人工智能自1956年被正式提出以來，在世界范圍內(nèi)經(jīng)歷了三次大的發(fā)展浪潮，目前已經(jīng)進入新一代人工智能階段，在許多領(lǐng)域都取得了突破性進展。與發(fā)達國家相比，我國在新一代人工智能研究中已具備較強的跟跑、并跑能力，并有望在某些應用領(lǐng)域發(fā)展起領(lǐng)跑能力。但目前新一代人工智能基礎理論和應用領(lǐng)域的紅利將在未來十余年基本上釋放殆盡，很快會觸碰到發(fā)展瓶頸，因為根據(jù)人工智能發(fā)展的規(guī)律，每隔十年或二十年就會出現(xiàn)不可預見的、引領(lǐng)整個發(fā)展的新因素。因此世界各國在發(fā)展新一代人工智能的同時都在搶占下一代人工智能發(fā)展的先機。

目前我國人工智能的戰(zhàn)略布局仍然是在新一代人工智能的框架內(nèi)進行，還是以既有的算法、大數(shù)據(jù)、算力為基礎，而這“三大法寶”已有的原創(chuàng)工作和開創(chuàng)性的工作都是國外學者取得的；更重要的是，由于新一代人工智能與人腦工作機制方向不同，未來進一步發(fā)展的空間已難以有質(zhì)的變化。因此，我國人工智能研究要從戰(zhàn)略上由跟跑并跑走向領(lǐng)跑，除了開展新一代人工智能研究，還應盡早布局下一代人工智能發(fā)展，這也是確保習近平總書記在中央政治局第九次集體學習時所要求的我國“在人工智能發(fā)展方向和理論、方法、工具、系統(tǒng)等方面取得變革性、顛覆性突破，確保我國在人工智能這個重要領(lǐng)域的理論研究走在前面、關(guān)鍵核心技術(shù)占領(lǐng)制高點”的唯一路徑。

在此背景下，2019年1月10日至12日，由江蘇師范大學語言科學與藝術(shù)學院、江蘇高校語言能力協(xié)同創(chuàng)新中心、江蘇師范大學國家語委語言能力高等研究院、《語言科學》編輯部、《語言智庫》編輯部和神經(jīng)語言學研究會共同發(fā)起主辦的“未雨綢繆：語言與下一代人工智能博鰲論壇”在海南博鰲召開。來自中國科學院、中國工程院、中國社會科學院、清華大學、北京大學、哈爾濱工業(yè)大學、國防科技大學、浙江大學、復旦大學、新疆大學、澳門大學、山西大學、北京外國語大學、北京語言大學、華東師范大學、南京師范大學、湖南師范大學、浙江師范大學、江蘇師范大學、南京醫(yī)科大學、浙江科技學院、西南大學、延邊大學、教育部語言文字應用研究所等國內(nèi)30余家高校和科研院所的70余名人工智能、計算機科學、語言學、神經(jīng)科學、腦科學等領(lǐng)域的專家學者參加了此次盛會。國家自然科學基金委生命科學部張洪亮主任、江蘇省教育廳科技處張兆臣處長、高等教育出版社文科事業(yè)部遲寶東主任、江蘇省社科規(guī)劃辦李玉波副主任、江蘇師范大學副校長錢進教授和張農(nóng)教授、科研院院長劉瑩教授等領(lǐng)導也受邀出席了會議。與會專家和嘉賓就當前人工智能存在的問題，下一代人工智能的發(fā)展方向，以及語言與語言腦機制研究在人工智能研究中的重要作用等問題進行了深入地交流、討論，目的是在下一代人工智能到來之際，確保我們能夠在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)變革性、顛覆性突破，特別是使人工智能基礎理論研究走在前面。

