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人的大脑如何表征和记忆语言？语言情报为什么是人工智能冠中的宝石？大脑的内容可以根据神经图像数据思考吗？人工智能带给语言人才培训模型有什么影响和挑战？从9月7日至8日，第一个高级人工智能和人类语言论坛和第七届中国语言情报会议在北京外国研究大学举行。

According to the conference theme "Interdisciplinary Innovation Research on Language Intelligence", the experts and scholars attended the conference held in-depth discussions and exchanges on rich topics such as cognitive and brain science research of human language, human language research from an interdisciplinary perspective, deep learning and multilingual machine translation, intelligent language teaching and language intelligence technology, collaborative interaction between large language models and multilingual human-computer, language resource construction and data在数字时代的治理和语言人才培训。

在会议期间，北京外国研究大学的人工智能和人类语言的主要实验室正式发布了IT开发的四个智能教学系统，“人工智能和人类语言”一系列书籍同时举行。

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语言情报是人工智能冠中的宝石

会议上的专家指出，人工智能的重要组成部分是认知智能，主要关注语言智能，即自然语言处理。从这个意义上讲，语言智力是人工智能冠军中的宝石。如果语言智能取得了突破，那么也是认知情报的知识和推理将得到大量发展，并可以在更多的应用程序场景中促进人工智能的实施。

Tsinghua University的教授Jiang Minghu指出，语言是将人类与动物区分开来的最重要的特征。人类的语言和大脑通过不断的互动共同发展。如果我们不了解语言的贡献和作用，那么我们就无法理解人脑。他还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，包括自然语言处理技术的进步，例如深度学*和知识图构造。他说，大型语言模型在模拟人类语言能力方面取得了重大进展，并为人类理解脑语言认知提供了新的观点。

中国科学院的研究人员Zong Chengqing在他的主题演讲《大语言模型与脑神经解码》中指出，大语言模型不仅成为人工智能领域的新研究范式，而且还为探索人类大脑的语言理解和神经机制提供了新的机会和可能性。

大脑如何处理和理解词汇是语言理解的基本单位？几乎所有语言都区分名词和动词，那么大脑用来区分这些名词和动词的神经机制？在他的《中文名-动词性的分离：大脑表征相似性分析的证据》主题演讲中，中国师范大学教授王·苏普（Wang Suiping）详细介绍了本研究如何使用功能磁共振成像（fMRI）信号（fMRI）信号和多变量分析，以探索与语词和phrass中的主要语言相关的大脑基础。她指出，与印欧语言不同，中国人缺乏明确的标记来指定各种语法属性，而中文单词的区别在很大程度上取决于上下文和上下文。这项研究将有助于提高人工智能处理中文和学*汉语的能力。

发行的一系列书籍的“人工智能和人类语言”

大型语言模型引发了一波通用人工智能应用

Niutrans的联合创始人兼东北大学教授Xiao Tong在他的《大语言模型与机器翻译》主题演讲中指出，大语言模型的兴起极大地促进了自然语言处理技术的发展，并表现出了出色的多功能性和普遍性功能。传统机器翻译所面临的一些困难，例如交互式翻译，结构化输入，长文本翻译等，可以通过应用大语言模型更好地解决。他认为，大型语言模型和神经机器翻译模型基本上是连接的，并且通过结合两个模型的优势，可以获得更强大的翻译模型。

Iflytek副总统Wang Shijin以“ Spark认知模型”为例，并指出，通过持续的迭代和升级，该模型的功能超过了GPT-4 Turbo。据报道，Iflytek开发的火花模型可以快速学*，理解和回答关键问题，处理复杂的布局分析并结合章节以执行语义理解，升级长语音处理能力，并迅速获得和学*语音已达到纯文本的水平。王·夏金（Wang Shijin）说，下一步将是依靠集成软件和硬件的机器人超级脑平台来促进“视觉语言”多模式体现模型的开发。他透露，Iflytek还正在加快在教育和教学领域，赋予教师权力并帮助学*的大型模型的应用。

达利安技术大学的教授林·洪菲（Lin Hongfei）主要是研究领域包括自然语言处理，情感计算，社交媒体处理等。在他的讲话中，他指出，幽默是人类的语言表达方式的独特方式，以及如何使用机器学*方法来识别和生成文本和自然的幽默，并逐渐成为幽默的幽默。 ——幽默计算的新兴研究领域。幽默计算致力于使用计算机手段来理解和识别包含幽默的文本表达式，探索幽默表达的潜在语义内涵，建立一个幽默表达的计算模型，实现自动识别和产生幽默的幽默，并最终提高人类- 计算机相互作用的智慧。

北京外国研究大学教授Gu Yueguo审查了人类从动物智能模拟，机器人智能到超人智能的探索道路，其主题是基于“人类，宠物和智能机器共存”的主题，他与《基于认知视角的幽默计算》的标题共享《三类物种共处智能评估模型》的标题，以实现人类的记忆和记忆数据以及数据的记忆数据以及数据的记忆数据以及数据的记忆数据，以及数据的记忆数据以及数据的记忆数据，以及数据。

