5月25日消息，智能产业需要什么样的语言智能？在今天上午召开的“2019 全球人工智能技术大会”的尖峰对话环节，搜狗CEO王小川、字节跳动人工智能实验室总监李航、滑铁卢大学生物信息学讲座讲授、加拿大皇家学会院士李明等，给出了自己的看法。
王小川说搜狗是避免去说“理解”这个词，而是将其表达为机器语言处理。换而言之，他认为现有的技术手段，要真正对语言做到很好的理解还比较难。王小川举了个例子，在搜狗上市的时候，他一天收到3000多条微信，有老师也有同学发来的。他认为，如果是用机器的话要怎么去一一回复，就需要对老师、同学的不同角色进行识别。
王小川认为，未来技术很大的趋势是更加适应人的表达方式。他表示，搜狗做问答其实就是搜索2.0。在这方面，他认为机器能做的事就是效率的提升，一种是客服，用机器来替代人类以此提升效率；另一种则是通过机器筛选之后，将以往的问答词条从几页折叠成一页，这也是效率提升的体现。
李航认为，没有理解的智能语言技术，在一些对技术需求不高的产业，还是会有若干的应用。他表示，人的大脑其实就是一个复杂的神经网络，这里会不断有信号传递，思考和语言理解实际是在意识形态上产生表象。李航表示，语言的理解过程十分复杂，怎么产生的表象现在人类还没有完全搞清楚。
在他看来，现在所谓的深度学习深度网络，就是一定程度上通过技术手段去模拟一些事情。深度学习很适合做生成，跟传统的符号处理结合，也可能会有一些突破和进展。另外在产业方面、教育领域也有很大的发挥空间。
另一位嘉宾李明则从智能产业的市场需求角度进行了阐述。他认为服务于客服、儿童教育、老人陪伴等垂直领域的第一代对话机器人需要大量的数据，不会学习，效率低下，对语言的理解不知所云。
在他看来，解决这个问题其实就是需要去探索第二代对话机器人应该是什么样子：对话机器人真的应该以深度学习为核心吗？李明认为光靠这样不够，需要根据爸爸、妈妈等不同的模板去做推理，需要大量的数据进行学习。
【来源：凤凰网科技 作者：刘正伟】