1月11日上午，論壇在博鰲亞洲國際會議中心隆重開幕，教育部“長江學者”特聘教授、國家“萬人計劃”教學名師、江蘇高校語言能力協(xié)同創(chuàng)新中心主任、神經(jīng)語言學研究會理事長、江蘇師范大學國家語委語言能力高等研究院院長、語言科學與藝術(shù)學院院長楊亦鳴教授主持開幕式。江蘇師范大學副校長張農(nóng)教授首先代表主辦方致歡迎辭，認為此次會議對實現(xiàn)中國人工智能由跟跑、并跑到領(lǐng)跑的跨越式發(fā)展，將起到積極的重要的推動作用，并表示將一如既往的支持和推動語言及人工智能相關(guān)學科的發(fā)展和相關(guān)專業(yè)的人才培養(yǎng)。張洪亮主任代表國家自然科學基金委生命科學部致辭，鼓勵神經(jīng)科學、語言學、心理科學、腦科學、計算機科學等各類學科交叉融合，希望各個領(lǐng)域的專家能夠凝練科學問題，以問題導向助力語言相關(guān)的人工智能的發(fā)展。江蘇省教育廳科技處張兆臣處長致辭，對語言能力協(xié)同創(chuàng)新中心建設以來所取得的成績予以了肯定，并對中心的下一步建設發(fā)展提出了建議。北京語言大學校長、教育部中文教指委副主任委員劉利教授在致辭中代表教育部中文教學指導委員會以及主任委員張福貴教授表態(tài)，鼓勵高校拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)模式，支持江蘇師范大學等高校探索“人工智能+語言學”復合人才的培養(yǎng)工作，培養(yǎng)兼具語言學、語言腦機制與人工智能基礎理論、先進方法技術(shù)的復合型人才，為我國下一代人工智能研究培養(yǎng)合格的后備人才隊伍。

大會共分為主旨演講、交流發(fā)言和自由發(fā)言三個部分。主旨演講分別由國家社科基金語言學科召集人、中國文字學會會長、清華大學黃德寬教授，北京外國語大學王克非教授，浙江大學教育部長江學者特聘教授王云路教授主持。中國科學院院士、清華大學張鈸教授，江蘇師范大學教育部長江學者特聘教授楊亦鳴教授，中文信息學會名譽理事長、哈爾濱工業(yè)大學原黨委書記李生教授，北京大學教育部長江學者特聘教授、國家“萬人計劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才袁毓林教授，中國工程院院士、新疆大學吾守爾·斯拉木教授，中國工程院院士、“天河”超算項目總指揮、國防科技大學廖湘科教授依次作主旨演講。

張鈸院士對人工智能和自然語言的關(guān)系進行了深刻分析，指出人工智能的終極目標是使機器達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階段，第一階段是傳統(tǒng)人工智能時代，基于語言規(guī)則來處理語言問題；第二階段是概念統(tǒng)計學習時代，是應用深度學習處理自然語言，目前雖然取得了很好的處理效果，但深度學習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，被稱為后深度學習時代，在機器語言處理上需要解決可解釋性、魯棒性、可理解三大問題，最主要的辦法是在深度學習的基礎上加上大量的知識，這樣才可能使機器理解和生成自然語言達到人類水平。

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的，人們對語言的認識只注意到在交流智力、意識、思維時需要運用到語言。語言是人類區(qū)別于動物的根本性特征。人類不僅具有形象思維，還有抽象思維和靈感思維，抽象思維以語言為載體，是人類獨有的；具備語言能力的人類可以使用與動物一樣的視像和音像的形象思維，也可以使用語言來表述形象思維，因此人類的形象思維也遠超動物的形象思維；靈感思維是不期而至的創(chuàng)新思維方式，其要素仍包括抽象思維和形象思維。語言作為思維的物質(zhì)載體參與了整個高級認知功能，以這種顛覆性的觀點為基礎重新考慮人工智能的基本理論，有可能為人工智能的發(fā)展提供新窗口，即在下一代人工智能基礎理論研究中，應該突出語言腦機制的研究，加強探索語言腦機制“無人區(qū)”。從腦機制角度來看，當前在行為層面對語言機制的研究很豐富，在系統(tǒng)層面對語言相關(guān)的腦功能研究與灰質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的研究也較多，語言相關(guān)的白質(zhì)纖維結(jié)構(gòu)基礎則是一個新興領(lǐng)域，而在細胞層面的語言機制研究幾乎為零，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，不僅各個層面的研究不平衡，當前更未建立從分子到行為對語言的整體解釋。因此只有貫通分子到行為的語言機制解釋，才可能對語言的腦機制有原創(chuàng)性的發(fā)現(xiàn)，為人工智能研究帶來顛覆性的變革，并以此為基礎重新思考、設計計算機軟硬件，使得數(shù)學和物理驅(qū)動的計算機更新到在數(shù)學物理基礎上、加入生命元素和語言機制驅(qū)動的計算機，從而產(chǎn)生真正的創(chuàng)新。楊教授還強調(diào)，要搶占“人工智能+語言學”復合型人才培養(yǎng)的先機，組建能在人工智能、語言學、腦科學、數(shù)學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科開展前沿交叉、在基礎理論等方面有可能產(chǎn)生突破性進展的團隊，培育出具有前瞻眼光、貫通語言學及語言腦機制與人工智能基礎理論、先進方法技術(shù)的復合型人才。

