“自然语言处理领域发展的60多年中，总结出一个经验，就是目前最好的方法是机器学习，包括深度学习。也就是，基于机器学习，直播，并在一定程度上把人的知识加进来，并参考人脑的机理，从而构建更好的机器学习办法。在短期内，自然语言处理很难突破这个框架。我们希望未来能够有更大的突破，人工智能能够完全超出目前基于机器学习的方法去做自然语言处理甚至自然语言理解。但是，目前的其他的路径都非常困难。”

“现在，无论是自然语言处理，还是人工智能的其他领域，都形成了一个闭环机制。比如，开始有一个系统，然后有用户产生大量的数据，之后基于数据，开发好的算法，提高系统的性能。如果能够闭环跑起来，就可以去收集更多的数据，可以开发出更好的机器学习算法，使得人工智能系统的性能能够不断提升。这个人工智能闭环是现代人工智能技术范式里最本质的一个现象，对于自然语言处理也不是例外。我们可以通过闭环，不断去开发新的算法，提高自然语言处理系统的性能。”

“自然语言处理，在一定程度上需要考虑技术上界和性能下界的关系。现在的自然语言处理，最本质是用数据驱动的方法去模拟人，通过人工智能闭环去逼近人的语言使用能力。”

“自然语言理解很难，自然语言处理现在用数据驱动的办法去做，有五个最基本的问题，即分类、匹配、翻译、结构预测和马尔可夫决策过程。在具体的问题上，有了数据就可以跑AI的闭环，就可以不断提高系统的性能、算法的能力。深度学习在我刚说的五个大任务里的前四个都能做得很好，特别是运用seq toseq的翻译和语音识别。单论对话也能做的越来越好，但是多轮对话需要去研究和解决。”

李航，华为诺亚方舟实验室主任。他综述性地为大家介绍了 NLP 的任务、特点、最新技术以及发展趋势。李航老师精辟地总结道：“给今天的讲座大概做一个总结，自然语言理解很难，自然语言处理现在用数据驱动的办法去做，有五个最基本的问题，即分类、匹配、翻译、结构预测和马尔可夫决策过程。在具体的问题上，有了数据就可以跑 AI 的闭环，就可以不断提高系统的性能、算法的能力。深度学习在我刚说的五个大任务里的前四个都能做得很好，特别是运用 seq to seq 的翻译和语音识别。单论对话也能做的越来越好，但是多轮对话需要去研究和解决。”

科大讯飞胡郁：谁将弄潮人工智能时代？

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“1956年，美国达特茅斯会议提出“人工智能”的概念，自然宇宙中产生人类智能，数字宇宙中产生人工智能。这一会议有两个重要的遗产：提出AI这一名词，以及参加人工智能的那群人。后来，这一群人中，产生4个图灵奖得主，1个诺贝尔奖得主。这一群人在2016年之前，基本都已经去世。有意思的是，在60年后，也就是2016年，人工智能在产业上得到了真正的发展。”

“60年来，人工智能虽然输出很多理论，但是实际进展并不大。因为，我们并不清楚人脑是怎么运作的。计算机领域做应用的人认为的人工智能是希望用计算机的方法模拟人的智能的某一方面，比如下围棋。但是，完成这个系统并不能做决策，驾驶汽车等。目前，弱人工智能被普遍用到工业界中。因此，你会看到不同形态的机器人可以完成人的一项任务，或者一项任务中的一个步骤。2015年，当时华为2012诺亚方舟实验室主任，现任港科大计算机系系主任杨强老师说，计算机的真正可以思维的强人工智能是想实现从0到1的突破。而我们现在工业界（计算机应用界）做的人工智能只是让计算机的行为表现得像人工智能一样，即内部的工作原理是否与人一样，大家并不关心，他称为从1到n。”

“我在过去两年也提到，将来我们可能做出智能与人类一样，但是没有自我意识的智能体。在自然宇宙中，智能与自我意识是共存的，且两者之间强相关。比如，动物的智能越强，自我意识就越强。在数字宇宙中，智能体可能很聪明，但不一定有自我意识。如果将来能够把两者分开，一个没有意识的智能体还能灭绝人类吗？我们还不如担忧另一个问题，机器人是否会取代人类的工作，这是一个值得严肃考虑的问题。”