陆俭明 陆俭明：顺应科技发展的大趋势语言研究必须逐步走上数字化之路

本文转自:语言学通讯

顺应科技发展大趋势的语言研究，必须逐步走上数字化的道路

卢建明教授

卢建明现任北京大学中文系教授，博士生导师，国家语言文字委员会咨询委员会委员，国际汉语语言学会会长，香港中文大学、北京师范大学、北京外国语大学、北京语言大学、武汉大学、上海财经大学、山东大学等17所高校兼职教授。曾任世界汉语教学协会会长、中国语言学会副会长、北京大学汉语语言学研究中心主任、北京大学文科学术委员会委员、北京大学人文学院学术委员会委员、新加坡教育部课程发展司汉语顾问。独立完成出版的著作、教材6部，学术论文、译著、序言等近250篇。，涵盖了现代汉语的本体研究和应用研究。自1992年以来，已有12个省级以上奖项。自1981年以来，他应邀在美国、日本、法国、挪威、泰国、韩国、新加坡、德国、法国、荷兰、马来西亚、加拿大、葡萄牙、越南、香港、澳门和台湾等17个国家和地区任教、进行学术访问或出席国际学术会议。

摘要

如今，人类社会已经逐渐进入数字时代。数字技术的发展和应用成为驱动社会经济、科技文化发展的新动能，数字化将在更大范围内进一步引发产品革命和生活革命。各个学科的学术研究都会逐渐走上数字化的道路，语言研究也不例外。如今人工智能发展迅速，其发展需要多学科的支持；语言学在人工智能的发展中趋于边缘化。但也引起了语言学家的反思，也让语言学家看到了语言研究和语言学发展的曙光，即遵循“语言学加”的模式与其他学科交叉融合，逐步让语言研究走上数字化的道路。

关键词:语言研究；“语言学+”模式；数字时代；语言学数字化；学科交叉融合；

文献来源:卢建明。语言研究必须顺应科技发展的大趋势，走数字化之路。外语，2020:2-11。

期刊动态| CSSCI来源期刊《外语》2020年第4期目录

01

数字化是科技发展的总趋势

众所周知，当今人类社会已经逐渐进入云计算、大数据、移动互联网、万物互联的信息时代。但同时也要知道，人类社会现在正在全面进入数字化时代。

数字化简单来说就是“以数字形式表达信息内容”。更具体地说，数字化就是把任何复杂多变的信息，包括我们能感觉到、能实现的信息/信号，如物体图像、图像、语言、文字、声音、颜色、热量、速度或气味，转换成一系列独立的单位，用模数转换器转换成一系列用0和1表示的可测量的二进制值，然后引入计算机，即存储在计算机和网络中，并通过网络。这可以说是信息数字化及其应用的基本过程。在这个过程中，将应用多种高科技技术，如计算机软件技术、微电子技术、光纤技术、光电技术、超大规模数据库技术、网络技术、分布式处理技术等等。如今，数字化不仅是计算机的基础，也是软件技术、多媒体技术和智能技术的基础，更是信息社会各种自动化技术的基础，各行各业都在实施数字化。

