【原创】AI也要有温度

来源:cfoworld 作者:本刊记者 袁跃 日期:2017-12-21 编辑:admin       发送给好友     打印     收藏    返回首页    

竹间智能在成立伊始就希望打造的是像《Her》电影中萨曼莎一样,能理解人类语言,懂得人类情感,有温度的情感机器人。
 
文/本刊记者 袁跃
 
2013年上映的科幻电影《Her》为大家描绘了一个近乎完美的AI机器人,让无数影迷沉醉。电影中的萨曼莎风趣幽默,善解人意,不仅能提供日程提醒、播放音乐等功能,还能与用户对话谈心。在情感、智商方面,基本与人类无异,她代表了所有想象中的对话式人工智能的最好状态。
 
“在看到电影《Her》时,是无比激动的,仿佛看到了人工智能的发展方向。导演有意无意中,为人工智能的发展描绘了一条路径。从有用开始,逐步获取人类的信任和依赖,进而建立情感联系,最终融入人类世界。”
 
正是这部电影,促使简仁贤重新思考人工智能的发展,并最终离开微软,创办竹间智能,以《Her》中的萨曼莎为方向,努力研发能理解人类语言,懂得人类情感,有温度的情感人工智能。
 
只为美好
 
2015年8月,身为微软(亚洲)互联网工程副院长的简仁贤,离开了工作了十几年之久的微软,放弃了优厚的待遇,创办了竹间智能。
 
他坦言,在微软就看到了人工智能的发展大势,但也看到了局限。作为一个大公司,微软更倾向为人工智能搭建一个平台,为现有的产品和技术服务。而不是为人工智能寻找真正适合它的场景与应用,帮助人工智能走出实验室,融入人类世界。在简仁贤看来,人工智能不单是一个风口,更是如移动互联网一样的基础技术,未来人类的生活都将构建在人工智能基础上。他总结自己在微软的那段经历,“我看到了大公司在孵化创新的同时,也在遏制创新。所以我觉得离开微软创立竹间智能。让人工智能技术不是为了研发而研发,更是要真正的帮助人类,让我们的生活更美好。”
 
为了让人工智能更好的理解人类的语言与情感,帮助企业更好的解决与用户的交互问题,竹间智能潜心研发一年多时间,从基础的深度学习算法开始,希望为将中文的自然语言理解与交互技术带入世界先进水平。目前竹间智能对话机器人的语义识别准确度已经超过95%,开发的多模态情感情绪识别技术已经能够识别9种人类表情、4种语音情绪以及22种文字情绪。
 
任重道远
 
技术搭建成熟后,简仁贤发现这还远远不够,只有深入到行业应用里,拿到真实的使用数据,才能把模型训练的更精进。今年,竹间智能在几个领域实现了比较大的突破。
 
在loT(物联网)领域,竹间智能为爱奇艺VR一体机内置的人工智能女友“双儿”提供了整套的情感计算和人工聊天智能对话系统,帮助“双儿”实现了从语义理解、意图识别、智能控制、多轮对话等等一些列突破,让“双儿”成为一个真正有温度、有情感的人工智能助手。在电子商务领域,竹间智能与国内领先的电商平台唯品会达成战略合作,使用人工智能升级唯品会的在线客服与电商导购系统,并于2017年顺利上线,有效提升了客服效率与客户体验。在金融领域,竹间智能也与兴业证券、招商银行、民生银行等,围绕人工智能金融平台、智能账户管理,不仅大幅降低客服人力成本,更能通过自主学习用户喜好与习惯,精准识别高价值客户的潜在需求,通过庞大的金融知识图谱和金融AI技术,提供更好的理财咨询、账户管理与导购服务,提升用户黏性与商业转化。
 
 
 
简仁贤对此表示:“攻克人机自然语言交互和情感计算两大核心技术,使得对话机器人不仅理解语言,更能理解用户的情绪,以及对语境与上下文的贯通 达到更好的人机自然交互效果。我们十分高兴,竹间的对话机器人正越来越深的融入用户与企业的高价值场景。特别是在金融、电商、IOT等垂直领域,为很多企业带来了实际的价值。只有将人工智能应用到实际的使用场景中,才能积累更多的数据,促进算法的进步。通过积累用户场景,才能让人工智能更懂人类,更好用。”
 
