近年来，语言智能技术迅猛发展，并开始在舆论中对人工外语服务形成冲击。外语教育存废及投入多寡等成为社会热议的话题，也成为国家教育规划和技术规划中需要面对的问题。由北京语言大学语言资源高精尖创新中心（以下简称中心）和中国中文信息学会联合主办的首届“语言智能与社会发展”论坛在北京语言大学举行。会上，神州泰岳Al研究院荣誉院长李生教授进行了精彩的发言。

李生，哈尔滨工业大学教授、博士生导师。自然语言处理（NLP）领域专家、ACL 终身成就奖得主、中国中文信息学会第七届理事会理事长，现任神州泰岳Al研究院荣誉院长。李生教授先后主持了 10 余项包括原航天工业总公司、「863」计划、国家自然科学基金等科研项目，获得 7 项部级科技进步奖。他自 1985 年开始研究汉英机器翻译，是我国最早从事该方向研究的学者之一。他带领团队研制的汉英机器翻译系统 CEMT-I 于 1989 年成为我国第一个通过技术鉴定的汉英机器翻译系统，其在机器翻译技术及其相关的句法、语义分析等自然语言处理方向成就卓著，为机器翻译在中国的发展做出了开拓性贡献。

作为中国改革开放以来最早从事自然语言处理研究的学者之一，李生教授除了自身的科研成就以外，更为中国计算机领域培养了一批成就卓著的青年专家，包括 ACL 首位华人主席、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，国家杰青获得者、苏州大学计算机学院副院长张民教授等，为中国计算机技术一代又一代的发展贡献了力量。

以下为李生教授发言内容：

大家都谈到语言和人工智能的关系，我是搞自然语言处理的，我深切地领会到从 16 年开始真正掀起的第三次人工智能热潮。说人工智能对语言、图像和语音识别起到翻天覆地的作用，那好像夸张了一点，但是确实，人工智能起到了很大的作用。

比如说图像识别，现在由于有了深度学习，有了多层人工神经网络之后，我们在这方面的成果确实突飞猛进，包括现在的刷脸技术，基本上已经用在很多地方了，如车站、码头、机场、无人售货商店等。神经网络解决了一个很大的问题，以往进行特征提取时，需要通过人工提取，难度很大，有了深度学习之后，机器自动提取特征，难度相应减小。其他如语音识别、机器翻译也都突飞猛进，深度学习在这当中起到了很大的作用。我觉得在图像识别、语音识别和自然语言处理当中，机器翻译算得上是难度最大的一个研究方向。

所以我想谈几点体会：

第一，语言智能是人工智能的最高层次或者最高阶段，语言智能在未来人工智能的应用上有着举足轻重的作用。

我对语言智能的理解就是，它是自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）的人工智能化，这应该是人工智能的最高层次。很多人说目前这个时代，CV 在人工智能中唱主角，未来可能会由 CV 转成 NLP，NLP 要唱主角。

大家常说，比尔盖茨说过一句话，「自然语言处理是人工智能皇冠上的一颗明珠」。这句话不是比尔盖茨说的，当时我们在刘挺老师课题组关于情感分析的一个会上，微软亚洲研究院常务副院长周明博士说了这句话，周明说由他来说分量不够，想算成我说的，我说这样不行，然后他就把这句话移到比尔盖茨身上了。大家现在知道了，这句话的真正出处不在比尔盖茨。

NLP 的目标是实现自然语言与机器语言的连续交互。人讲的语言，无论是汉语、俄语、日语，都属于自然语言，机器能够识别的叫机器语言，现在的交互，既有人和人的交互，也有人和机器的交互。我们的目标是实现自然语言与机器语言之间的理解、转换与生成，这也是为什么我认为语言智能是人工智能的最高层次。

语言和文字是人类区别于其他动物的至关重要的标志，我觉得它对人类社会目前发展至少起到两方面作用。一是大家的协同合作，比如在座各位教授不同课题组之间的合作，例如合作协议也是用语言文字记下的。第二就是代与代之间的文化传承，这也是靠文字。我担任中文信息学会理事会理事长时，有些少数民族没有文字，只有语言，这非常可惜。

神州泰岳Al研究院荣誉院长李生：人工智能也好，机器智能也好，人类对他们有个共同要求——学习和求解问题的能力。