当今世界，特别是发达国家和一些发展中国家，正在向数字化转型。据媒体报道，美国在90年代初就提出了这个问题，但当时并没有使用“XX号”这个短语。2005年，美国总统信息技术咨询委员会发布的报告进一步指出，掌握和应用先进的计算机技术，可以解决21世纪最有前途的研究前沿。计算思维和计算技术的发展可以促进美国整体各学科的发展，保证其全方位的竞争力。到2018年，美国进一步发布了“数据科学战略计划”、“美国国家网络战略”和“美国先进制造领导战略”。2018年，欧盟发布了《欧盟人工智能战略》、《通用数据保护条例》、《欧盟非个人数据自由流动框架条例》、《促进欧洲人工智能发展和应用协调行动计划》、《可信人工智能道德准则草案》等一系列数字经济领域的政策。在英国，英国政府于2017年3月发布《英国数字战略》，提出为英国建立世界一流的数字基础设施；为每个人提供掌握所需数字技能的途径；帮助每一家英国公司成功转型为数字化企业；释放数据在英国经济中的重要力量，增强公众对数据使用的信心。到2018年，英国发布了《数字宪章》、《产业战略:人工智能领域的行动》和《国家计量战略实施计划》等一系列数字经济领域的行动计划。2018年，法国主要发布了“法国人工智能发展战略”、“5G发展路线图”、“利用数字技术推动产业转型”等一系列与数字经济相关的前沿技术政策。2018年，德国发布了数字经济领域的《联邦政府人工智能战略要点》和《德国制造的人工智能》；与此同时，《高科技战略2025》发布，明确表示将推动人工智能技术的应用。特别值得注意的是，2020年5月18日，法国总统马克龙和德国总理安格拉·默克尔在视频会议后共同宣布，将推出令人惊叹的“欧洲复苏计划”。该恢复计划第三条明确提出“加快数字化转型”。2018年，日本发布了《日本制造业白皮书》、《全面创新战略》、《集成创新战略》、《第二次战略创新促进计划》等战略和计划，其中详细阐述了推动数字技术和数字经济发展的行动计划。俄罗斯也十分关注发展数字经济。2017年7月，俄罗斯政府启动了《俄罗斯联邦数字经济计划》。让我们谈谈印度，一个发展中国家。2015年7月，莫迪政府提出“数字印度”倡议，计划以“印度制造”和“数字印度”引领国家未来。韩国早就提出“数字政府建设”，要求实现网络管理、办公自动化、政务公开、操作程序优化，使政府决策科学化、社会治理精细化、公共服务高效化、政府治理民主化。2017年，韩国行政与自治部和信息促进机构联合发布了《2017年电子政务十大技术趋势》报告，宣布电子政务将逐步发展成为数据分析和机器人相结合的“以数据为中心的政府”，提供更周到的服务。

我国也较早注意到数字化问题。特别是2017年12月8日下午，中共中央政治局就国家大数据战略实施情况进行集体学习。习近平在最后的讲话中强调，大数据是信息化发展的新阶段。要推动大数据技术产业创新发展，构建以数据为关键要素的数字经济，用大数据提升国家治理现代化水平，用大数据促进安全、改善民生。总之，“要实施国家大数据战略，加快数字中国建设”。最近你会听到一个新词“新基建”，是“新基建建设”的简称。这是在2018年12月召开的中央经济工作会议上提出的。2019年7月30日，中央再次强调，要加快信息网络等新型基础设施建设。2020年，国务院常务会议、中央深改委、中央政治局等高层会议都提到了“新基建”建设。上述会议提到的“新基建”，主要是指5G网络、人工智能、工业互联网、物联网、数据中心等信息基础设施。十三届全国人大三次会议审议的2020年政府工作报告也被列入“新基建”。“新基建”是以数字化为基础的！

如今，几乎每个国家都重视发展数字经济。“数字经济”成为继农业经济、工业经济之后的新经济形态；这是因为，正如李玉明教授所指出的，在当今“大数据时代，数据已经具有生产要素的性质”。数字经济由两部分组成:一是产业数字化，二是数字产业化。现在各国数字经济占GDP的比重都在上升，对拉动GDP增长起到了显著的作用。如今，世界各国“推动数字科技产业、数字商务产业、数字创意产业、数字民生产业、电子政务等领域务实合作，为经济发展注入新活力”。

02

语言研究数字化的现状

在谈语言研究的数字化之前，有必要先简单谈一下语言研究的目的和任务。主要有以下四个方面:

一是全面细致地调查、分析、描述语言的实际情况，解决“语言是什么”的问题。

第二，要认真思考和解释各种语言现象，解决“语言为什么这样”的问题。

第三是为语言应用服务。科学研究的最终目的是应用，语言研究也不例外。

第四，无论是解决“语言是什么”的问题，还是解决“语言为什么这样”的问题，还是实施语言应用服务，都需要在研究中不断注重思考、提炼、总结各种思想和思路，并升华为理论，形成科学的理论方法，构建语言本体研究、语言理论研究和语言应用研究的理论和方法体系，从而构建完整的语言学科体系。

目前，虽然大多数语言研究者和语言教学工作者可能还没有明确树立“数字化”的意识，但他们实际上已经开始了。这表现在以下六个方面:

