近日，北京语言大学语言资源高精尖创新中心与中国中文信息学会联合主办了首届“语言智能与社会发展”论坛，多位来自教育部、高校、语言学界、机器翻译界和企业界的重量级嘉宾出席了此次盛会。会上，ACL终生成就奖得主、自然语言处理领域泰斗李生教授发表了精彩演讲，阐述了人工智能对自然语言处理带来的突破性变革及其局限性。

李生教授现任哈尔滨工业大学教授及博士生导师，是自然语言处理领域的权威专家，曾获ACL终身成就奖。他在多个重要科研项目中取得了显著成果，包括“863”计划、国家自然科学基金等项目，获得七项部级科技进步奖。他从1985年起研究汉英机器翻译，是中国最早从事该领域研究的学者之一。他带领团队开发的CEMT-I系统于1989年成为中国首个通过技术鉴定的汉英机器翻译系统，为机器翻译在中国的发展做出了开创性贡献。

李生教授不仅在科学研究上取得了显著成就，还培养了一批杰出的青年专家，如中国首位ACL主席、百度公司技术副总裁王海峰博士，微软亚洲研究院首席研究员周明博士，以及国家杰出青年基金获得者、苏州大学计算机学院副院长张民教授等，为中国计算机技术的发展做出了巨大贡献。

以下是李生教授的演讲摘要：

李生教授在会上提到，大家都谈到了语言和人工智能的关系。他是自然语言处理领域的专家，深刻感受到从2016年开始掀起的第三次人工智能热潮。尽管人工智能对语言、图像和语音识别产生了重大影响，但这种影响并非夸大其词。实际上，人工智能确实发挥了重要作用。

例如，图像识别技术因为深度学习和多层人工神经网络的应用，取得了突飞猛进的发展。现在，人脸识别技术已经在许多场合得到广泛应用，如车站、码头、机场和无人零售店等。神经网络解决了特征提取的难题，使机器能够自动提取特征，从而降低了难度。同样，语音识别和机器翻译等领域也取得了显著进步，深度学习发挥了重要作用。他认为，在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中，机器翻译是最具挑战性的研究方向之一。

李生教授分享了几点体会：

首先，语言智能是人工智能的高级阶段，将在未来的人工智能应用中发挥重要作用。语言智能是自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）的人工智能化，被认为是人工智能的最高层次。很多人认为，目前计算机视觉（CV）在人工智能领域占据主导地位，未来可能会转向自然语言处理（NLP）。语言和文字是人类区别于其他动物的重要标志，对人类社会的发展起到了关键作用。一是促进了人们之间的协作，二是实现了代际间的文化传承。

其次，自然语言处理的核心问题在于机器翻译。机器翻译经历了三个阶段：基于规则的翻译、基于统计的翻译和基于深度学习的翻译。在过去的几年里，这三个阶段出现了两个重大变化：一是语法分析的进步，二是深度学习的应用。深度学习已经开始探索语义分析，通过词嵌入等方法改进了句子向量的表示，有助于解决语义相近词汇的匹配问题。

第三，机器翻译面临的难点在于语言的高度开放性和灵活性。例如，随着互联网的发展，新词不断涌现，给机器翻译带来了挑战。此外，语言的高度依赖知识也是一个难点，例如常识知识和范畴知识，这些都是机器难以掌握的内容。

第四，人工智能和机器智能都需要具备学习和解决问题的能力。人类的学习过程是复杂的，包括感性认识和间接知识的积累。相比之下，机器学习依赖大量标注数据，这限制了其学习能力。尽管深度学习解决了许多人工智能问题，但仍需要探讨更多算法和模型。此外，人工智能还需要克服常识知识和逻辑推理的障碍，才能实现真正的通用人工智能。

最后，李生教授认为，机器不会取代人类。目前的人工智能还处于弱人工智能阶段，只能替代简单重复的工作。人类应该充分利用人工智能作为工具，提高效率和质量。在语言智能与社会发展论坛上，专家们提出了一系列建议，强调语言智能技术的发展应以人为本，促进外语教育的转型和发展。论坛还呼吁成立“语言智能伦理委员会”，确保语言智能技术在符合伦理的框架内健康发展。

总之，李生教授的观点表明，尽管人工智能取得了巨大进展，但在某些方面仍存在局限性，需要继续探索和完善。