在此次年會(huì)上，記者就看到了很多中國(guó)年輕學(xué)人的成果：來自百度的研究員，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器翻譯，使得譯文質(zhì)量得到了明顯改善；清華大學(xué)的團(tuán)隊(duì)，通過統(tǒng)計(jì)詞語出現(xiàn)的上下文環(huán)境，利用聯(lián)合矩陣分解，實(shí)現(xiàn)跨語言的詞向量學(xué)習(xí)；“中央研究院”和臺(tái)灣大學(xué)的學(xué)生們，利用對(duì)新聞?wù)Z料語言模式的自動(dòng)學(xué)習(xí)，可預(yù)測(cè)讀者情緒，輔助寫作。
“近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，研究者們基于深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行語義表示，同時(shí)也將深度學(xué)習(xí)模型用于提升信息檢索、機(jī)器翻譯等應(yīng)用方向的效果，這些都取得了明顯的收益。”李生介紹，“像自動(dòng)問答、知識(shí)挖掘、情感分析等方向研究的人也很多，尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人們意識(shí)到這些技術(shù)對(duì)于提升用戶獲取信息的效率將發(fā)揮重要作用。”
深度學(xué)習(xí)成主流 人工智能大可為
20世紀(jì)60年代，美國(guó)語言學(xué)家喬姆斯基提出轉(zhuǎn)換生成語法，此后基于規(guī)則的理性主義和基于統(tǒng)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)主義就成為自然語言處理方法論上的兩大“陣營(yíng)”。
“我在60、70年代做機(jī)器翻譯是基于規(guī)則的，然后是基于實(shí)例的翻譯方法。后來基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯取代前兩者，成為目前的主流。”李生表示，自然語言處理是與時(shí)俱進(jìn)的，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們的新需求、新理想都被從中挖掘出來，成為新的研究問題。
無論是搜索引擎中的意圖分析、精準(zhǔn)問答，還是電子商務(wù)中的自動(dòng)客服，以及社交網(wǎng)絡(luò)，自然語言處理技術(shù)幾乎存在于大家熟悉的所有互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中。近些年來，隨著自然語言對(duì)話、多模態(tài)交互等新式人機(jī)交互的方式的興起，對(duì)話交互、多模態(tài)自然語言處理等新的研究方向也開始為人們廣泛關(guān)注。
對(duì)于未來研究走向何方？李生有自己的見解。“基于深度學(xué)習(xí)的、基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯有可能會(huì)成為主流。但是各種方法都有利弊，我希望年輕學(xué)人博采眾長(zhǎng)，將基于深度學(xué)習(xí)的方法和基于規(guī)則、基于實(shí)例、基于統(tǒng)計(jì)的方法結(jié)合起來，發(fā)揮各自的長(zhǎng)處。
美國(guó)發(fā)明家、作家、未來學(xué)家雷·科茲威爾曾預(yù)測(cè)，到2029年，機(jī)器翻譯的譯文質(zhì)量將達(dá)到人工翻譯的水準(zhǔn)。“技術(shù)發(fā)展沒有極限，如果說有，那也許就是人類想象力的上限。”李生相信，未來自然語言處理將是人工智能中非常重要的研究領(lǐng)域。
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