CCAI 2020年8月29日至30日

2020年中国人工智能大会（简称“CCAI 2020”）将于8月29日至30日在南京举行。此次大会的主题是“智周万物”，旨在探讨人工智能作为未来战略技术的重要性，以及它如何通过全方位的知识赋能推动时代发展，实现互联互通的理想。

微软亚洲研究院副院长周明将出席大会并发表主题演讲。

周明：国际计算语言学会前任会长，中国多所大学的博士生导师，曾荣获首都劳动奖章。他获得了2010年《华尔街日报》亚洲创新奖、2012年微软CEO Ability Award和2019年中国乌镇互联网大会世界互联网领先科技奖。他是中国首个中英机器翻译系统和日本最著名中日机器翻译产品的研究者。长期以来，他一直指导微软亚洲研究院的自然语言处理（NLP）研究。他主编了《机器翻译》和《智能问答》等技术专著，同时也是CCF-NLPCC、语言与智能高峰论坛的策划组织者之一，还是ACL亚洲分部的创始人。

人工智能的层次划分

人工智能主要用于模拟和实现人类的智能。然而，人类对自身智能的理解仍然有限，大致可以分为以下几个层次：

• 运算智能：记忆和计算能力。在这方面，机器已经超越了人类。

• 感知智能：包括听觉、视觉和触觉。近年来，随着深度学习的应用，语音识别和图像识别的准确率显著提高，计算机在感知智能方面表现优异。

• 认知智能：包括语言理解和应用能力、知识掌握和应用能力，以及基于语言和知识的推理能力。尽管在这一领域取得了进展，但目前只实现了最基础的部分。

• 创造智能：这是目前机器还无法触及的领域，暂时不必过多关注。

过去，认知智能主要集中在自然语言处理（NLP）上，即简单理解和处理句子和篇章。周博士认为，自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠。如果能在这一领域取得突破，将推动整个认知智能领域的发展，甚至进一步促进整个AI系统的广泛应用。自然语言处理的核心技术包括词汇、短语、句子和篇章的表示，还包括机器翻译、问答、信息检索、信息抽取、聊天和对话、知识工程、语言生成和推荐系统等。

自然语言处理的关键技术和挑战

自然语言处理需要多种支持技术、数据，如用户画像，以提供个性化服务，以及用于训练的大数据。此外，云计算提供的基础设施和机器学习、深度学习的技能也是必不可少的。自然语言处理面临的挑战主要包括：

• 个性化服务：当前的对话平台大多是一成不变的问答系统，无法针对每个客户的个性化需求进行学习和定制化对话。

• 可解释的学习：如何使人工智能机制更加透明，这是目前大多数人工智能领域面临的共同问题。

• 知识与深度学习的结合：如何有效利用知识和深度学习提高效率，这与缺乏专业知识或常识有关。

• 迁移学习：如何通过跨语言和领域的适应性对话继续发挥作用。

• 强化学习和无监督学习：如何通过这些方法进一步优化自然语言处理的效果。

展望未来，自然语言处理将在多个领域发挥重要作用，包括客服、新闻媒体、文学创作等。周明博士表示，随着大数据和深度学习的推进，自然语言处理将在认知智能的支持下拥有更广阔的应用前景，最终将服务于科研、企业和日常生活，带来革命性的变化。

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