篇章的表示，也包括更為複雜的機器翻譯、提問和回答、資訊檢索、資訊抽取、聊天和對話、知識工程、語言生成、推薦系統。

正如其他人工智慧學科，自然語言處理也要有很多支撐技術、資料，包括使用者畫像，以提供個性化的服務，包括用來做訓練之用的大資料，包括雲端計算提供、實施、訓練的基礎設施，包括機器學習和深度學習提供訓練的技能。它一定要有各種知識支撐，比如領域知識還有常識知識。自然語言處理現階段面臨著很多問題，其中比較重要的包括：對使用者畫像實現個性化服務，現階段的對話平臺基本上都是千篇一律的問答系統，並不能針對每一個客戶學習，難以客製化的實現對話交流；透過可解釋的學習洞察人工智慧機理，這是目前包括自然語言處理在內的多數人工智慧領域都面臨的一個問題；透過知識與深度學習的結合提升效率，當然這與缺乏基礎的專業知識或生活常識有關；透過遷移學習實現領域的自適應，即跨語言在相同的專業知識領域繼續發揮對話作用；當然還有透過強化學習進行自我演化、透過無監督學習充分利用未標註的資料等問題，這都是接下來自然語言處理發展的指向標。展望自然語言處理的未來，便會發現它和人工智慧的各個領域都息息相關，周明博士表示：“它會被大資料、深度學習推動，會在認知智慧的輔佐下擁有更廣大的發揮空間，會走入客服、新聞媒體、文學創作等多個領域，會與物聯網結合，方便千家萬戶……我們大可以放心期待自然語言處理給科研、企業、生活等多個領域帶來翻天覆地的變化。”

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