從1956年美國達特茅斯會議首次提出“人工智能”的概念，到如今新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革方興未艾，算法、大數(shù)據(jù)、5G等為公眾所熟知，“人工智能”正在全球范圍內(nèi)蓬勃興起，成為科技創(chuàng)新的“超級風口”。

在當前新一代人工智能階段，我國高度重視人工智能、加快發(fā)展人工智能，逐漸從“追趕”到“跟跑”，在部分領(lǐng)域技術(shù)還實現(xiàn)了“領(lǐng)跑”?？墒?，下一代人工智能的方向在哪里？我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)“彎道超車”甚至“換道超車”？這都值得深入思考。

“根據(jù)人工智能發(fā)展規(guī)律，每隔十幾年往往會出現(xiàn)引領(lǐng)人工智能整體發(fā)展的新因素，而當下新一代人工智能的紅利釋放時間有限，可能很快就會觸碰到發(fā)展的瓶頸。因此，我們必須搶占下一代人工智能發(fā)展先機，在理論、方法、工具、系統(tǒng)等方面走在前面、占領(lǐng)制高點?！痹诮K高校語言能力協(xié)同創(chuàng)新中心舉辦的“未雨綢繆：語言與下一代人工智能論壇”上，來自計算機科學、語言學、神經(jīng)科學、腦科學等領(lǐng)域的專家學者形成這樣的共識。

教育部長江學者特聘教授、江蘇師范大學教授楊亦鳴認為，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，但很少意識到這些都是以語言為基礎(chǔ)的?！罢Z言作為思維的物質(zhì)載體參與了整個高級認知功能，以這種觀點為基礎(chǔ)重新考慮人工智能的基本理論，有可能走出下一代人工智能發(fā)展的新路子?！?/p>

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?！爱斍叭斯ぶ悄懿捎玫?u>深度學習算法，在"感知"智能上已取得突破性成果，但其"認知"能力還十分有限。要讓計算機能夠具備理解自然語言的能力，找符合語言和大腦實際的下一代人工智能，關(guān)鍵是開展語言認知的腦機制研究?！敝袊こ淘涸菏俊⑿陆髮W教授吾守爾·斯拉木表示。

那么，作為下一代人工智能突破口之一的語言及其腦機制研究，應當怎樣進行？楊亦鳴說：“現(xiàn)有的語言腦機制研究在認知與行為層面很豐富，對系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)的研究也較多，但是在細胞層面的研究幾乎為零，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。所以，必須貫通分子到行為認知的語言機制解釋，才可能對語言的腦機制有原創(chuàng)性發(fā)現(xiàn)，從而為人工智能研究帶來變革。”

在腦機制研究之上，對計算機軟硬件進行重新設(shè)計也十分關(guān)鍵?！败浖侨斯ぶ悄艿妮d體，傳統(tǒng)軟件只是信息管理，今后的軟件應該感知多維信息，并在感知的基礎(chǔ)上進行包含觀察、判斷、決策和行動的管理?！敝袊こ淘涸菏?、國防科技大學教授廖湘科表示，如果可以在數(shù)學和物理驅(qū)動的計算機上，加入生命元素和語言機制驅(qū)動，那么將有可能產(chǎn)生真正的創(chuàng)新。

此外，提升新一代人工智能創(chuàng)新能力，探究下一代人工智能發(fā)展方向，也對人才培養(yǎng)提出了更高要求。國家“973計劃”項目首席科學家、清華大學教授孫茂松表示：“人工智能需要多學科、多領(lǐng)域聯(lián)合攻關(guān)、協(xié)同創(chuàng)新，更需要培養(yǎng)具有前瞻性眼光，貫通語言學、腦機制、計算機等人工智能基礎(chǔ)理論的復合型人才，如此才能從根源上領(lǐng)跑。