传统的对话机器人以往技术水平较低,只能识别固定命令,维护成本高,更无法识别用户情绪。这种较差的用户体验,限制了企业与个人用户的使用。而对于实体服务机器人,由于大部分机器人制造企业的自然语言理解与深度学习技能较弱,使得人机交互成为拓展实体服务机器人使用场景的重要瓶颈。
 
除硬件外,自然语言的理解是人机交互中的一大难点。相对英文的理解,中文尤其难。国际上大多数的研究论文都是关于英文的,就连中国高校的许多自然语言的研究对象,也是英文。其中的原因,就是中文比英文要难。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。即便拥有大量的语言数据,人工智能也是无法在一个机器学习“盒子”中产出与人类一样的对话能力。那自然语言理解要怎么做呢?意图理解是用深度学习做的,情感理解也是深度学习,语义理解是语言学,认知模型更需深度学习。竹间智能的做法是模仿大脑的模式,采用类脑结构,建立多个AI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。
 
最后加上决策的模型和对话策略,就是竹间的情感机器人,竹间智能的对话机器人结合了多项自然语言处理技术和深度学习原创算法和模型,提升了中文的自然语言处理和理解技术,但这仅仅是漫漫征程的第一步。简仁贤一语中的:“人与人之间的交流是一个复杂的过程,我们的语言中不仅包含语义信息,同时人脸表情、语音、文字也在传递更多的情感情绪信息。想要达到自然人机交互的理想状态,就必须使机器具备情感情绪的识别、理解能力。理解人类的情感、情绪,并让机器读懂‘愤怒’、‘伤心’甚至是‘讽刺’、‘愉快’等情绪。这些都需要在深度学习方法中结合对语言学和心理学的研究,让对话机器人不仅读懂人类语言的复杂语义,甚至是背后的意图和情感,然后给予用户拟人的反馈,从而达到更好的人机自然语言交互效果。另外,我们的多模态情感情绪识别功能(人脸表情、语音情绪、文本情绪)能感知用户的情感情绪状态与用户属性,从而为用户提供人性化、个性化的服务,实现真正的情感人工智能,提升用户对人工智能的接受度,克服传统机器人冷冰冰,不够智能的缺点。可是,这需要研发团队的持久付出。”
 
不愿独行
 
人工智能不应该只是一项黑科技,更应该在具体的商业场景和应用中发挥作用,这样才能够拿到真实的用户使用数据,才能对AI的模型做进一步的精进。目前,唯品会、招商银行在内的众多电商与金融企业,已经采用竹间的智能客服、金融机器人、导购机器人等行业解决方案,这不仅大幅提升客服效率与用户体验,并从用户对话大数据中取得了丰富的业务洞察。通过这些数据与使用场景,再去优化AI,才会使得竹间智能的人工智能技术能持续成长。
 
与人工智能的成长相比,人类最大的优势就是创造力,而人工智能的优势则是庞大的知识库以及提供高质量的标准化服务。所以人工智能的出现,将承担大部分基础性的重复劳动,使人们能够聚焦高价值复杂问题的处理上,从而提高人们的工作效率。未来,人类的生产效率会因为人工智能的参与提升20-30%。
 
伴随着人工智能热潮的到来,市场上涌现了一批人工智能对话与聊天机器人,但其中大部分都是以关键词、规则模版的旧技术为核心,不能称为人工智能。另外一类虽然使用了深度学习与自然语言处理的算法,但只注重语义层面的理解。
 
怎样脱离陈旧窠臼的束缚,让技术的力量羽翼日益丰满,精准把握未来时代的脉搏?深知“孤胆难救世,正义不独行”的简仁贤指出:“竹间智能在人才招聘,特别是关键人才的招揽上非常重视。我们的人才团队有不少来自麻省理工、康纳尔大学、清华大学、台湾大学、香港中文大学等在人工智能领域具有深厚技术积累的着名院校,以及微软、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、亚马逊等业界知名的科技企业,研发团队百余人,有了这些生力军,我们的创造力才能活力四射。很多人觉得人工智能是一项黑科技,会替代威胁人类。但在竹间智能的每一个人看来,AI不仅是一项黑科技,更能将人类从一些简单、重复性的劳动中解决出来,让人类能聚焦于自己最擅长的创造性工作,拓展人类的工作、生活边界……为了这个愿望我们怎能独行?”
 
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