近几年，人工智能的发展和应用日新月异，智能汽车、智能家居、智能机器人，人们对人工智能的潜力和应用有了越来越高的期待。
　　人工智能的一个重要部分是认知智能，包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运用知识的能力，以及在语言和知识基础上的推理能力。认识智能又主要集中体现为语言智能（即自然语言处理）。业界把自然语言理解称为人工智能这顶皇冠上的一颗明珠。因为，只有通过自然语言理解，才能实现机器智能与人类智能的无缝对接，实现真正意义上的人工智能。
　　7月23日，由中国计算机学会和中国中文信息学会共同主办的第二届语言与智能高峰论坛在北京召开，本届论坛主题为“语言理解与人工智能”。论坛共吸引了来自国内外学术界、产业界从事自然语言处理与人工智能技术研究的570余人参加，共同探讨语言与智能技术的新进展和新趋势。
　　中国计算机学会理事长、中国工程院院士、ACM/IEEE Fellow、北京大学高文教授以《视觉图灵测试》为主题的报告，提出了新颖的基于图像理解的视觉图灵测试问题，该问题将自然语言处理和计算机视觉相结合，是人工智能未来发展的一个重要方向和前沿问题。他表示：“图灵测试的本质是考察机器对人的智能模仿程度是否达到完美，因此将问题仅仅局限在自然语言范畴显然不全面。我们试图把图灵测试的问题内容从纯自然语言交互，拓展到视觉内容交互问答。”高文的报告还具体介绍了融入场景信息的图片内容描述，基于组合物体上下文信息的指示表达，面向视觉问答场景的视觉—语言跨模态特征对齐等多个前沿方向的相关工作。
　　《今日头条》副总裁马维英在《信息流的未来与人工智能的机会》的报告中表示，人工智能在信息流这一领域里有着巨大的创新机会。我们基于信息流的应用场景，持续积累大量的训练样本和数据，让机器学习系统形成闭环，不断地改善和进化。
　　马维英结合《今日头条》，介绍了基于文本和多媒体新闻内容设计和应用智能推荐算法，这一成果使信息与人更加紧密高效地连接。围绕“信息连接”，马维英还介绍了如何通过对偶学习，将《今日头条》所拥有的包括文档、圖像、视频、用户行为等多种数据有机地结合起来，从而训练出更好的模型。
　　“‘我丢了一块石头到水里’，针对这句话，人可以想象很多东西，有涟漪、有溅起的浪花、水什么颜色、池塘的风貌、有没有鱼在水中跳等，而计算机的回答只有这一句话。当前，自然语言对机器而言就是硬猜，所以，自然语言要突破，需要在范式上进行改变。”芝加哥伊利诺斯大学（UIC）刘兵教授围绕目前大多数机器学习方法只能处理固定的任务集合，而无法有效扩展到相关任务的这一局限性，系统介绍了终身学习（Lifelong Learning）这一前沿的机器学习范式，并指出了其可以有效地利用学习相关任务获得知识这一优越性，以及相关的多个工业应用场景。
　　腾讯AI Lab主任张潼从企业的视角，介绍了如何在企业中在做好科研的同时为企业创造价值，并具体介绍了腾讯的AI Lab在近一年里在情感分析、文本分类、机器翻译、对话系统等自然语言处理重要领域中的最新研究成果，以及其在业务场景中的应用。
　　华为诺亚方舟实验室主任李航通过分析神经网络方法和符号逻辑方法各自的优缺点，指出二者存在很强的互补性，因而可以结合双方的优势，构建更强的模型。随后，李航博士进一步分析了结合神经网络方法和符号逻辑方法的关键点和难点，并介绍了具体的前沿研究进展，令人耳目一新。
　　微软亚洲研究院主任研究员刘铁岩围绕神经机器翻译需要依赖大量双语语料、解码只考虑短期效用、训练指标和评价指标不一致等三个问题，讨论了对偶学习和强化学习方法解决这三个问题的可行性，并系统介绍了相关模型的核心思想以及微软研究组的显著进展。
　　除了以上知名学者的演讲，大会还剖析样例企业的自然语言和人工智能应用场景、进展、挑战，以及前沿研究和应用方向。京东商城智能通讯部总监刘丹介绍了京东无人客服的技术架构，并就无人客服的商业价值和发展前景做了深入的讨论。
　　本届高峰论坛还设置了企业论坛环节，邀请中科院、百度、出门问问、奇点机智等创新公司的科学家就人机对话、数据智能等业界在人工智能、自然语言处理技术方面的探索、应用、挑战等环节各抒己见。