中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)張鈸教授，教育部長江學(xué)者特聘教授、神經(jīng)語言學(xué)研究會理事長、江蘇師范大學(xué)楊亦鳴教授，哈爾濱工業(yè)大學(xué)李生教授，教育部長江學(xué)者特聘教授、北京大學(xué)袁毓林教授，中國工程院院士、新疆大學(xué)吾守爾·斯拉木教授，中國工程院院士、國防科技大學(xué)廖湘科教授，分別作了大會主旨演講。

張鈸院士對人工智能和自然語言的關(guān)系進(jìn)行了深刻分析，指出人工智能的終極目標(biāo)是使機(jī)器達(dá)到人類理解自然語言的水平。人工智能解決語言問題可以分成三個(gè)階段，第一階段是傳統(tǒng)人工智能時(shí)代，基于語言規(guī)則來處理語言問題;第二階段是概念統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)時(shí)代，也稱為新一代人工智能，是應(yīng)用深度學(xué)習(xí)處理自然語言，目前雖然取得了很好的處理效果，但深度學(xué)習(xí)本身具有不可解釋性、魯棒性低容易受噪音影響、依靠大數(shù)據(jù)等問題;目前是第三代人工智能，被稱為后深度學(xué)習(xí)時(shí)代，需要解決可解釋性、魯棒性、可理解三大問題。

楊亦鳴教授指出，在人工智能研究領(lǐng)域，人們已經(jīng)充分認(rèn)識到人類智力、意識、思維的重要性，但是很少意識到這些都是以語言為基礎(chǔ)的，人們對語言的認(rèn)識只注意到在交流智力、意識、思維時(shí)需要運(yùn)用到語言。動(dòng)物只有建立在具象基礎(chǔ)上的思維，而人類不僅具有具象思維，還有抽象思維和靈感思維，而且因?yàn)槿祟愑辛苏Z言，人類的具象思維也遠(yuǎn)超動(dòng)物的具象思維，語言作為思維的物質(zhì)載體參與了整個(gè)高級認(rèn)知功能。以這種顛覆性的觀點(diǎn)為基礎(chǔ)重新考慮人工智能的基本理論，有可能走出下一代人工智能發(fā)展的新路子，即尋找符合語言和大腦實(shí)際的下一代人工智能，并落實(shí)在腦機(jī)制的研究上?；谶@樣的認(rèn)識，腦科學(xué)的計(jì)劃也要重新規(guī)劃，要有前瞻性的思維，特別要探索無人區(qū)，因?yàn)楝F(xiàn)有的語言腦機(jī)制研究在認(rèn)知與行為層面很豐富，對系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)的研究也較多，而在細(xì)胞層面的研究幾乎為零，在分子層面也局限于少量基因與語言障礙的關(guān)聯(lián)研究，所以只有貫通分子到行為認(rèn)知的語言機(jī)制解釋，才可能對語言的腦機(jī)制有原創(chuàng)性的發(fā)現(xiàn)，為人工智能研究帶來顛覆性的變革，并以此為基礎(chǔ)對計(jì)算機(jī)的軟硬件進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，使得數(shù)學(xué)和物理驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)更新到在數(shù)學(xué)物理基礎(chǔ)上、加入生命元素和語言機(jī)制驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)，從而產(chǎn)生真正的創(chuàng)新。楊教授還強(qiáng)調(diào)，要重視培養(yǎng)“語言智能+X”人才，特別是要培養(yǎng)具有前瞻眼光、貫通語言學(xué)及語言腦機(jī)制、與人工智能基礎(chǔ)理論的“人工智能+語言學(xué)專業(yè)”復(fù)合型人才。

李生教授指出，當(dāng)前人工智能采用的受腦啟發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法在感知智能上已經(jīng)取得了突破性成果，但其認(rèn)知能力還十分有限，處于感知走向認(rèn)知的臨界點(diǎn)，因此人工智能的進(jìn)一步發(fā)展必須逾越人類大腦思維能力和因果推理的鴻溝，否則真正的認(rèn)知和通用人工智能難以實(shí)現(xiàn)。

袁毓林教授指出，人工智能必須理解自然語言的意義、能夠進(jìn)行常識推理，而通過對詞匯知識進(jìn)行深度挖掘來反映人的常識和語義，再跟計(jì)算機(jī)的視覺、知識圖譜等技術(shù)結(jié)合起來，有望讓人工智能達(dá)到一種可理解的、可解釋的境界。

