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在達觀數(shù)據(jù)主辦的世界人工智能大會“理解語言，擁抱智能”主題論壇上，自然語言處理領域的泰斗、ACL終身成就獎得主、中國中文信息學會名譽理事長李生教授作為重磅嘉賓出席活動并致辭。在演講中他談到了人工智能及 NLP 技術當下的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)，并展望了未來的發(fā)展趨勢。

以下為李生教授發(fā)言內(nèi)容，內(nèi)容整理后略有刪減。

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“三起兩落”，新一輪高潮的到來主要得益于深度學習算法。2006年Hinton提出反向傳播算法，DL展露頭角；2012年世界圖像識別大賽中，CNN一鳴驚人；2016年AlphaGo人機大戰(zhàn)轟動世界，掀起了人工智能第三次高潮。AI圣火還會不會繼續(xù)燃燒？人工智能的路今后怎么走？

人工智能各項技術發(fā)展迅速，深度學習、感知智能取得了重大突破，達到甚至超過了人類的水平。人臉識別已經(jīng)廣泛落地，識別與生成進一步推動了計算機視覺的發(fā)展。語言語音處理也成績斐然，同聲傳譯使用場景更加廣泛?；谏疃葘W習的NLP技術也逐漸發(fā)展，2017年6月，Google推出Transformer 網(wǎng)絡，2018年10月，雙向編碼預訓練模型Bert問世，中文的預訓練模型也不斷涌現(xiàn)。

但與此同時，挑戰(zhàn)猶在。近年來的人工智能主要是歸納綜合，還不是演繹推理。不具有完全推理能力的人工智能不能算作真正的人工智能，目前AI也正在從感知智能走向認知智能。

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AI的未來，應該逐漸逼近人類智能。可能會有電腦思維的技術派和人腦思維的生物派兩條途徑。人工智能與人類智能比較起來還存在著沒有意識、不能思維、不能推理等一些根本性的差異。當前的人工智能所用的深度學習算法還有兩大“軟肋”：一是不具備小樣學習功能，二是沒有知識，更不必說用知識進行推理。此外，深度學習目前還存在著貪婪、脆弱、暗箱、膚淺等一系列局限性，AI的研究仍任重道遠。

我們要用腦科學牽頭，帶動計算機科學和數(shù)學等學科的深入研究。以類腦探索為重點，加速類腦芯片的研制。軟件算法與硬件芯片結(jié)合，數(shù)據(jù)統(tǒng)計與知識推理結(jié)合，進行新算法研究。包括基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的ANN算法和基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的SNN算法，計算電腦思維與認知人腦思維結(jié)合，搭建成能夠融合這兩種方法的融合框架。

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近期國內(nèi)外有一些類腦研究取得進展，英特爾推出了可模擬 800 多萬個神經(jīng)元的 Pohoiki Beach 類腦芯片系統(tǒng)；今年8月清華施路平團隊研制出天機芯片的消息登上了“Nature”封面，轟動了國內(nèi)外；上周浙江在線報道了浙大研發(fā)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的類腦芯片“達爾文 2”。

這些成果都會加快人工智能由感知走向認知的進程，讓機器理解、掌握、運用好人類知識，實現(xiàn)推理機制，真正理解人類的意圖，進一步做好人機融合，讓人類未來更加健康、更加幸福、更加便捷、更有道德、更有智慧。也讓我們的生活越來越美好！