网络时代人机关系发生了根本性的变化,从单机的单向输入、输出,到网络的双向交流,因此对信息处理提出如下新的要求,即计算机需要了解用户的意图。对于语音处理来讲,这包含了两个方面的要求,即"音"的处理与"语"(语言)的处理,前者属于语音识别,后者属于语言理解,而且两者是相互关联的。传统的信号与信息处理是在"信息形式与内容分离"(Content Independent Assumption)的假设之下建立的,因此从本质上看,传统信息处理理论与方法难以涉及语义并理解其内容。这是机器自然语言理解的本质困难所在。报告从这一挑战出发,回顾传统信息处理与人工智能是如何解决这一重大问题,以及当前遇到的困难。并以图像为例,阐述目前的解决思路,以及语音处理与通讯如何从中学习与借鉴,以明确今后发展的方向。