图灵汇官网

在11月7日举办的微软21世纪计算大会上，哈尔滨工业大学的刘挺教授介绍了中文信息处理领域的最新进展。演讲结束后，机器之心对刘教授进行了专访，探讨了哈工大在人工智能领域的研究、国内外自然语言处理（NLP）技术的发展，以及哈工大人工智能研究院的愿景。

刘挺教授对于国内年轻学者的研究提出了建议，并对顶级会议论文中存在的“注水”现象发表了自己的看法。他还提到，哈工大明年可能会开始招收人工智能专业的本科生。

刘挺教授是自然语言处理领域的重要专家，担任哈尔滨工业大学人工智能研究院副院长及计算机学院社会计算与信息检索研究中心主任。他是国家“万人计划”科技创新领军人才和教育部人工智能科技创新专家组成员，主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算。他领导的哈工大社会计算与信息检索研究中心是目前中国顶尖的NLP研究机构之一。

哈工大SCIR的研究

关于哈工大SCIR

机器之心：作为国内领先的AI实验室，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）近期有哪些新研究？

刘挺： 我们最近开展了一些有趣的研究。首先，我们提出了事理图谱，这是一种新的知识图谱形式，不仅可以包含名词（实体或概念），还能描述事件之间的关系。这种方法有助于提高模型的可解释性，尤其是在深度学习领域。尽管该领域仍面临诸多挑战，我们期待更多同行参与这一方向的研究。

其次，我们专注于语义理解的研究。哈工大在句法分析方面取得了显著成就，特别是在2018年的CoNLL国际句法分析评测中，我们的技术在57种语言中排名全球第一。然而，相较于英语，中文在句法分析上仍有差距，这主要是因为中文缺少形态变化。为此，我们开发了一种名为“语义依存分析”的方法，它能更好地处理中文文本。我们相信这种方法未来将有广泛应用前景。

在SCIR实验室，我们还开展了其他多项研究，涵盖了从基础的句法和语义分析到高级的人机对话、情感分析和知识图谱等多个方面。

哈工大SCIR的研究方向

机器之心：哈工大SCIR的研究既不完全面向理论，也不完全面向应用，如何在这种思路下寻求突破性研究？

刘挺： 哈工大一直致力于理论与实践相结合。SCIR实验室通过与工业界合作，深入了解现实问题，并结合最先进技术寻求新的突破。我们希望在未来3至5年内，通过创新原理和纯粹的方法，推动技术目标向前发展。

通过与企业的合作，我们发现了许多实际应用场景中的有趣问题。我们不仅关注国际上最新的研究成果，也关注国家和企业的重大需求，将二者结合起来进行创新。

哈工大SCIR与工业界的合作

机器之心：自然语言处理（NLP）需要与科技公司和传统公司合作，哈工大是如何与工业界合作的？

刘挺： 自然语言处理与数据密切相关，特别是通过用户交互产生的数据。这些数据是高校等科研机构所缺乏的，因此我们需要与企业合作。合作不仅提供了宝贵的数据资源，还让我们了解到许多有价值的实际应用案例。我们与腾讯、科大讯飞、华为、阿里、小米、搜狗等多家公司都有长期合作关系。

自然语言处理的未来方向

自然语言处理的挑战

机器之心：自然语言处理（NLP）正变得越来越重要，但面临许多挑战。您认为当前NLP领域面临的最大挑战是什么？

刘挺： 十年前，自然语言处理在计算机学科中相对边缘化，因为它是一个交叉学科，介于工科和文科之间。但现在，自然语言处理已成为人工智能的核心领域之一。我们将其视为人工智能皇冠上的明珠。自然语言处理不仅涉及技术发展阶段，还涉及到文本迁移、推理等难题。

自然语言处理的应用广泛，几乎渗透到各行各业。因此，许多大型互联网公司的云计算平台虽然可以由单一部门提供，但自然语言处理却需要多个部门协同工作，因为很难为不同行业提供通用的NLP技术。

多模态研究

机器之心：多模态是否是NLP未来的重要研究方向？哈工大SCIR是否有相关研究？

刘挺： 我们已经开始在多模态领域进行初步研究，特别是在根据图片和视频生成文本方面。随着技术进步，我们将开展更多跨领域的研究。我们认为不同的模态应当具有共同的目标，例如，一段视频或新闻图片周围的文本说明，或语音识别后的文本。我们希望通过这些内容了解人物情感和关系。

对年轻学者的建议

对年轻学者的建议

机器之心：刘教授对年轻科研人员有何建议？博士生应该如何开展NLP方面的研究？

刘挺： 当前，哈工大和国内顶尖高校的学生在AI顶会上发表了许多论文，也获得了Best Paper奖项。但在我看来，研究生在选题和立意方面还有提升空间。年轻人有时会比较急躁，急于完成博士毕业所需的论文数量。因此，他们往往会选择当前热门但未必有价值的课题。毕业后，他们可能难以沉下心来，继续从事更具价值的研究。然而，职称晋升的压力迫使他们不得不这样做。因此，当前的问题在于技术跟踪能力强，但原创性和引领性不足。我希望有志向的研究生能够选择更有价值且具有挑战性的课题，不要急于求成。

