讲座主题：
机器推理
主讲人姓名及介绍：
段楠博士，现任微软亚洲研究院高级研究员/研究经理，天津大学兼职教授；CCF学术工委会委员、自然语言处理专委会委员，EMNLP/CCF-ADL/CIPS-ATT Tutorial讲者。主要从事智能问答、语义分析、多语言多模态预训练、代码智能和机器推理等研究。CCF杰出讲演者，曾获CCF-NLPCC青年科学家奖。发布XGLUE、CodeXGLUE、NLPCC-KBQA/DBQA/MSParS等开源学术数据集，以及学术论文90余篇，出版专著《智能问答》，持有专利10余项，多项研究成果用于微软各类人工智能产品。曾任NLPCC评测主席、NAACL/IJCAI领域主席
报告摘要：
机器推理(Machine Reasoning)研究旨在基于已有的知识、常识、模型和数据去构建可解释的人工智能系统。从早期基于规则的专家系统到近期基于知识的神经网络模型，机器推理一直是人工智能领域的一个热门课题。本报告首先将介绍机器推理研究的四类典型方法，包括Symbolic Reasoning、Probabilistic Reasoning、Neural-Symbolic Reasoning和Neural-Evidence Reasoning。然后，针对每类方法，介绍代表性工作并概括其优缺点。最后，简要总结该领域目前存在的主要问题，并对未来发展方向展开讨论。