首先，电脑、手机等数字工具已经成为语言研究不可或缺的工具。

其次，无论是语言研究的哪个方面，都不同程度地建立了相关的语料库、资源库、不同类型的数据库及其对应的检索系统。

第三，大量图书、报纸、期刊、照片、绘本、音乐、视频等人文语言材料被数字化，并提供给公众在网络上获取和使用。

第四，建立了不同规模、不同用途的语言和数字研究机构，如由中国教育部语言文字和信息管理司牵头指导的国家语言资源监测研究中心，还有平面媒体语言中心、有声媒体语言中心、网络媒体语言中心、教材语言中心、少数民族语言中心、海外汉语研究中心等。其他高校和机构也设立了一些研究中心，如数字人文研究中心、中国语言与社会发展研究中心、人工智能与人类语言重点实验室、中国外语战略研究中心、中国语言资源开发与应用中心、山东省“数字人文与外语研究创新团队”、人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心、语言智能研究中心、语言智能联合研究中心和语言、智能与神经科学研究基地、新疆多语

第五，语言教学，尤其是汉语第二语言教学和外语教学，多采用数字化教学方式。互联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等数字技术改变了人类生活和学生的学习方式。他们习惯于“碎片化”学习，从互联网上寻找学习资源。总之，学生利用数字技术进行个性化、多样化学习的需求日益凸显，教与学的理念和方法也在快速变化。如今，越来越多的在线教学平台应运而生——有MOOC、巨星学习、云课堂、雨课堂、钉钉、腾讯课堂、企业微信等国内在线学习平台，也有英语在线教学的两大国际平台“爱心课程”和“学校在线”；越来越多的教学模式出现，如直播课、录播课、海量开放在线课程、远程指导等；教学模式越来越多，如PBL、BOPPPS、分班等。有的老师还采用“多模态语言教学法”，将传统的独立听力课、口语课、影视欣赏课融为一体，形成视、听、说、画、影、像、动作、表情、语气等多模态语言教学。许多学校的教室也安装了“贾教室”教学系统软件平台，采用智能教学系统。所有这些教学方法都离不开互联网、电脑和手机。这次新冠肺炎突然持续爆发病毒性肺炎是一件坏事，但也促进了线上线下混合教学。

第六，词典逐渐走上了数字化词典的道路。比如商务印书馆推出了“新华字典”APP和“现代汉语词典”APP，不仅包含原词典的内容，还支持数字与纸质界面的一键切换和交叉引用阅读，支持手写、语音、摄像等多种输入法，以及全文智能查询、智能问答助手等增值服务。《辞源》、《辞海》、《英汉大词典》和《中国大百科全书》也推出或正在开发各种类型的数字版和网络版。目前正在进一步考虑《融媒体大辞典》的开发。词的词性标注除了力求在词的形、音方面符合标准外，除了整合文字、音频、视频、动画等资源外，尽量符合“教语法”的要求，义项分离组合合理，释义准确，例句精准。，也要从各方面考虑文字的形、音、义、链接和即时显示，最好在这里值得一提的是，在武汉疫情爆发后，我们的语言工作者没有忘记自己的使命，以自己的实际行动和独特方式积极接受挑战，投身到对新冠肺炎的防控战争中。武汉疫情一爆发，由李玉明教授主持的“北京语言文化大学语言资源高新技术创新中心”率先行动，联合其他单位语言学家组成“战疫语言服务团”。在很短的时间内，开发并推出了三种语言的应急服务研究成果——“湖北方言抗疫”、“外语传播疫情防控”、“简明汉语疫情防控”。其中，“方言通”有微信版、在线版、媒体版、迷你视频版、Tik Tok版、在线服务系统、即时翻译软件等7款产品；外语传播开发了微信平台版和电脑网页版在线查询系统。

从上面我们可以看到，在数字化手段的实现上，大部分都是语言应用研究，而大部分语言本体研究仅仅使用和依赖语料库和语言资源库来进行语言研究。所以今天我说“语言研究必须走数字化之路”，主要是指语言本体研究要加快数字化之路。

03

面向人工智能研究的语言研究——困惑与曙光

人工智能已经成为当今社会的“大明星”。如今，许多发达国家和发展中国家已经或正在制定人工智能发展规划，都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

人工智能的事业有赖于多学科的合作，这是大家公认的。但是，无论在很多部门领导的谈话中，无论在很多学者专家的谈话中，在提到的众多学科中，都没有提到语言学。实际情况也是如此。可以说，目前的语言研究成果对人工智能的研究贡献甚微。目前唯一能挤进人工智能的是语音处理和语义理解，但其有效性取决于计算机自身的“深度学习+计算”，而不是我们给出的所谓语言规则。计算机在语音处理和语义理解中使用什么样的计算模型，我们从事语言研究的人真的一无所知。哈尔滨工业大学计算机学院教授刘婷也指出，未来，语义表示将“从符号表示到分布式表示”，语言知识表示将“从手工构造到自动构造”，文本理解和推理将“从浅层次分析到深层次理解”。显然，在人工智能的发展中，语言研究趋于边缘化。这会让从事语言研究的语言学家感到困惑，同时也会促使语言学家反思——为什么我们的语言研究会在人工智能事业上感到困惑和陷入困境？

