小富機(jī)器人：“富二代”智能機(jī)器人

人工智能已經(jīng)歷了五六十年的跌宕起伏，如今已經(jīng)迎來(lái)了大發(fā)展時(shí)期，目前我國(guó)針對(duì)人工智能未來(lái)發(fā)展也制定了相關(guān)規(guī)劃。我認(rèn)為人工智能在未來(lái)5至20年的發(fā)展過(guò)程中，將在市場(chǎng)上取得非常大的進(jìn)步。如今的智能機(jī)器人發(fā)展，可以從兩個(gè)市場(chǎng)角度進(jìn)行分析：第一，針對(duì)相應(yīng)的消費(fèi)群體。目前在市場(chǎng)中針對(duì)兒童教育和聊天機(jī)器人的種類(lèi)非常廣泛。第二，針對(duì)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域群體。服務(wù)型機(jī)器人，無(wú)論在服務(wù)行業(yè)、企業(yè)、公共事務(wù)和公檢法等領(lǐng)域，也都有很大的發(fā)展空間。而專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域服務(wù)型機(jī)器人，普遍采用的技術(shù)手段包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等。

為什么要強(qiáng)調(diào)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域？因?yàn)閷?zhuān)業(yè)領(lǐng)域與消費(fèi)領(lǐng)域相比，最大的區(qū)別在于，專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的服務(wù)型機(jī)器人語(yǔ)料并不豐富，不像聊天機(jī)器人可以獲取大量的語(yǔ)料，并利用計(jì)算能力、CPU、GPU和算法等技術(shù)手段，形成語(yǔ)言智能機(jī)器人。但是在專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，對(duì)應(yīng)答的精準(zhǔn)度要求較高，同時(shí)專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域機(jī)器人也存在語(yǔ)料匱乏等情況，雖然我們廣泛地采用了深度學(xué)習(xí)等方法，也取得了一些成果，但對(duì)于開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域機(jī)器人，我們還有很長(zhǎng)的路要走。

專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域機(jī)器人不僅面臨準(zhǔn)確率的挑戰(zhàn)，同時(shí)還面臨應(yīng)用場(chǎng)景單一化的挑戰(zhàn)。目前在市場(chǎng)中充斥著很多客服機(jī)器人，作為一個(gè)企業(yè)，我們?yōu)榭蛻?hù)提供服務(wù)的同時(shí)，希望通過(guò)智能服務(wù)機(jī)器人主動(dòng)進(jìn)行外呼功能，來(lái)獲取新的銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。但是由于外呼業(yè)務(wù)場(chǎng)景和傳統(tǒng)客服業(yè)務(wù)場(chǎng)景的差別較大，如果運(yùn)用機(jī)器人在傳統(tǒng)的客服場(chǎng)景中進(jìn)行外呼，很難滿(mǎn)足企業(yè)需求。

無(wú)論是消費(fèi)領(lǐng)域的機(jī)器人還是專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的機(jī)器人，面臨的最重要問(wèn)題是知識(shí)加工。知識(shí)加工是一個(gè)非常核心的工作，針對(duì)專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人而言，知識(shí)加工很大程度上依賴(lài)人工的問(wèn)答方式，這使得維護(hù)機(jī)器人的代價(jià)高昂，同時(shí)隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和新產(chǎn)品的推出，也使得知識(shí)加工過(guò)程非常艱難。

如何解決此類(lèi)問(wèn)題？目前神州泰岳除采用深度學(xué)習(xí)等方法外，還引入專(zhuān)有中文信息處理理論基礎(chǔ)，二者合一同時(shí)對(duì)語(yǔ)義進(jìn)行處理，我們將此項(xiàng)技術(shù)稱(chēng)之為“智慧語(yǔ)義”。語(yǔ)言存在歧義性，同一個(gè)詞可能表達(dá)不同的概念，而同一個(gè)語(yǔ)言含義也存在多種表達(dá)方式，這都給自然語(yǔ)言處理帶來(lái)極大困難。針對(duì)這些方面的問(wèn)題，我們?cè)诘讓舆M(jìn)行了很多基礎(chǔ)工作，我們將一些常用詞匯，在不同的領(lǐng)域中所表達(dá)的概念進(jìn)行機(jī)器編碼，并把相同的詞匯在不同的應(yīng)用場(chǎng)景所表達(dá)的含義進(jìn)行區(qū)分，最后我們針對(duì)編碼進(jìn)行語(yǔ)義概念計(jì)算，得出不同場(chǎng)景中相應(yīng)的語(yǔ)義。

用傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理的方法，對(duì)語(yǔ)義進(jìn)行處理，會(huì)得到不同的句法分析，而不同的句法分析也會(huì)得出不同的語(yǔ)義，這就給語(yǔ)言處理帶來(lái)了語(yǔ)言歧義問(wèn)題。我們通過(guò)底層概念，使每個(gè)語(yǔ)義形成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，并使不同的語(yǔ)義表達(dá)方式形成不同的網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)語(yǔ)義算法把語(yǔ)義進(jìn)行統(tǒng)一，這樣就可以甄別在不同環(huán)境下的語(yǔ)義，所表達(dá)的含義是是否一樣。

我們基于對(duì)市場(chǎng)的研究和現(xiàn)有的技術(shù)儲(chǔ)備，在設(shè)計(jì)機(jī)器人時(shí)，第一采用了場(chǎng)景化設(shè)計(jì)。使機(jī)器人在上線(xiàn)部署之后，可以支持客服、外呼以及營(yíng)銷(xiāo)等場(chǎng)景的應(yīng)用，使用戶(hù)在一次性投入后可直接應(yīng)對(duì)不同的服務(wù)場(chǎng)景，來(lái)滿(mǎn)足企業(yè)用戶(hù)需求。第二我們?cè)谠O(shè)計(jì)機(jī)器人時(shí)的側(cè)重點(diǎn)是知識(shí)加工，知識(shí)的自動(dòng)加工一直是我們努力的方向，目前雖然不是所有知識(shí)都可以通過(guò)技術(shù)手段進(jìn)行加工，但是一些較為基本的知識(shí)，完全可以進(jìn)行自動(dòng)加工。我們將不同的場(chǎng)景進(jìn)行關(guān)聯(lián)，當(dāng)客戶(hù)進(jìn)行咨詢(xún)和投訴時(shí)，會(huì)通過(guò)客服等手段進(jìn)行聯(lián)系，在咨詢(xún)和投訴的情況下，企業(yè)可能會(huì)在其中發(fā)現(xiàn)潛在的銷(xiāo)售機(jī)會(huì)，這時(shí)我們需要在營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景中，為企業(yè)用戶(hù)推出相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)資料。

而且同一個(gè)語(yǔ)義的表達(dá)方式非常之多，在諸多的表達(dá)方式中，很多情況下只是在闡述同一個(gè)問(wèn)題。過(guò)傳統(tǒng)的方式，是把可能發(fā)生的語(yǔ)義全部羅列出來(lái)，然后進(jìn)行匹配。當(dāng)我們提出問(wèn)題后，機(jī)器人會(huì)尋找相應(yīng)的答案進(jìn)行回復(fù)，但通過(guò)概念計(jì)算的方式，直接提取語(yǔ)言中的概念，機(jī)器人不用進(jìn)行相應(yīng)的語(yǔ)言匹配操作，就會(huì)直接推出答案給我們。

目前我們?cè)谡Z(yǔ)言智能機(jī)器人方面，取得了三個(gè)方面的進(jìn)步。第一，準(zhǔn)確率方面，由于我們采用概念計(jì)算的語(yǔ)義認(rèn)知技術(shù)，相對(duì)傳統(tǒng)語(yǔ)義分析的準(zhǔn)確率要高。第二，在實(shí)施企業(yè)專(zhuān)業(yè)服務(wù)機(jī)器人時(shí)，我們不需要運(yùn)用人工知識(shí)加工技術(shù)進(jìn)行維護(hù)。第三，機(jī)器人的一次性實(shí)施可以支持多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用，在增加了實(shí)施效率的同時(shí)，降低了運(yùn)營(yíng)成本，這是我們的優(yōu)勢(shì)。

雖然在語(yǔ)言智能機(jī)器人方面我們?nèi)〉昧艘恍┏煽?jī)，但我們也對(duì)自己的后續(xù)發(fā)展進(jìn)行了規(guī)劃。第一，我們希望運(yùn)用“多模態(tài)”的場(chǎng)景對(duì)技術(shù)進(jìn)行支持。所謂多模態(tài)，就是在支持文字的情況下，還要支持語(yǔ)音、圖像、視頻等。第二，我們現(xiàn)在雖然滿(mǎn)足了客服、營(yíng)銷(xiāo)、外呼等場(chǎng)景的應(yīng)用，同時(shí)我們也在積極開(kāi)發(fā)其他領(lǐng)域的場(chǎng)景應(yīng)用。endprint