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微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

来源:河源新闻网 人气: 发布时间:2017-12-11
摘要:新智元报道 编辑:张易 【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品,背后都体现了 NLP 技术的重要性,这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。微软亚洲研究

【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品,背后都体现了 NLP 技术的重要性,这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为主题,分享了微软对包括神经网络翻译、聊天机器人、阅读理解等板块在内的 NLP 领域的思考,并接受了新智元等媒体的采访。周博士指出,“语言智能是人工智能皇冠上的明珠”,他认为目前 NLP 技术的发展呈现出六大趋势,同时为大家阐述了未来的 NLP 技术的六大研究方向。

自然语言处理对于微软有多重要?

微软几乎所有和 AI 相关的重要产品——从重塑生产力和业务流程来看,有智能输入、辅助写作、机器翻译、智能客服等;从云平台来看,有Bot框架,认知计算,知识图谱,商业智能;从创造更加个性化的计算和重塑生产力两方面来看,有必应搜索、微软小娜(Cortana)、微软小冰、推荐系统等等——背后都体现了自然语言处理技术的重要性。

微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

1998年11月5日,微软亚洲研究院(MSRA)成立。自然语言处理是研究院成立伊始就开创的研究领域。现在18年多过去了,微软亚洲研究院在科学研究、产品、人才培养以及校企合作都取得了很大进步。

例如,在科学研究方面,微软亚洲研究院贡献了200篇以上顶级会议和期刊的文章,为这个领域最重要的ACL会议贡献了100篇以上的长文、短文还有演示。

微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

上图总结了世界上发表ACL文章的主要单位和作者,根据长文统计的话,微软在所有主要的研究单位里名列第一。

而从作者上来看,我们今天介绍的微软亚洲研究院副院长周明博士,他与他的同事发表的文章在作者里面也名列第一。同时,他们还有100多项专利,很多都用在微软的产品里面。

微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

周明博士去年被选为ACL主席,他同时也担任着中国计算机学会自然语言专委会主任。

1999年,周明博士加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。他带领团队进行了微软输入法、英库词典(必应词典)、中英翻译、微软中国文化系列(微软对联、微软字谜、微软绝句)等重要产品和项目的研发,并对微软Office、必应搜索、Windows等产品中的自然语言技术做出了重要贡献。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰(中国)、Rinna(日本)、Zo(美国)等聊天机器人系统。

周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文(包括50篇以上的ACL文章),拥有国际发明专利40余项。他多年来通过微软与中国和亚太地区的高校合作计划,包括微软-高校联合实验室、微软实习生计划、微软-高校联合培养博士生计划、青年教师铸星培养计划,与高校和学术组织联合举办暑期学校和学术会议等多种形式,对推动自然语言处理在中国和亚太的卓越发展做出了杰出贡献。

日前,在微软大厦举行的自然语言处理前沿技术分享会活动上,周明博士以《自然语言处理前沿技术》为主题,分享了微软对包括神经网络翻译、聊天机器人、阅读理解等板块在内的 NLP 领域的思考,并接受了新智元等媒体的采访。

微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

语言智能是人工智能皇冠上的明珠

微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

分享会的主要内容分为三个部分:第一部分简单介绍了自然语言处理这个学科有哪些技术、历史,过去18年自然语言处理在微软亚洲研究院起到的作用和发展;第二,介绍了 MSRA 在四个方面最新的进展,像机器翻译,聊天机器人,中国文化,还有阅读理解,这些都是目前非常热门的话题;最后介绍了周明博士对未来的思考,包括目前存在哪些问题,未来的研究方向是什么。

自然语言处理,即Nature Language Processing,一般简称为“NLP”。人工智能经过61年的发展,起起伏伏,曾经历过两次冬天,随着云计算、大数据、深度学习三大要素的交织下,人工智能又迎来了一个新的春天。各国政府、企业、学校、研究所,都大力推出非常宏伟的人工智能发展计划,希望在新一波浪潮当中占据新的领先点。人工智能这次的春天跟以往相比有哪些特点呢?

第一,数据比以前大了很多倍。以前做人工智能基本上是请一些专家录入数据写一些简单的规则,现在都是海量的数据,包括互联网数据。

第二,计算的能力大大发展。以云计算为代表的计算能力使人们在训练或实施时不用再担心。以前的PC机能力非常有限。

第三,所谓的深度学习,实现了点对点、端对端的训练。你需要做的就是掌握并整理标注的数据,放到深度学习框架里面,它自动学习,自动抽取课程完成你所需要完成的任务。这使得机器学习的门槛大幅度下降,人工智能可以走向平民化,很多领域都可以用人工智能实现。

还有重要的一点,就是落地的场景,这是过去两次浪潮都没有的。过去都是套用系统,做一些小游戏、小玩具,又比如做一个小问答系统。现在人工智能有实实在在的应用场景,比如说现在亿万网民都在使用的搜索引擎背后有很多人工智能的系统;自动驾驶汽车从感知到认知都用到了很多人工智能技术。这个场景有什么好处呢?一开始技术是有限的,能力是有问题的,随着越来越多人将其作为刚需使用,自然而然提供了海量的反馈,整个系统就可以不断提升。比如说搜索引擎,网民使用搜索引擎实际上也在帮助搜索引擎训练。

人工智能的体系是什么样的?人工智能是用电脑来模拟和实现人类的智能,而人类的智能大概分如下几个层次:

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第一是运算智能,记忆、计算的能力,这一点机器早已经超过人类。

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