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聊天机器人“进化论”:从陪你聊到懂你心

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诞生初期曾受众人瞩目的苹果Siri,如今在大量赶超者面前已“泯然众人”。

  如今想找个机器人聊天已不是难事,从小冰、小娜这样的萌妹子,再到无厘头的小黄鸡,或是喜欢故作深沉的龙泉寺“闲二”机器僧,你总能找到自己喜欢的那一款。

  不过,随着市场上各种聊天机器人如雨后春笋般出现,人们对它们的要求也越来越高,仅仅谈谈天气、讲个笑话,已远远不够。尤其当你提出的问题超越了机器人已有的知识库模版,它冷冰冰地回答一句“对不起,我不太明白你的意思”,你便立刻想把它弃之如敝履。

  幸好在闲聊之外,全球的聊天机器人们开始朝着知性属性进化。一方面,它们知识性更加丰富,不仅能成为人的好助手,更可以胜任专家的角色;另一方面,它们更加善解人意,也越来越有性格。 

  从机器助手到“渊博”专家

  智能客服

  人工智能领域专家有一个十分大胆的预测:聊天机器人将是下一代人机交互平台。 

  日常生活中,人和手机的交互是典型的人机交互场景。可是,有没有发现越来越难从眼花缭乱的app中找到想打开的那一个?或者干脆每天只使用固定的几个,其他成了摆设?未来以聊天机器人为主的人机对话系统,或许会取代app成为一个新的交互平台。 

  逐渐成为各大手机厂商标配的语音助手已显示出交互的便捷。我们不再需要通过点击触摸屏打开app完成交互,而是说一句话就能实现。比如,询问苹果的Siri如何在下班高峰尽快回家?它会打开导航为你设置出规避拥堵的路线。而按下华为的智灵按键,说句“我饿了”,手机助手会自动打开大众点评app,并筛选好附近餐厅。 

  而助手型聊天机器人和物联网结合起来,就可以为智能家居、车载设备等智能终端提供聪明的大脑,让机器听懂人话。比如内嵌人工智能语音助手的Alexa、亚马逊的Echo,可完成开关家用电器、播放音乐、网购下单、定外卖等任务。 

  智能客服则是当下聊天机器人在具体行业落地的热门案例,银行、零售、通信等多个领域的在线客服系统都加入了智能客服界面。

  “未来五到十年,智能客服将广泛应用在很多重要领域,一定有很大部分重复工作会被智能客服替代,并与人工客服完美结合,使得客服效率大幅度提高。”微软亚洲研究院常务副院长周明在近日召开的2017全球人工智能技术大会上说。 

  据介绍,微软的智能客服最近已经在美国上线,它像人工客服一样,一步一步可以帮人解决很多微软产品的问题,如果解决不了可以马上连入人工客服。 

  “人机对话系统的角色在不断演进过程中,助手是用户说什么,它做什么;而下一个进化阶段就是有知识的专家,用户表达浅层需求,具体怎么做由专家来决策和执行,还可以根据用户喜好主动推荐。”云知声人工智能实验室技术专家刘升平博士说。

  刘升平认为,这样的专家型聊天机器人在知识问答、个性推荐和教学方面都有广泛应用,这需要背后庞大的知识图谱做支撑。未来的专家型聊天机器人,将可以帮助用户完成从聊天,到推荐、消费的交易闭环。

  从明白语义到理解情感

  中文更难

  聊天机器人在我们的“苛求”下进化得越来越完美,看似简单的功能实现背后有着复杂的技术驱动。

  和机器人交流,最重要的是要把人的自然语言翻译成机器能听懂的指令,这就需要自然语言理解。不理解,机器人就会答非所问,即便有再多的知识库和词库,也只会“瞎聊”。

  人工智能创业企业三角兽联合创始人马宇驰说,在语音识别技术壁垒被突破后,人工智能领域下一轮可能兴起的创业热就在自然语言处理方面,“今年年底到明年将会是一个爆发期。”

  三角兽的商业模式是提供对话式的人机交互解决方案,主打多轮对话、开放领域聊天和中控决策,所以语义分析是他们的技术主攻点,即把人的口语文本进行分词识别和切割,转化成机器任务。比如他们为锤子手机做的“大爆炸”功能,可以从句子中自动切分出时间、地点、人物、事件等关键词,机器人就能根据此分析出用户意图。

  除了理解人语言的字面意思,中国人工智能领域的创业者也在致力于挖掘语言的“弦外之音”,希望机器人能更好地理解人的情感,并作出同理反馈。 

  美国麻省理工学院的罗莎琳德·皮卡尔教授曾在1997年提出了“情感计算”的概念。而国内一家名为竹间智能的创业公司正在和她展开多模态情感计算的深度合作研发。创始人简仁贤的愿景十分“科幻”,希望将电影《她》中所描绘的具有丰富情感,能读懂、看懂、听懂、有记忆的人工智能带入现实世界。

  “对自然语言的理解不能仅仅停留在语义层面,‘理解’的核心恰恰是意图和情感。”曾任微软亚洲互联网工程院副院长的简仁贤说。所以,他希望做出一个情感机器人,做到对“谈话者”在谈话过程中表达的情绪、情感的识别与理解,进一步了解人的意图和需求,达到情感和认知交互。

  不过,在简仁贤看来,相对英文的理解,中文的自然语言理解尤其难做。国际上大多数该领域的研究论文都是关于英文的,就连中国高校许多自然语言的研究对象也是英文。中文的结构和语言学基本无法迁移到单一的机器学习模型中,中文的自然语言理解无法复用许多已经成熟的深度学习模型。

  竹间的做法是采用类脑结构,建立多个人工智能模块,每个模块用最合适的机器学习、深度学习和语言学甚至认知科学来开发。比如意图理解和情感理解是用深度学习做的;语义理解则是语言学、认知模型加深度学习;最后加上决策模型和对话策略,就形成了竹间的情感机器人。

  爱奇艺旗下首款VR一体机的人工智能虚拟女友“双儿”就是竹间智能的创造,她可以识别“你”说话当下的情绪状态,以及“话中有话”,然后拟人地做出高兴、伤心、安慰、鼓励等反应,使聊天顺利进行。

  “在2020年以前,我们与世界绝大多数的沟通都将通过机器人来完成。”简仁贤说。

(责任编辑:王蔚)



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