清华马少平：从ELIZA到大模型，中国自然语言处理的“活化石”与AI脊梁148

在人工智能浪潮席卷全球的当下，大型语言模型（LLMs）以其惊人的生成和理解能力，彻底颠覆了我们对机器智能的认知。当我们惊叹于ChatGPT、文心一言、通义千问等前沿技术的迭代速度时，很少有人会回溯其背后的漫长发展历程，以及那些在早期默默耕耘、为今日繁荣奠定基石的先行者们。在中国人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域，清华大学计算机科学与技术系的马少平教授，无疑是这样一位“活化石”般的人物。他亲历并推动了中国NLP从萌芽到繁盛的几乎每一个关键阶段，其贡献不仅在于学术研究，更在于培养了一代又一代的AI英才，为中国AI事业筑牢了坚实的脊梁。

一、 披荆斩棘：早期中文信息处理的拓荒者

回溯到上世纪80年代末90年代初，彼时的中国计算机科学研究尚处于起步阶段，人工智能更是遥远的梦想。国际上，NLP领域也正经历着从基于规则的符号主义到基于统计的方法的转型。在这样的背景下，马少平教授于1988年在中国科学技术大学获得博士学位后，便一头扎进了中文信息处理这片充满挑战的荒原。当时的中文信息处理面临着诸多基础性难题：没有大规模语料库，缺乏有效的中文分词标准和工具，更遑论复杂的语义理解和机器翻译。

马少平教授及其团队在清华大学所做的工作，可以说是在“无米之炊”的条件下，从零开始搭建中文信息处理的基础设施。他们率先在国内开展了中文信息检索、中文分词、词性标注、句法分析等基础性研究。许多如今看来理所当然的中文处理技术，在当时都是需要克服巨大困难才能实现的创新。例如，他早年就致力于开发类ELIZA的智能人机对话系统，这在当时计算机算力和数据都极为有限的环境下，是对自然语言理解和生成能力的一次大胆探索。这些早期工作不仅锻炼了团队，也为后来中文信息处理的标准化和产业化打下了坚实基础。

值得一提的是，马少平教授在信息检索（IR）领域也卓有建树。作为“863计划”信息检索主题的早期参与者和推动者，他带领团队深入研究信息检索模型、评价标准、大规模数据索引技术等。这些研究成果不仅提升了中文信息检索的效率和准确性，也培养了我国第一批信息检索领域的专业人才，为后续搜索引擎和大数据分析技术的发展输送了宝贵的人力资源。

二、 语义理解的深度探索：从文本到知识

进入21世纪，随着互联网的普及和数据量的爆炸式增长，信息检索不再仅仅满足于关键词匹配，人们对“理解”信息的需求越来越迫切。马少平教授敏锐地捕捉到这一趋势，将研究重心逐步转向了更高层次的语义理解和知识发现。他深知，要让机器真正“懂”人类语言，就必须超越表层文字，触及背后的概念、实体和关系。

在这一阶段，马少平教授团队在智能问答系统、知识图谱构建与应用等方向上取得了显著进展。他们探索如何让机器能够理解用户的自然语言问题，并在海量文本中找到精确的答案，而不是简单地返回相关文档。这需要复杂的实体识别、关系抽取、事件理解和推理能力。知识图谱作为一种结构化的知识表示形式，成为实现深度语义理解的关键工具。通过将非结构化的文本信息转化为结构化的知识，机器能够进行更高效的检索、推理和决策。这些工作不仅是学术上的创新，更对后来智能搜索、智能助手、推荐系统等应用产生了深远影响。

马少平教授一直强调理论与实践相结合，他的团队构建了多种中文知识资源，并将其应用于实际系统中。这种务实的科研态度，使得其研究成果不仅仅停留在论文层面，更能转化为解决实际问题的工具，为中文信息处理的智能化发展不断注入活力。