李生教授指出，當前人工智能采用的受腦啟發(fā)的深度學習算法在感知智能上已經(jīng)取得了突破性成果，但其認知能力還十分有限，處于感知走向認知的臨界點，因此人工智能的進一步發(fā)展必須逾越人類大腦思維能力和因果推理的鴻溝，否則真正的認知和通用人工智能難以實現(xiàn)。

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

吾守爾·斯拉木院士強調(diào)，自然語言理解是混合智能的重要領(lǐng)域，使計算機能夠具備理解自然語言的能力是認知計算的核心問題，其發(fā)展的關(guān)鍵是開展語言認知的腦機制研究。廖湘科院士認為，智能都是由軟件來實現(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，在感知的基礎上要進行包含觀察、判斷、決策和行動的管理，因此軟件是智能經(jīng)濟時代知識的載體。關(guān)于智能軟件如何發(fā)展，廖院士認為，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)心并行計算、云計算等新技術(shù)；第三，大力加強協(xié)同創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。

交流發(fā)言分為三個階段，由中國科學院心理研究所原所長楊玉芳研究員，浙江師范大學原黨委副書記張先亮教授，中國民族語言學會副會長、江蘇師范大學江荻教授分別主持。在交流發(fā)言中，浙江省政務新媒體研究院院長、浙江科技學院原黨委書記王建華教授認為，要解決人工智能語言理解困難，不僅要加入語言知識，還要考慮加入社會文化知識、情感因素等非語言知識。北京大學常寶寶副教授肯定了深度學習對機器自然語言處理的革命性貢獻，但同時指出當前深度學習給自然語言處理帶來的變化還只是量變而非質(zhì)變，深度學習需要以數(shù)學和語言學為基礎。江蘇特聘教授、江蘇師范大學人工智能產(chǎn)業(yè)研究院院長伍少遠教授提出，針對漢語語言的生物信息處理算法及工具化開發(fā)可以作為人工智能與語言結(jié)合的下一個重點發(fā)展領(lǐng)域?！豆艥h語研究》副主編、湖南師范大學唐賢清教授認為，語言學工作應該主動適應人工智能的革命，同時自然語言處理所面臨的問題也應該借助語言學來解決。南京師范大學計算機學院副院長曲維光教授指出，語言學在人工智能研究中具有不可替代的重要性，將語言跟計算機、認知相結(jié)合是未來人工智能發(fā)展的一個最重要環(huán)節(jié)。北京大學計算語言學研究所副所長穗志芳教授認為，人工智能從感知計算到認知計算的質(zhì)的變化就是機器能夠真正理解自然語言，并建議搭建多學科融合的平臺、多領(lǐng)域聯(lián)合攻關(guān)、協(xié)同創(chuàng)新開展人工智能研究。武漢大學教育部長江學者講座教授、澳門大學徐杰教授認為，理解生物智能和生物語言的本質(zhì)是促進人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。南京師范大學張輝教授提出，應當在腦科學基礎上，提出語言學或者腦科學的解釋模型來彌合腦科學與人工智能之間的裂隙。國家優(yōu)青、清華大學劉洋副教授認為，下一代人工智能應該在建模上給機器更多的自主性，在訓練上讓機器具備全面的感知能力，在推斷上應該增強人對機器的可控性。南京師范大學文學院副院長梁丹丹教授結(jié)合個人的研究領(lǐng)域提出，語言學與人工智能的結(jié)合要以問題為導向，并要思考如何將語言學基礎研究成果轉(zhuǎn)化為可供機器學習的知識。江蘇特聘教授、江蘇師范大學朱祖德教授討論了如何從語言腦機制的角度解決人工智能運算的基本問題。

