由中国人工智能学会和中国中文信息学会主办的2017全球人工智能技术大会正在北京举行。微软亚洲研究院常务副院长周明当天在大会的自然语言理解分论坛发表主题演讲说，未来5到10年，机器翻译会在解决技术问题后得到普及，“我们拿起电话讲话，就可直接体验从中文翻译成英文，或从英文翻译成中文”。
不过，目前机器翻译在同声传译方面仍没有得到很好解决，突破专业级翻译水平还需要时间。周明说，由于应用前景广阔，全球各大科技公司都将机器翻译作为主攻方向之一，竞相突破难关。
去年9月谷歌发布神经机器翻译系统，称其利用了循环神经网络，“能够实现到目前为止机器翻译质量的最大提升”。脸书公司人工智能团队本月则宣布，使用了一种全新的卷积神经网络技术进行语言翻译，实现了目前世界上机器翻译的最高准确率，且速度是谷歌所用的循环神经网络的9倍。微软的机器翻译也已支持60多种语言，可以通过手机应用实现多人、多语种的实时翻译。
近年来，研究者一直致力于让机器“懂人话”，更会“说人话”，机器在理解人的自然语言方面取得了很大进展。周明预测，未来5到10年，除了机器翻译之外，聊天、问答等自然语言会话技术也会全面实现突破，广泛应用在智能家居、语音助手等很多重要领域；智能客服系统会替代很大一部分重复的工作，与人工客服完美结合，使客服效率大幅提高；人工智能写诗、写歌也会在未来5到10年发展得比较成熟。
“自然语言技术与感知智能等其他人工智能技术叠加，会在教育、医疗、银行、法律、无人驾驶等很多垂直领域得到广泛应用。”他说。
周明说，自然语言处理也存在一些尚待解决的挑战，比如目前所说的自然语言处理都是“黑箱式”，希望能探索出一个对推理过程的解释；还有在迁移学习方面，通用领域的学习如何自适应于其他的垂直领域；以及如何实现“用户画像”，即个性化的对话定制等。
