31日智源大会小记：座谈会

思路速度有限，只能记一些关键词

 

一、 前瞻

1. NLP的4个边界：数据，符号，？，因果

2. 目前的NLP只能学习表面的关系，没有学习到因果关系，从数据学习因果关系是一个发展方向

3. 训练需要大量数据，现在的问题是没有标注好的数据，利用小数据、无监督的方法是一个发展方向

4. 期待不需要大量算力的方法，因为没有大量的计算资源不能做预训练任务，这限制NLP的发展

5. 跨模态是一个方向

6. 只靠大数据不够。人类的思维是先理解再推理，概念化的是离散的，理解到推理某种意义上就是连续到离散

7. 神经符号推理机器。常识：多模态

 

二、 产业

1. 多轮的人机对话，智能客服

2. 阅读理解，应用到知识密集型行业，如金融（贷款）、法律、教育

3. 语音，限定在一个小范围内

4. 统一的NLP的解决方案

 

三、 行业

1. 对话技术：闲聊，面向任务的，任务多样

2. 多模态的生成，有视频生成文字描述

3. 传媒行业

4. 通用的可理解的对话

5. 对话系统的规模化，通用对话平台

6. 对话：闲聊的一致性，评测标准

7. 人机协同，应用到教育、司法等

（行业这方面，总结来说，对话是十分被看重的）