自由發(fā)言階段由江蘇師范大學副校長錢進教授主持。清華大學黃德寬教授提出了如何在人工智能研究過程中解決好語言層面與歷史文化層面的問題。浙江大學王云路教授建議歸納總結(jié)語言的共性并將之應用到人工智能領(lǐng)域。南京醫(yī)科大學原副校長張竹繁教授希望借助此次會議實現(xiàn)學科交叉推進語言與下一代人工智能研究。北京外國語大學王克非教授認為，我國人工智能研究要做到“未雨綢繆”，就要有危機意識和預見性；在對語言充分理解的基礎上將數(shù)據(jù)和智能結(jié)合起來才能推進機器翻譯。華東師范大學胡范鑄教授認為，角色身份的確定可能是未來人工智能需要關(guān)注的一個方面。復旦大學陳忠敏教授認為，布局下一代人工智能最重要的在于培養(yǎng)具有交叉學科背景的新型人才，重構(gòu)未來人才培養(yǎng)的知識結(jié)構(gòu)是實現(xiàn)跨領(lǐng)域合作的關(guān)鍵。高等教育出版社文科事業(yè)部遲寶東主任建議加快推動人工智能+語言學教材的更新，思考教材與數(shù)字技術(shù)的融合，關(guān)注創(chuàng)新人才的培養(yǎng)。中科院心理所楊玉芳研究員認為，作為人類認知系統(tǒng)核心的語言能力以及對其起支撐作用的認知系統(tǒng)的其他功能，在開展語言智能研究時都必須有所考慮。南京師范大學心理學院副院長陳慶榮教授談及了語言加工與人工智能的關(guān)系。

在會議閉幕上，國家973計劃項目首席科學家、清華大學計算機科學與技術(shù)系孫茂松教授作大會學術(shù)總結(jié)，分領(lǐng)域?qū)εc會專家的演講和發(fā)言進行了精辟地解讀：從計算機專家的角度看，人工智能經(jīng)歷了三個發(fā)展階段，第一階段符號為主，第二階段大數(shù)據(jù)和深度學習為主，目前是第三階段，是對第一階段的螺旋性上升，要將大數(shù)據(jù)的學習能力與符號計算、推理、知識等相結(jié)合，才能迎接人工智能面臨的挑戰(zhàn)；從語言學家的角度看，很多工作已經(jīng)比較深入地向計算機靠攏了，但還需要具有系統(tǒng)觀。孫教授最后指出人工智能研究任重道遠，目前的機器還不能像人一樣處理自然語言，計算機科學家與語言學家要開展深入地合作交流。

此次會議在如何推進下一代人工智能的研究上達成了共識，與會專家一致認為，基于對人工智能發(fā)展中存在的一些問題，以及語言及其腦機制研究是下一代人工智能研究的突破口的分析，要努力在人工智能基礎理論上取得變革性、顛覆性突破，建議設立語言與下一代人工智能研究國家科技重大專項，布局下一代人工智能發(fā)展，鼓勵科學家在“無人區(qū)”做探索，為搶占下一代人工智能發(fā)展制高點打下基礎；要開展面向下一代人工智能的語言腦機制基礎原創(chuàng)研究，在此基礎上重新思考、設計計算機軟硬件，使計算機在數(shù)學和物理驅(qū)動的基礎上，加入生命元素和語言機制驅(qū)動，真正實現(xiàn)對人腦的模擬；要設立“人工智能+語言學”相關(guān)專業(yè)，培養(yǎng)具有前瞻眼光、貫通語言學及語言腦機制與人工智能基礎理論、先進方法技術(shù)的復合型人才，從根源上領(lǐng)跑人工智能。