吾守爾·斯拉木院士強(qiáng)調(diào)，自然語言理解是混合智能的重要領(lǐng)域，使計(jì)算機(jī)能夠具備理解自然語言的能力是認(rèn)知計(jì)算的核心問題，其發(fā)展的關(guān)鍵是開展語言認(rèn)知的腦機(jī)制研究。

廖湘科院士認(rèn)為，智能都是由軟件來實(shí)現(xiàn)的，傳統(tǒng)軟件只是信息管理，今后的軟件則感知多維信息，在感知的基礎(chǔ)上要進(jìn)行包含觀察、判斷、決策和行動(dòng)的管理，因此軟件是智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代知識的載體。關(guān)于智能軟件如何發(fā)展，廖院士認(rèn)為，第一，經(jīng)營生態(tài)鏈，掌控巨大市場的互聯(lián)網(wǎng)+發(fā)展模式;第二，一定要關(guān)心并行計(jì)算、云計(jì)算等新技術(shù);第三，大力加強(qiáng)協(xié)同創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。

還有數(shù)十位專家學(xué)者在會上進(jìn)行了交流發(fā)言和自由發(fā)言。有專家認(rèn)為，當(dāng)前的機(jī)器深度學(xué)習(xí)給自然語言處理帶來的變化還只是量變，并沒有產(chǎn)生質(zhì)變，深度學(xué)習(xí)需要以數(shù)學(xué)和語言學(xué)為基礎(chǔ)。也有專家認(rèn)為，人工智能從感知計(jì)算到認(rèn)知計(jì)算的質(zhì)的變化就是機(jī)器能夠真正理解自然語言。還有專家提出，下一代人工智能應(yīng)該在建模上給機(jī)器更多的自主性，在訓(xùn)練上讓機(jī)器具備全面的感知能力，在推斷上應(yīng)該增強(qiáng)人對機(jī)器的可控性。專家普遍提出，探索機(jī)器語言理解的人工智能研究需要多學(xué)科、多領(lǐng)域聯(lián)合攻關(guān)、協(xié)同創(chuàng)新，同時(shí)也要加強(qiáng)計(jì)算機(jī)科學(xué)、語言科學(xué)等多學(xué)科復(fù)合型人才培養(yǎng)。

會議閉幕上，楊亦鳴教授基于對人工智能發(fā)展中存在的一些問題，以及語言及其腦機(jī)制研究是下一代人工智能研究的突破口的分析，提出要努力在人工智能基礎(chǔ)理論上取得變革性、顛覆性突破，搶占下一代人工智能制高點(diǎn)，建議設(shè)立語言與下一代人工智能研究國家科技重大專項(xiàng)。國家973計(jì)劃首席科學(xué)家、清華大學(xué)孫茂松教授作大會學(xué)術(shù)總結(jié)，對會議中計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能領(lǐng)域?qū)＜液驼Z言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域?qū)＜业难葜v和發(fā)言進(jìn)行了精辟地解讀，同時(shí)指出人工智能研究任重道遠(yuǎn)，目前的機(jī)器還不能像人一樣處理自然語言，計(jì)算機(jī)科學(xué)家與語言學(xué)家要開展深入地合作交流。

此次會議在如何推進(jìn)下一代人工智能的研究上達(dá)成了共識，與會專家一致認(rèn)為，一方面，要開展面向下一代人工智能的語言腦機(jī)制基礎(chǔ)原創(chuàng)研究，在此基礎(chǔ)上重新思考如何重新設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)的軟硬件，使得數(shù)學(xué)和物理驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)更新到在數(shù)學(xué)物理基礎(chǔ)上、加入生命元素和語言機(jī)制驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)。另一方面，加快培育下一代人工智能高端人才，設(shè)立“人工智能+語言學(xué)”相關(guān)專業(yè)，培養(yǎng)具有前瞻眼光、貫通語言學(xué)及語言腦機(jī)制與人工智能基礎(chǔ)理論、先進(jìn)方法技術(shù)的復(fù)合型人才，從根源上領(lǐng)跑人工智能。

此次論壇由江蘇高校語言能力協(xié)同創(chuàng)新中心、江蘇師范大學(xué)國家語委語言能力高等研究院、江蘇師范大學(xué)語言科學(xué)與藝術(shù)學(xué)院、《語言科學(xué)》編輯部和神經(jīng)語言學(xué)研究會共同主辦。