语言智能:未来学术研究的主要项目之一

来源:中华时报    作者:唐良元    发布时间:2022-06-27    

近年来,由于人工智能技术和语言技术的快速发展,语言智能(英文language intelligence)越来越受到学术界尤其语言学界的重视和研究。在这方面,人们取得不少令人可喜的成果。有关专家认为,语言智能具有促进其他智能发展的魅力,是未来学术研究的主要项目之一。

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语言智能是语言信息的智能化,是运用信息技术模仿人类的智能,分析和处理人类语言的过程;它是人工智能技术的重要组成部分及人机交互认知的重要基础和手段最终达到多场景的有效人机交互的目的此外,语言智能还有力促进语言教学、语言学习的智能化,拓展语言学研究的新领域,在未来教育发展中将发挥越来越重要的作用。

语言智能是信息技术创新发展的时代产物。发展语言智能必须增强科学意识,只有深刻认识语言智能的科学原理,才能深入研究语言智能这个前沿领域。语言智能基于人脑生理属性、言语认知路径、语义生成规律,利用大数据与人工智能技术,对语言信息进行标注、抽取、加工、存储和特征分析,构拟人机语义同构关系,让机器实施类人言语行为。

语言智能具有文化传承的服务优势。语言是文化载体,语言精神反映民族精神。从浩瀚的古典文献中精选优秀传统文化素材,从当下日新月异的语言信息洪流中洗练文化精华,把历史和时代的变迁传递给他人,需要语言智能独特的算力算法。从既有的语言文字数据中分析发现文化素养和家国情怀,精准实施优秀文化教育,可以成为语言智能的常态服务。

上世纪80年代,美国著名学者霍华德·加德纳先生认为,语言智能就是人们运用语言的能力。这种能力是人的认知力、思维力、逻辑力、创造力和表达力的综合体现;而提高语言能力是对语言智能提出的挑战性问题。这需要采集相应数据,科学分析个人的知识基础、思维类型、能力潜质等,分析经验积累和知识摄取状况,并通过智能技术手段来推荐个性化知识学习内容。

语言理解是语言智能的主要任务,涉及到语言理解的目标、途径和主要模型。机器对语言的理解就是确定了概念与语言单元的映射,以及知道承载概念单元的语言属性,和知晓不同语言单元之间的关系。而语义理解是语言理解的核心,它包括对自然语言知识和常识的学习;语义理解可以通过一系列的人工智能算法以及多场景智能语义分析,将文本解析为结构化的、机器可读的意图与词槽信息。

目前语言智能在多个领域都有应用,主要是四种类型:分类、生成、抽取和校对。分类问题就是给语言对象打标签,语言对象可以是句子、篇章等;生成问题主要是给原文本生成另一种文本表达,典型的应用是机器翻译以及人机对话、自动写作等;抽取问题就是从研究对象提取想要的答案,让文本信息处理更加方便;校对问题主要是让机器对给定的处理对象,回答对应信息是否齐全、是否一致、是否准确的问题。

语言智能在人工智能研究中扮演着非常重要的角色。其实,人类对语言的学习与理解并不是完全通过文本本身来完成的,语言只是其背后具体概念与含义的抽象载体,也许通过多模态的建模才能让机器更好地去理解语言的含义。但可以肯定的是,语言智能研究具有重大的现实意义。正如中国著名学者周海中先生曾经所言:语言智能是人工智能皇冠上的明珠,它对于发展人类的表达能力、思维能力、理解能力等具有十分重要的意义。

如何让人工智能技术与语言科学结合得更加紧密,比如对语言的语义信息、模型结构、语用信息组织、数据采集与存储、深度机器学习与认知计算等也是学界非常关注的重大问题。随着互联网、大数据、云计算、自然语言处理、人工智能技术以及算法的更新换代,人类社会越来越迈入智能时代。作为未来学术研究的主要项目之一,语言智能广泛影响着我们的生活,有力地促进着社会的全面进步和迅速发展。

/唐良元(作者单位:英国伦敦大学高等研究院


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