我们必须首先从自己身上寻找原因。语言研究在国内外已有2000多年的历史。虽然我们对语言还不太了解，但几代语言学家在语言研究方面取得了巨大的成就。其中，重点语音的研究最为有效，学术界对音素、音素、元音、辅音、不同元音和辅音的区别等方面达成了一定的共识，这取决于不同语言的发音位置和方法、音节、声调、重音和重音、停顿、音段、音节组合规则等。这无疑将有助于计算机语音识别和语音合成。即使是语法和语义的研究，虽然复杂，但也取得了一些成就。就机器翻译而言，它经历了基于规则的自然语言理解、基于统计的自然语言处理和基于计算机深度学习的自然语言深度处理三个阶段。在第一阶段和第二阶段，语法和语义的研究成果发挥了一定的作用。比如短语结构基本上可以分为两类，一类是所谓的“核心结构”，其内部成员按照一定的规则组合而成，具有很强的组合规律性，可以表述为“1+1 = 2”；另一类是所谓的“边缘结构”，其内部成员不是按照一定的规则组合而成的，如英语中的“别说了”和汉语中用来考察原因的“V X V de”，现在一般称为“构式”，但不具备组合的规则，因此可以表述为“1+1=3”。前一个短语结构的内在规律性已经得到了很好的描述和解释；系统地研究和描述后一种短语结构。例如，属于核心结构的句子可以概括为“命题+”。乔姆斯基提出的论元结构、主位角色和“X- order”结构模型，菲尔莫尔提出的框架语义，波拉德&萨格提出的头词驱动的短语结构语法，勒科夫和约翰逊提出的概念隐喻和转喻理论，勒科夫提出的理想化认知模型，维特根斯坦提出的家族相似性范畴理论和勒科夫提出的“原型范畴”理论然而， 需要注意的是，随着近十年来机器学习在自然语言处理领域的兴起，自然语言作为计算机的信息处理对象，已经越来越被工程技术人员所淡化，研究人员从工程效果而非内在动机的角度看待他们开发的自然语言处理系统。

那么，语言研究真的不能为人工智能研究和人工智能产业提供任何有效的支持吗？Xi交通大学人工智能专家徐宗本院士曾指出，人工智能最终会走向各种应用；人工智能的应用模式必须强调与领域知识的结合。徐宗本院士的话其实告诉我们，人工智能也会应用到语言上，而且一定要和语言学结合。我们也应该看到，现在扔出来的各种人工智能翻译软件看似对人很有帮助，但往往存在问题甚至笑话。清华大学张伟院士在一篇报告中举了一个例子，要求计算机把中文“说你的行人”翻译成英文，结果翻译成《谈你职业的行人》；原因是电脑“无自知之明”和“无自知之明”。看来我们语言学家不应该妄自菲薄。我们应该看到“人工智能翻译中的错误恰恰是人类语言中最微妙、最值得研究的方面”)。我们仍然需要反思和深入思考。

大多数语言学家对世界科学技术的发展趋势仍然缺乏足够的了解。正如我们开头所说，科技发展的总趋势是数字化。其实这只是一个大趋势，还有一个大趋势，那就是当今时代不同学科之间的相互渗透、相互吸收、相互交叉融合。具体来说，各学科的发展不应该仅仅是本学科知识的发展，而应该逐步形成“你中有我，我中有你”的发展态势。换句话说，各学科的研究不能再局限于这一领域的研究，而是需要跨学科、多学科交叉的研究，需要跨越多个学科和领域，从而逐步形成“你中有我，你中有我”的发展趋势。这样才能不断把研究引向深入，更好地适应这个时代和社会发展的需要。这条交叉融合的道路始于19世纪末物理和化学的结合。在自然科学中，物理和化学一直被认为是最基础的学科，物理一直是领头羊。随着社会发展和科学发展的需要，化学和物理开始交叉研究，即利用物理学原理和实验技术研究化学现象和化学体系，探索化学的基本规律、化学体系的性质及其内在的特殊规律。19世纪末，交叉学科“物理化学”开始形成。现在“物理化学”已经成为化学的一门基础学科。