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语言智能才能的培养和机会

会议上的专家指出，人工智能的进步速度令人惊讶。当前，由认知模型代表的通用人工智能技术吸引了广泛的全球关注。可以预期，GPT-5将发布OpenAI的认知能力将再次得到显着改善，具有更强的推理能力和更高的准确性。个性化和定制功能将*更新，还将具有更好的视频理解和发电功能。 Chatgpt的出现和快速迭代不仅引发了技术和行业的变化，而且引发了时代和教育的变化。

北京技术学院的Huang Heyan教授着重于《AI赋能教育探索与实践》，重点是认知模型如何赋予教育实践和创新能力。她强调，在人工智能时代，简单地获取知识不再是核心竞争力，教育需要更多地关注培养学生创新的思维能力，批判性思维能力和各种“软”技能。

北京语言和文化大学的教授Wang Lifei长期以来一直致力于对国际语言服务的研究和探索。他的重点是《从语言人才到语言智能人才》的主题，他提出应该加速语言智力才能的培养，并应促进相关语言纪律群体的建设。他指出，与传统的语言人才训练模型不同，语言智能人才培训具有重要的特征，例如技术驱动，数字化转型和知识密集型。诸如机器学*，机器翻译，语音识别，文学视频和数据挖掘之类的边界技术将被广泛使用。据他说，截至2023年底，我国家的机器翻译和智能语言服务市场的总输出价值超过了616亿元人民币，全国大约有288,000个机器翻译和智能语言服务的从业者。机器翻译和语言智能服务市场中对人才的需求很强，例如语言情报工程师，语言数据工程师，计算翻译人员，机器翻译人员等。

Wang Lifei指出，语言情报服务的纪律是学科跨学科，整合了语言学，计算机科学，脑科学，人工智能，数据科学等多个学科，这一定会促进跨学科研究和发展。据报道，北京语言和文化大学已在相关学科中进行了有用的尝试，并独立建立了“语言智能和技术”（语言智能和技术方向，语言数据挖掘方向）和“语言资源”的第二级“语言资源”（语言资源阶级）（语言资源构建方向）（语言资源构建方向）的第二级学科（在中文语言和文献的第一级学科下）；它已独立建立了“国际语言服务”（语言情报教育研究指导）的二级纪律，这是外语和文学的第一级纪律，为下一步发展奠定了纪律基础。

据报道，四川外国研究大学的语言情报学院成立于2019年4月，是该国首位被命名为“语言情报”的中学大学。作为语言情报学院的第一任院长，四川外国研究大学的教授江门（Jiang Meng）发表了主题演讲，名为《智能化转型背景下外语高校新型二级学院建设之路探索》，在过去五年中分享了四川外国研究大学语言情报学院的探索道路。他认为，语言情报的纪律具有广泛的跨学科内涵和跨学科的内涵，并且建立语言情报学院将成为国内和外语大学的重要发展方向。

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北京外国研究大学发布4个智能教学系统

在会议期间，北京外国研究大学的主要人工智能和人类语言实验室正式发布了由实验室开发开发的四个智能教学系统，包括一个多语言的智能学*平台，在“腰带和公路”国家中为外国语言学*提供服务，这是一种多语言的智能阅读智能的学生合作伙伴，利用智能的技术来培养英语教师，以培养英语教师，以实现智力的教师，以实现韩国的跨性别教师，以实现韩国的跨性别教师，以实现“智力”教学，这是一种实现的跨性别教学，这是一种实现的跨性别教师，以实现涉及韩国的知识，以实现智力的教学，这是一个现实的教学。 Lingtutor。

北京外国研究党党秘书王·丁哈瓦（Wang Dinghua）表示，人工智能提出的深度学*，跨境整合，人类计算机合作的特征正在触发外语教育的破坏性调整，而我国家的语言人才培训模型将经历一项重要的战略转变。在这种背景下，北京外国研究大学于2019年12月正式建立了人工智能和人类语言的关键实验室。该实验室旨在收集国内和外国跨学科的智囊团的资源，以人工智能和人类语言科学的最前沿，促进了语言情报研究中的突破性进步，并将新的精力注入了智能，国际化和高级教育和高级企业。

北京外国研究大学的主要人工智能和人类语言实验室主任李Zuowen说，我国的人工智能行业已经进入了快速发展的时期，它一定会重塑教育概念和教育生态学。在聪明的时代，可以随时了解知识，并且可以随时学*，原始的教学内容，教学方法，评估方法等都会发生相应的变化。在人类计算机共生环境中，教师角色，学*场景，评估内容等将成为未来教育的重点。结合新发布的Beihang外国虚拟数字教师系统Lingtuter，他介绍了如何使用大型语言模型和知识图来构建外语教学代理，并不断提高其可靠性和教学可用性。

该会议由北京外国研究大学和中国人工智能协会的语言情报专业委员会赞助，并由北京外国研究主持人人工智能和人类语言主要实验室，北京外国研究大学在线教育学校，外语教学和研究出版社。会议还同时举行了6个青年论坛。 （由《中国教育日报》记者Gao Yunyan撰写和撰写，《中国高等教育》记者Huang Wei）

作者：Gao Yunyan Huang Wei