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2019年9月21日至22日，中国人工智能大会（CCAI 2019）将在青岛举行，何晓冬博士将出席并担任视觉语音言语多模态论坛的共同主席。

何晓冬博士现任京东集团技术副总裁，同时也是IEEE Fellow，京东人工智能研究院的常务副院长，负责深度学习及语音和语言实验室的工作。此外，他还是华盛顿大学（西雅图）、香港中文大学（深圳）和同济大学的兼职教授，并被中央美术学院授予荣誉教授称号。他曾担任多个国际学术机构的编委、组委或领域主席，专注于深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉、信息检索和多模态智能等领域的研究。

近年来，深度学习技术已经在图像和语音处理方面取得了显著成果。然而，在自然语言处理领域，尽管已取得了一些进展，但仍有许多挑战需要克服。人类的语言能力是独一无二的，我们期待未来人工智能能够在语言理解方面取得突破。何晓冬博士认为，自然语言处理技术可以从语言理解和语言生成两个角度进行更深入的研究。而更具挑战性的人机对话问题不仅涉及到语言理解和生成，还包含了博弈和决策。他呼吁学术界和产业界合作，在长文本创作、情感智能、多模态智能和对话智能等领域实现技术突破，推动智能客服、智能零售、融媒体、智能医疗和智能咨询等行业的发展。

让人工智能理解人类语言

自然语言理解的核心问题之一是如何构建语义表征，例如利用深度神经网络从自然语言中提取语义信息，并将其映射到连续的语义向量空间。另一个关键问题是构建知识图谱，通过图结构表示结构化的知识，其中节点代表实体，边表示实体之间的关系。有了知识图谱后，我们可以进行知识推理和扩展。这些核心问题的解决方案将支持各种应用，如语义匹配、搜索、推荐、文本分类、语义解析和机器问答。

让人工智能以人类可理解的方式表达

人们对人工智能的期望越来越高，不仅希望它能理解自然语言，还希望它能生成或创作自然语言。例如，人工智能可以写诗、撰写文案、生成文本摘要，甚至创作菜谱。机器翻译也可以被视为一种整合了语言理解和生成的系统。近年来，借助深度学习技术，我们在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。

自然语言处理的新突破

何晓冬博士预计，自然语言处理领域在未来可能会在文本创作、情感智能、多模态智能和对话智能等多个方向取得突破。首先，对于长文本内容的创作，人工智能需要具备逻辑写作的能力。这需要建立一个模型，使得主题和子主题能够有机地展开，并最终形成一篇逻辑严密、意义明确的文章。

其次，了解用户的情感并生成共情对话也是一个重要方向。这包括理解用户的需求并作出相应的表达。多模态学习是另一个新兴领域，涵盖了跨模态语义表征学习、多模态知识获取和推理、以及多模态智能应用等多个方面。这些技术将不同子领域的研究成果融合在一起，推动一系列新技术的发展。

最后，实现大规模复杂任务下的对话系统是另一个重要目标。这种对话系统不仅需要具备语言理解和应对能力，还需要具备全局优化的博弈和决策能力。为了实现这一目标，我们需要使对话系统具备情感分析和多模态信息处理的能力，并探索增强学习在自然语言中的应用。一些研究人员提出了新的迁移学习和自动学习模型，包括将一个模型从一个领域迁移到另一个领域，以及基于少量样本进行高效学习，从而让模型快速适应新领域。

语言理解作为核心技术，旨在促进人与世界的交流。我们希望机器能够进化到更高的智能水平，实现自主学习和自我创新，并在某些特定领域超越人类，从而为用户提供更好的体验，推动行业的进步。何晓冬表示：“我们的最终目标是利用人工智能帮助人类更好地连接这个世界。”