数字化技术主要包括

　　人脑是如何表征和记忆语言的？为什么说语言智能是人工智能皇冠上的明珠？能否根据神经影像数据解码出大脑思考的内容？人工智能对语言人才培养模式带来哪些冲击和挑战？9月7日至8日，首届人工智能与人类语言高层论坛暨第七届中国语言智能大会在北京外国语大学举行。

　　根据大会主题“语言智能的跨学科创新研究”，与会专家学者围绕人类语言的认知与脑科学研究、跨学科视角下的人类语言研究、深度学习与多语言机器翻译、智慧语言教学与语言智能技术、大语言模型与多语言人机协同交互、语言资源建设与数据治理、数字时代的语言人才培养等丰富议题，展开了深入研讨和交流。

　　大会期间，北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室正式发布了其研发的4款智能教学系统，“人工智能与人类语言”系列丛书发布会同期举行。

　　与会专家指出，人工智能的一个重要部分是认知智能，认知智能又主要集中于语言智能，即自然语言处理。从这个意义上说，语言智能是人工智能皇冠上的明珠，如果语言智能实现了突破，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，就能推动人工智能在更多应用场景落地。

　　清华大学教授江铭虎指出，语言是人类区别于动物的最重要特性，人类的语言与大脑是在不断相互作用同进化的，如果不理解语言的贡献和作用，就无法理解人类的大脑。他同时分享了人工智能在模拟人类语言处理能力方面的最新进展，包括深度学习、知识图谱构建等自然语言处理技术的进步。他表示，大语言模型在模拟人类语言能力方面已取得显著进展，也为人类理解大脑语言认知提供了新的视角。

　　中国科学院研究员宗成庆在《大语言模型与脑神经解码》主题发言中指出，大语言模型不仅成为人工智能领域新的研究范式，而且为探索人类大脑语言理解和神经机制提供了新的机会和可能。

　　词汇作为语言理解的基本单元，是如何被大脑进行加工和理解的？几乎所有语言都会区分名词和动词，那么大脑又是通过何种神经机制来区分这些名词和动词的？华南师范大学教授王穗苹在《中文名-动词性的分离：大脑表征相似性分析的证据》主题发言中智能教育系统有哪些，详细介绍了该研究如何利用功能性磁共振成像（fMRI）信号和多变量分析，探索在中文词和短语阅读中，与词性区分相关的脑基础。她指出，与印欧语言不同，汉语缺乏外显的标记来指定各种语法属性，汉语词性的分辨很大程度上依赖于上下文和语境。该研究将有助于提升人工智能对于中文语言处理的能力以及中文语言学习。

　　小牛翻译(NiuTrans)联合创始人、东北大学教授肖桐，在其《大语言模型与机器翻译》主题发言中指出，大语言模型的崛起极大地推动了自然语言处理技术的进步，并展现卓越的通用性和泛化能力。传统的机器翻译所面临的一些难题，如交互翻译、结构化输入、长文本翻译等，可以通过应用大语言模型来更好地解决。他认为，大语言模型和神经机器翻译模型本质上是相通的，通过结合两种模型的优势，可以得到更加强大的翻译模型。

　　科大讯飞副总裁王士进以“星火认知大模型”为例，指出通过持续迭代升级，该模型的多项能力已超越GPT-4Turbo。据悉，由科大讯飞研发的星火大模型，能够快速学习理解和回答关键问题，处理复杂版面分析并结合篇章进行语义理解，长语音处理能力升级，对语音的快速获取和学习已达到纯文字水平。王士进表示，下一步将依托软硬一体的机器人超脑平台，推进“视觉-语言-动作”多模态具身大模型发展。他透露，科大讯飞也在加快推进星火大模型在教育教学领域的应用，赋能教师、助力学习。

　　大连理工大学教授林鸿飞的主要研究领域为自然语言处理、情感计算、社会媒体处理等。他在《基于认知视角的幽默计算》发言中指出，幽默是人类独有的语言表达方式，而如何利用机器学习方法识别和生成包含幽默的文本和表达，正成为自然语言处理领域热门的研究内容之一，尊龙凯时·中国官方网站并逐渐形成一个新兴研究领域——幽默计算。幽默计算致力于利用计算机手段，理解和识别包含幽默的文本表达，挖掘幽默表达潜在的语义内涵，构建面向幽默表达的计算模型，实现幽默的自动识别和生成，最终提升人机交互的智能程度。