回顾自然语言处理的发展历程，我们发现中国人在某些领域提出了有价值的技术，例如《北大综合语言知识库》和《知网》，但在算法层面，我们仍然缺乏具有全球影响力的突破性成果。国家提出到2030年要在国际上引领人工智能的发展，在未来十多年的时间里，年轻人在导师的带领下，应立更大的志向，而不是仅仅为了毕业而设定短期目标。

机器之心：随着AI的火热，AI顶会的论文数量不断增加，但人们发现许多被接收的论文无法经得起代码复现的考验。您如何看待这一现象？

刘挺： 论文导向过重时，竞争会加剧。当论文发不出来，影响到博士毕业和职称评定时，有些人会急功近利。科学研究本来允许失败，需要鼓励探索精神。然而，现状是如果论文无法超越Baseline或state-of-the-art，就很难发表。因此，许多人会在一些细节上做一些工程化的工作，以提高技术指标。

论文通常会略去工程细节，这些细节可能只对特定数据集有效。如果其他人尝试复现，可能无法达到相同的效果，从而浪费精力。

我们应以更加科学严谨的态度对待研究，追求真正的原理突破。例如，在深度学习兴起初期，ImageNet上的表现有了显著提升。但通过各种调参和工程化改进取得的小幅提升，其实并没有太多原理上的突破。我们应该追求更大的挑战。

但对于年轻的科研人员来说，并不是每个人都能推动原理上的巨大突破，即便是几个百分点的提升也并非易事。那么，这些微小的改进是否具有价值？

我的答案是肯定的。在科学领域，微小的进步就像沙子，汇聚起来就能建成大厦。别人读了论文，也许会得到一些启发，这也是有价值的。但如果只是工程化的细节，看似提高了目标，但实际上不具备可推广性，这样的做法是没有太大价值的，应该避免。

机器之心：国内研究机构在各大机器学习会议上十分活跃。您认为国内大学与北美一些名校相比，还有哪些需要学习和借鉴的地方？

刘挺： 通过统计数据可以看出，国内论文数量很多，排名靠前。然而，论文引用数量仍然不高，国际学术影响力有待提高。这主要是因为原创精神不够，导致原创性成果不足。此外，由于国外多年来在学术上的领先地位，即使中国人和美国人同时做出了研究成果，本国人往往更倾向于引用美国人的成果。

国内科研机制导致学者面临较大的短期压力，包括毕业压力、职称评定压力，以及项目申请压力。相比之下，北美教授有更多时间按照个人兴趣进行研究。因此，我们需要改革机制，让学者能够静下心来从事研究。

此外，国内学术界与企业界的双向交流通道还不够畅通。例如，李飞飞从斯坦福离职加入谷歌，再回到斯坦福，这种情况在中国的企业和大学里不太可能出现。在中国的一些互联网企业和AI企业中，聘用了很多海外学者，但这些学者基本上都是来自海外高校。国内学界与业界的通道是单向的，进入工业界后，如果想重返高校，可能很难找到合适的位置。这需要从机制上加以改进。

哈工大人工智能研究院

哈工大人工智能研究院

机器之心：国内外很多大学都成立了人工智能学院，哈工大也在今年5月成立了人工智能研究院。目前该机构有哪些正在进行的工作？

刘挺： 为了适应国家发展的需求，哈工大人工智能研究院不仅致力于科研，还承担着培养人才的任务，这一点非常重要。哈工大拥有多支人工智能团队，第三方数据显示，哈工大培养的人工智能人才数量居全国首位。

为了响应国家新一代人工智能发展规划，哈工大人工智能研究院于今年5月正式成立。研究院的工作分为四个层次、七个方向：

1. 基础理论：包括机器学习和脑科学。
2. 核心技术：主要包括自然语言处理技术和机器感知与模式识别。
3. 系统层面：哈工大在机器人领域实力强大，拥有国家重点实验室。我们响应新一代人工智能规划，在混合增强智能和自主智能两个方向上开展研究。
4. 应用层面：涉及智能金融和智能制造等领域。

我们希望哈工大人工智能研究院在未来一段时间内能够取得令人瞩目的成就。

机器之心：哈工大未来是否会像其他一些学校一样，招收人工智能专业的学生？

刘挺： 哈工大已经向教育部提交了设立人工智能本科专业的申请。目前，中国的人工智能人才培养有两种名称：“智能科学与技术”（如北京大学）和“人工智能”。许多名校都想用后者，目前正在申报中。预计从明年起，哈工大和其他一些高校可能会开始招收人工智能专业的本科生。这将很快得到批准。

在中国，本科阶段称为专业，硕士和博士阶段称为学科。目前，中国已经设立了计算机科学与技术、软件工程和网络空间安全三个一级学科。我们希望尽快推动人工智能成为一级学科。

目前，哈工大已经在硕士招生中进行了调整，设置了人工智能方向的培养方案，供今年9月新入学的计算机学科学生选择。未来，毕业生将获得人工智能方向的证明。他们的课程体系将与传统的计算机或软件工程有所不同。目前，这一方向的报名情况非常积极。