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“语言学与人工智能”跨学科论坛在武汉举行
2019年09月18日 09:33 来源:中国社会科学网 作者:明海英 字号

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“语言学与人工智能”跨学科论坛在武汉举行 本网记者 明海英摄 

  中国社会科学网讯(记者明海英)9月17—18日,“语言学与人工智能”跨学科论坛在武汉举行。武汉大学副校长吴平教授、北京大学陆俭明教授、哈尔滨工业大学李生教授出席开幕式并致辞。武汉大学文学院教授、中国语情与社会发展研究中心主任赵世举主持开幕式。

  “语言是人类最重要的交际工具和文化载体,人工智能是当代最前沿的核心科技,这两者的深度互动和结合,必将为科技创新和社会进步插上新的翅膀,为人类创造更多的福社。”吴平在致辞中说,各位专家学者来自不同的学科领域,能够共同聚焦这一重大主题,表现出高瞻远瞩的学术担当。她期待本次论坛在该领域重要问题的探讨上有新的推进和突破,为人工智能的发展贡献力量。

  “如今我们已逐步进入云计算、大数据、万物互联、人工智能、全球化的信息时代,并即将进入‘人工智能+量子计算’的高智能化时代。”陆俭明表示,当今社会这一深刻变革,对各行各业来说都既是机遇,又是挑战。各行各业必须面对,更需迎接可引发本领域进行具有颠覆性创新的到来。同时要想到,人工智能也将会是一把“双刃剑”,我们在极力推进人工智能研究时也必须同时考虑如何预防人工智能可能产生的负面效应,以保障人工智能健康发展,为社会、为国家、为世界、为人类进行“正能量”服务。他认为,“语言研究对人工智能事业的发展能做出什么样的贡献?”这一问题对语言研究者来说将会敲起警钟:不能再单一地进行语言研究。科学发展的大趋势是各学科越来越相互渗透,相互融合,相互交叉。如果大家都只在本学科内单一地进行研究可能会使自己的研究逐渐被边缘化。今后语言研究必须朝着“语言学+”的发展模式往前走。

  李生介绍,上世纪80年代,基于规则的机器人翻译RMT占主流;90年代,基于统计的机器翻译SMT占主流;从2011年开始,基于神经网络的机器翻译NMT(深度学习)发展迅速,并占据主流。他说,深度学习结构是受脑启发,方法是概率统计。能够自动提取特征,进行非线性变换,感知智能取得重大突破,甚至超过人类水平,人脸识别已广泛落地,识别与生成的斗争,进一步推动了计算机视觉的发展。语言语音处理也有很大进展,同声传译逐步走向实用。基于深度学习的NLP技术已经走向了词嵌入,句子嵌入,带有注意力的编码解码模型阶段。

  赵世举在主持时表示,近年来,人工智能技术突飞猛进,人类正迈向大数据和人工智能驱动的智能化时代,人类社会正在被重塑。这场新的深刻变革,对语言、语言生活、语言学及语言文字事业有哪些影响和新的需求?在人工智能技术创新和智能化社会发展中,语言学能发挥什么作用?怎样发挥作用?国家和个人怎样因应新的变革,做好语言规划和相应准备,更好地生存和发展?这些都是既关涉现实、又影响未来的重大课题,亟待回答。

  论坛主题为“语言学与人工智能”,来自教育部语言文字应用研究所、北京大学、清华大学、中央民族大学、首都师范大学、哈尔滨工业大学、上海师范大学、复旦大学、厦门大学、国防科技大学等单位的学者,以及科大讯飞股份有限公司、华为技术有限公司翻译中心的实践工作者与会,围绕人工智能发展的现状及趋势,人工智能技术发展中的语言学需求及语言学的作为,智能化对语言、语言生活、语言学及语言文字事业的影响,“人机共生时代”的语言规划、语言生活治理及语言服务,适应社会发展新需求的语言教育,语言-认知-人工智能等议题展开深入研讨。

  论坛由武汉大学文学院、武汉大学国家网络安全学院主办,国家语委中国语情与社会发展研究中心(武汉大学)、武汉大学大数据分析与人工智能研究所承办。

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姓名:明海英 工作单位:

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