　　北京外国语大学教授顾曰国，从“人类、宠物和智能机器如何共生”的话题出发，回顾了人类从动物智能模拟、机器人智能到超人智能的探索之路。他以《三类物种共处智能评估模型》为题，分享了如何利用人工智能技术实现人类记忆态数据的转换与存储，以及人生历程记忆库在临终关怀中的应用。

　　与会专家指出，人工智能的进步速度令人惊叹。当前以认知大模型为代表的通用人工智能技术引发全球广泛关注。预计OpenAI即将发布的GPT-5认知能力将再次显著提升，会有更强的推理能力和更高的准确性，个性化和定制化功能会实现重大更新，也会具备更好的视频理解和生成能力。ChatGPT的问世和快速迭代，不仅引发了科技之变和产业之变，更带来了时代之变和教育之变。

　　北京理工大学教授黄河燕围绕《AI赋能教育探索与实践》，聚焦认知大模型如何赋能教育实践和创新数字化技术主要包括。她强调指出，人工智能时代单纯的知识获取已不再是核心竞争力，教育需要更加注重培养学生的创新思维能力、批判性思考能力以及各种“软”技能。

　　北京语言大学教授王立非长期致力于国际语言服务的研究与探索。他围绕《从语言人才到语言智能人才》这一主题，提出应加快语言智能人才的培养，推动相关语言学科群建设。他指出，与传统语言人才培养模式不同，语言智能人才培养具有技术驱动、数字化转型、知识密集型等显著特征，机器学习、机器翻译、语音识别、文生视频、数据挖掘等前沿技术将会被广泛应用。据他透露，截至2023年底，我国机器翻译与智能语言服务市场总产值超过616亿元，全国机器翻译与智能语言服务从业者约28.8万人，机器翻译与语言智能服务市场人才需求旺盛，比如语言智能工程师、语言数据师、计算翻译师、机器翻译师等。

　　王立非指出，语言智能服务学科具有学科交叉性，融合了语言学、计算机科学、脑科学、人工智能、数据科学等多个学科，必将推动跨学科研究和发展。据悉，北京语言大学已在相关学科领域进行了有益的尝试，先后在中国语言文学一级学科下自主设立了“语言智能与技术”二级学科（语言智能与技术方向、语言数据挖掘方向）和“语言资源学”二级学科（语言资源建设方向）；在外国语言文学一级学科下自主设立了“国际语言服务”二级学科（语言智能教育研究方向），为下一步发展奠定了学科基础。

　　据悉，2019年4月四川外国语大学语言智能学院成立，是全国首个冠名“语言智能”的高校二级学院。作为该语言智能学院的首任院长，四川外国语大学教授姜孟作了题为《智能化转型背景下外语高校新型二级学院建设之路探索》的主题发言，分享了四川外国语大学语言智能学院5年来的探索之路。他认为，语言智能学科具有广阔的交叉学科内涵与超学科内涵，创办语言智能学院将会成为国内外语类高校的重要发展方向。

　　大会期间，北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室正式对外发布了该实验室研发的4款智能教学系统，包括服务“一带一路”国家外语学习的多语言智慧学习平台、采用智能技术培养英语阅读能力的多语种阅读智能学伴LingPal、跨文化交际视阈下的“走进韩国”虚拟仿真外语教学系统以及虚拟数字教师系统LingTutor。

　　北京外国语大学党委书记王定华表示，人工智能所呈现的深度学习、跨界融合、人机协同等特性，正在引发外语教育的颠覆性调整，我国语言人才培养模式将经历重要的战略转型。在此背景下，2019年12月北京外国语大学正式成立人工智能与人类语言重点实验室。该实验室旨在凝聚国内外交叉学科智库资源，瞄准人工智能与人类语言科学前沿，推动语言智能研究的突破性进展，为中国教育的智能化、国际化和高质量发展注入新的动力。

　　北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室主任李佐文表示，当前我国人工智能产业已经进入快速发展期，其必将对教育理念和教育生态进行重塑。在知识随处能学、随时可学的智能时代，原来的教学内容、教学方式、评价手段等都将随之发生改变。人机共生环境下的教师角色、学习场景、评价内容等，将是未来教育关注的焦点。他结合最新发布的北外虚拟数字教师系统LingTutor，介绍了如何利用大语言模型和知识图谱，构建外语教学智能体，不断增强其可靠性和教学可用性。

　　本次大会由北京外国语大学、中国人工智能学会语言智能专业委员会主办，北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室、北京外国语大学网络教育学院、外语教学与研究出版社承办。大会还同步举行了6场青年论坛。（中国教育报-中国教育新闻网记者郜云雁、《中国高等教育》记者黄蔚采写）

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