三、 拥抱深度学习：传统智慧与现代技术的融合

2010年以后，以深度学习为代表的机器学习技术在全球范围内掀起了新一轮人工智能热潮。这种基于神经网络和大数据驱动的方法，在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，并迅速渗透到自然语言处理领域。面对这一变革，许多资深学者可能因习惯于传统方法而选择观望，但马少平教授展现出了一位真正学者应有的开放性和前瞻性。

他积极拥抱深度学习范式，带领团队将深度学习技术应用于传统的NLP任务，如中文分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，显著提升了这些基础任务的准确性。更重要的是，他鼓励团队将深度学习与语义理解、信息检索等复杂任务深度融合，探索新的模型架构和训练方法。例如，在情感分析、文本摘要、机器翻译等领域，深度学习模型展现出前所未有的表现。

马少平教授的贡献在于，他不仅仅是简单地“应用”深度学习，而是结合自己多年在中文信息处理方面的深厚积累，将传统基于语言学知识的特征工程与深度学习的端到端学习能力有机结合起来。他深知，中文的复杂性（如字词边界模糊、一词多义、语境依赖强等）决定了纯粹的黑箱模型可能不足以完全解决所有问题，需要注入人类的语言学先验知识。这种“传统智慧与现代技术融合”的理念，使得他的团队在中文深度学习NLP领域的研究更加扎实和富有成效，避免了盲目追逐热点而忽视语言本身特点的倾向。

进入大模型时代，马少平教授及其团队也积极投入到相关研究中。他们关注如何利用大规模预训练模型提升中文理解和生成能力，探索大模型在专业领域、多模态智能等方面的应用。同时，他作为资深学者，也时常提醒业界在追逐大模型华丽效果的同时，不忘其背后的基础理论、伦理安全和可靠性等深层问题，展现出一位领军人物的责任感。

四、 言传身教：AI人才培养的摇篮

除了在科研领域硕果累累，马少平教授更大的贡献或许在于其“桃李满天下”的人才培养。在清华大学执教数十载，他亲手培养了大批优秀的博士生、硕士生，这些学生如今已成为中国乃至全球AI领域的中坚力量。

他的学生有的活跃在学术界，成为著名高校的教授、研究员，继续推动着AI前沿发展；有的投身产业界，成为百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动等科技巨头的技术骨干、首席科学家，将前沿研究成果转化为产品和服务，深刻影响着亿万人的生活。例如，业界许多知名的NLP专家和搜索引擎技术负责人，都曾师从马少平教授。可以说，没有马少平教授及其团队对中文信息处理基础人才的培养，中国互联网和人工智能的繁荣至少会滞后数年。

马少平教授的教学风格严谨而开放，他鼓励学生独立思考，挑战权威，同时也注重培养学生的工程实践能力和团队协作精神。他不仅仅传授知识，更重要的是传授了一种科学研究的方法论和一种对未知世界探索的热情。这种言传身教，使得他的学生在面对复杂问题时，能够从多个维度进行思考，并找到创新的解决方案。

五、 结语：中国AI的稳健基石

从上世纪80年代末中文信息处理的拓荒，到21世纪初语义理解的深入探索，再到如今深度学习和大模型时代的积极拥抱，马少平教授的学术生涯，几乎就是一部浓缩的中国自然语言处理发展史。他以其卓越的远见、严谨的治学精神和无私的奉献，为中国人工智能事业打下了坚实的基础，培养了无数优秀人才。

在充满喧嚣和浮躁的AI时代，马少平教授像一位冷静的智者，既能引领前沿探索，又能坚守学术本真。他所代表的，不仅仅是一个个科研成果，更是中国人工智能领域一种脚踏实地、久久为功的宝贵精神。未来，无论人工智能技术如何演进，我们都应铭记和致敬这些如同马少平教授般，以数十年如一日的坚守与智慧，默默推动时代进步的AI脊梁。

2025-11-23

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