显然，语言学要走上数字化的道路，就要树立“交叉融合”和“数字化”两个概念和意识。“学科交叉融合”与“学科数字化”相互影响、相互促进。

语言学如何与其他学科融合？具体来说，就是要走“语言学+”的发展道路。采用“语言学+”模式，即:

首先，我们要做好语言本身的研究，这需要一个新的认识，不能走原来的道路。我们习惯于理性地探索不同层次语言的规律，这当然无可非议，也是非常需要的。但是，在过去，虽然人们知道语言随着社会的发展而不断变化，但这种发展变化相对缓慢。然而，如今随着信息时代的到来，网络虚拟世界的出现大大加速了语言的变异。这无疑是对我们语言学家所习惯的理性主义语言研究的巨大挑战。当然，网络语言中的语言变体大多是短命的，但也有相当一部分是立即被使用该语言的社区所接受并逐渐被广泛使用的，因为它们具有一定的表现力。比如过去的程度副词不能修饰名词，但是网上有很多说法，比如“很阳光，很农民，很德国，很中国，很男人，很女人，很木讷，很上海”。过去说及物动词加虚词，比如被打、被骂、被批评、被欺骗、被杀害。但是在网上，有一些俗语加在不及物动词的头上，甚至有很多俗语加在名词、形容词、数字、字母的头上。我们语言学家必须跟上形势，不能以“不规范”为“理由”忽视甚至拒绝网络语言中的语言变异；如果我们以这种态度研究语言，那么在人工智能的研究中就很难有所作为。此外，单纯基于计算机“大量面对语言资源，永久记忆，高速搜索”能力的统计，也只能在面对计算机的“深度学习”时被打败。因此，更重要的是我们要认识到，过去我们的关注点“过于关注所谓抽象的‘语言能力’，而忽视了具体的‘语言运用’，忽视了人作为交际主体的能动性，以及除语言符号本身以外的非语言本体知识在交际过程中的作用”。因此，“未来的语言学研究应更加注重与心理学、神经科学、脑科学和认知科学研究的互动”。在这方面，计算语言学的建立和发展实际上是语言学、数学和计算机科学的交叉融合，这无疑为整个语言学研究展示了一种跨学科的方法。语言学与其他学科融合，国外已经领先。根据我们的初步搜索，国外有近40个跨学科的语言分支。如媒体语言学、网络语言学、人类文化语言学、心理语言学、神经语言学、认知语言学、数学语言学/数理语言学、宇宙语言学等。其中，宇宙语言学又称“异族语言学”，主要研究异族族群的宇宙语言；它涉及许多其他学科，如语言学、数学、天文学、符号学、逻辑学、心理学和音乐。国内已经有一些语言学与其他学科融合的交叉学科，如计算语言学、神经语言学、心理语言学、病理语言学等。，但从事语言学与其他学科融合研究的学者和专家很少，研究深度不够。因此，我们必须认真思考语言研究的新发展方向和语言学科发展的新增长点。

第二，要进一步加强各个层面的语言特征研究。就像我开头说的，数字化就是把信息转化成数字，供计算机存储和计算。如何理解语言研究和语言学研究的数字化？我到底应该指什么？北京大学计算语言学研究所副所长詹卫东教授认为，“语言研究的数字化有两个层次:研究方法和研究材料的数字化；研究成果的数字化。”正如詹卫东所说，实现以上两个层面的数字化，“任重道远”。关于研究方法和手段的数字化，未来还有机会讨论。在这里，我只对研究资料和研究成果的数字化提出一些看法。

毫无疑问，无论是语言的原材料还是语言研究的成果，都可以归结为语言和语言研究的各个层次、单位和规律的性质，既可以反映语言和语言研究各个层次的性质，又可以成为反映语言和语言研究各个层次、单位和规律性质的各种数字化信息，即“特征”。因此，有必要加强对语言各层次、单位和规律特征的分析和研究。当然，正如詹卫东教授所说，这不是一件容易的事情。“任重道远，需要努力。”。

