【要闻】从闲聊到知性 聊天机器人“进化论”

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自然语言的理解不应该停留在语义层面，“理解”的核心正是意图和感情。 我们需要能够认识和理解说话者的感情，理解对方的意图和诉求，达成感情，认识相互作用的感情机器人。

现在想找个机器人聊天并不难。 我喜欢从像小冰和娜娜一样的萌妹妹那里，去没有厘米头的黄鸡，或者故意去深龙泉寺“闲二”的机械僧，总是找到自己喜欢的东西。

但是，随着各种各样的聊天机器人如雨后春笋般出现，人们的要求也在提高，光靠对话是不够的。 除了聊天之外，聊天机器人开始变得更“智力”。 另一方面，这些知识更丰富，会成为人的好助手，也会成为“专家”。 另一方面，他们更好理解，更有个性。

从助手到专家

人工智能行业专家有非常大胆的预测:聊天机器人将成为下一代人机交互平台。

在日常生活中，人与手机的交互是典型的人机交互场景。 但是你发现app的打开频率越来越低了吗？ 以聊天机器人为中心的人机交互系统将来可能会成为新的交互平台而不是app。

各大手机制造商标配的语音助理显示了这种交互的方便性.。 我们不需要开app，一句话就能实现。 比如问苹果公司的siri在工作高峰期如何尽快回家，避免堵车的路线会自动打开地图显示出来。

助手型聊天机器人和物品的互联网组合，为智能家居和车载设备等智能终端提供智能的“大脑”，让机器能听懂人的话。 例如，内置人工智能语音助理alexa的亚马逊echo智能扬声器可以完成家电产品的开关、音乐播放、网购等任务。

智能呼叫是现在聊天机器人在特定领域落地的受欢迎例子，银行、零售、通信等多个行业的在线呼叫系统都加入了智能呼叫接口。

“未来5到10年，智能呼叫将广泛应用于许多重要行业，许多重复业务将被智能呼叫取代，与人工呼叫完美结合，呼叫效率将大幅提高”微软亚洲研究院常务副院长周明对此表示

微软的智能呼叫最近在美国在线，顾客可以逐步处理微软产品的很多问题，据介绍，如果不能处理的话，很快就会导致人工呼叫。

“人机交互系统的作用是进化的过程，助手是客户说什么，做什么？ 下一个进化阶段是知识专家，顾客表达浅层的诉求，具体怎么做可以由专家决定执行，还可以根据顾客的喜好自主推荐”，云知音人工智能实验室技术专家刘升平说。

刘升平说，专家型聊天机器人需要支持庞大的知识图像，广泛应用于知识问答、个性推荐和教育。

从意义到感情

聊天机器人在我们的“苛刻”下越来越完美地进化，简单功能的背后看起来有很多复杂的技术驱动。

与机器人的交流最重要的是把人类的自然语言翻译成机器能理解的命令，这就需要自然语言理解。 不，机器人回答问题。 即使有更多的知识库和词典，也只是“胡说八道”。

人工智能创业公司三角兽联合创始人马宇驰说，语音识别技术壁垒突破后，人工智能行业下一步可能兴起的创业热将在自然语言解决方面“从今年年底到明年将是爆发期”。

三角兽的商业模式提供了交互式人机交互处理方案，以语义分析为技术的主要攻击点，对人的口语副本进行分词识别，转换为机器任务。 他们为锤子手机开发的“大爆炸”功能，可以从句子中自动切分时间、地点、人物、事件等关键词，据此机器人可以提取顾客的意图。

除了语言的字义，研究者还致力于发掘语言的“弦外之音”，希望机器人能理解人的感情。 美国麻省理工大学的罗莎琳德·皮卡教授在1997年提出了“感情计算”的概念。 国内竹间智能这一创业企业与她开展着多模态情感计算的深入合作研究开发。

竹间智能的创始人简仁贤的愿景是非常“科幻”，希望能把电影《她》中描绘的丰富感情、阅读、理解、倾听、记忆深刻的人工智能带入现实世界。

“自然语言的理解不应该停留在语义层面，‘理解’的核心正是意图和感情”，担任微软亚洲网络工程学院副院长的简仁贤说。 他想开发能认识和理解说话者的感情，理解对方的意图和诉求，达成感情，认识相互作用的感情机器人。

简仁贤说，实现中文的自然语言理解比英语更难。 国际上这个行业的研究论文大多是关于英语的，中文结构和语言学基本上不能转移到单一的机器学习模式，中文自然语言理解已经成熟深度的学习模式不能多重化。

竹间智能的方法是利用类脑结构建立应用不同方法的多个人工智能模块。 例如，意图和情感理解依赖于深度学习，语义理解依赖于语言学，识别模型依赖于深度学习，通过加入决策模型和对话策略来形成情感机器人。

艾奇第一个vr合一的人工智能虚拟她“双胞胎”由竹间智能开发，听顾客的“谈话中话”认识感情状态，做出喜悦、悲伤、安慰、鼓励等反应。

简说:“年前，我们和世界上大部分的信息表达都将由机器人完成。”