我们语言学家在反思和思考的时候，也需要从学科体系中寻找原因。语言学在我国还没有成为一流学科，我国语言学主要附属于中文系、文理学院或外国语学院；学科体系中的这一问题，极大地影响了我国语言学科的发展:由此，我国的语言研究，包括汉语和少数民族语言，基本停留在语音、词汇、语法、语义、语用等语言内部的各个层面，研究人员不容易敞开心扉，更谈不上开展跨学科的创新研究。语言学在中国做不了“母亲”学科，也无法保证语言学与其他学科的交叉融合，更谈不上走数字化之路。因此，要发展汉语言学科，汉语言研究和语言学研究真的要走“语言学加”的发展道路为模式，必须解决学科体系中的问题。广大语言学家需要继续积极向有关部门呼吁，使语言学成为一流学科。当然，我们语言学家等不及了，在国家学位办公室批准语言学为一级学科之前，我们无法对语言研究进行深入思考。我们应该一边上诉一边行动。即必须立足汉语和国内少数民族语言研究，学习吸收国外语言学精华，加强中外语言对比研究，积极探索语言学与其他学科的交叉融合；要深入探究语言学与其他不同学科的关联性和互动性，就要找到语言学与其他学科交叉融合的切入点、支撑点和着力点。我们语言学家应该有这样的雄心壮志，力争在20年甚至50年内在新学科建设、学术观点、分析方法等方面取得重大突破，在学科和理论上有所创新，真正在国际语言领域拥有我们的中国声音。因此，必须自觉树立“交叉融合”和“数字化”两种意识和理念，自觉以“语言学+”为模式，探索并逐步强化语言学与其他学科结合的方式，包括科学、工程和各种人文社会科学。只有走“语言学+”模式的发展道路，语言学才能在中国成为一门受到其他学科重视的“母体”学科，从而建立起越来越多的语言学新的交叉学科。根据上述观点，语言学及语言学系不能局限于中文系、文理学院或外国语学院；其他相关学科也可以办语言学系或专业，即也可以办法学院、医学院、心理学院、认知科学、脑科学、计算机科学、信息科学等学院；要求学生具有不同的学科和专业，以培养高水平、应用型、复合型的新型语言专业人才。我们看到欧美国家已经在这样做了。只有这样，“语言学+”才能付诸实践，带来教育和学术效益，真正实现创新——语言研究和语言学研究的创新“就在于那个“+”！

如果我们的语言研究和语言学研究真的能往这个方向走，我们就能走上数字化的道路，更好地为国家、为社会、为人类服务。

以上也说明，我们语言学家在人工智能技术的发展面前，不应该无所适从甚至悲哀，更应该看到我们语言学发展的曙光——人工智能的发展将推动语言研究的跨学科发展，进一步推动语言研究和语言学研究的数字化，这是我国语言研究和语言学发展的曙光。

04

年轻人的希望

正如有人预测的那样，人类社会将逐渐进入全面“人工智能+量子通信”的高智能时代。语言研究如何跟上形势，加快数字化进程，在人工智能事业中发挥应有的作用？我们需要集中精力。我们对语言研究和语言发展的美好未来充满希望。

我已经进入了一个高龄，思维能力会一天天地衰退，这是自然规律，不可抗拒。因此，完成这一重要的转型任务，就要靠年轻一代了。一句话，“给年轻一代希望”！所以，我真心希望年轻一代的语言学家一定要有两种思维:一种是开拓思维，一种是深度思维；要树立两种意识:一是“问题意识”，二是面向未来的创新意识。

所谓开拓性思维，就是在这个学科中不断思考和开拓新的分支，同时不断思考和开拓新的交叉学科。所谓深度思考，就是不满足于现有的知识和结论，而是不断地追求和探索，尤其是思考“如何”、“有没有可能”、“有没有例外”、“研究结束了吗”、“语言学如何才能跟上时代的步伐”、“语言研究如何才能更好地为中国、为世界、为人类服务”等等。

所谓“要有问题意识”，就是要不断发现问题，探索问题，提出新问题——“发现问题”是我们在科学研究中取得成果的起点；“探索问题”是科研取得成果的必由之路；“提出新问题”是为了保证一个学科的理论方法能够为该学科的知识增长作出持久的贡献。所谓“面向未来的创新意识”，即“前瞻性意识+创新意识”，要求我们看到课题研究的发展趋势，做到可预见，提前谋划，培养自己的创新思维能力。创新引领发展！

我们坚信，年轻一代一定会勇敢的肩负起这个重担，为国争光，为人类做出贡献！

我只是一个关心和学习数字事业和人工智能事业的人。上面说的不是讨论，而是学习经验。