如今想找個(gè)機(jī)器人聊天已不是難事，從小冰、小娜這樣的萌妹子，再到無厘頭的小黃雞，或是喜歡故作深沉的龍泉寺“閑二”機(jī)器僧，你總能找到自己喜歡的那一款。

不過，隨著市場上各種聊天機(jī)器人如雨后春筍般出現(xiàn)，人們對它們的要求也越來越高，僅僅談?wù)勌鞖狻⒅v個(gè)笑話，已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。尤其當(dāng)你提出的問題超越了機(jī)器人已有的知識庫模板，它冷冰冰地回答一句“對不起，我不太明白你的意思”，你便立刻想把它棄之如敝履。

幸好在閑聊之外，全球的聊天機(jī)器人們開始朝著知性屬性進(jìn)化。一方面，它們知識性更加豐富，不僅能成為人的好助手，更可以勝任專家的角色；另一方面，它們更加善解人意，也越來越有性格。

從機(jī)器助手到“淵博”專家

人工智能領(lǐng)域?qū)＜矣幸粋€(gè)十分大膽的預(yù)測：聊天機(jī)器人將是下一代人機(jī)交互平臺。

日常生活中，人和手機(jī)的交互是典型的人機(jī)交互場景?？墒?，有沒有發(fā)現(xiàn)越來越難從眼花繚亂的app中找到想打開的那一個(gè)？或者干脆每天只使用固定的幾個(gè)，其他成了擺設(shè)？未來以聊天機(jī)器人為主的人機(jī)對話系統(tǒng)，或許會取代app成為一個(gè)新的交互平臺。

逐漸成為各大手機(jī)廠商標(biāo)配的語音助手已顯示出交互的便捷。我們不再需要通過點(diǎn)擊觸摸屏打開app完成交互，而是說一句話就能實(shí)現(xiàn)。比如，詢問蘋果的Siri如何在下班高峰盡快回家，它會打開導(dǎo)航為你設(shè)置出規(guī)避擁堵的路線。而按下華為的智靈按鍵，說句“我餓了”，手機(jī)助手會自動(dòng)打開大眾點(diǎn)評app，并篩選好附近餐廳。

而助手型聊天機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來，就可以為智能家居、車載設(shè)備等智能終端提供聰明的大腦，讓機(jī)器聽懂人話。比如內(nèi)嵌人工智能語音助手的Alexa、亞馬遜的Echo，可完成開關(guān)家用電器、播放音樂、網(wǎng)購下單、定外賣等任務(wù)。

智能客服則是當(dāng)下聊天機(jī)器人在具體行業(yè)落地的熱門案例，銀行、零售、通信等多個(gè)領(lǐng)域的在線客服系統(tǒng)都加入了智能客服界面。

“未來5～10年，智能客服將廣泛應(yīng)用在很多重要領(lǐng)域，一定有很大部分重復(fù)工作會被智能客服替代，并與人工客服完美結(jié)合，使得客服效率大幅度提高。”微軟亞洲研究院常務(wù)副院長周明在近日召開的2017全球人工智能技術(shù)大會上說。據(jù)介紹，微軟的智能客服最近已經(jīng)在美國上線，它像人工客服一樣，一步一步可以幫人解決很多微軟產(chǎn)品的問題，如果解決不了可以馬上連入人工客服。

“人機(jī)對話系統(tǒng)的角色在不斷演進(jìn)過程中，助手是用戶說什么，它做什么；而下一個(gè)進(jìn)化階段就是有知識的專家，用戶表達(dá)淺層需求，具體怎么做由專家來決策和執(zhí)行，還可以根據(jù)用戶喜好主動(dòng)推薦?！痹浦暼斯ぶ悄軐?shí)驗(yàn)室技術(shù)專家劉升平博士說。

劉升平認(rèn)為，這樣的專家型聊天機(jī)器人在知識問答、個(gè)性推薦和教學(xué)方面都有廣泛應(yīng)用，這需要背后龐大的知識圖譜做支撐。未來的專家型聊天機(jī)器人，將可以幫助用戶完成從聊天到推薦、消費(fèi)的交易閉環(huán)。

從明白語義到理解情感

聊天機(jī)器人在我們的“苛求”下進(jìn)化得越來越完美，看似簡單的功能實(shí)現(xiàn)背后有著復(fù)雜的技術(shù)驅(qū)動(dòng)。

和機(jī)器人交流，最重要的是要把人的自然語言翻譯成機(jī)器能聽懂的指令，這就需要自然語言理解。不理解，機(jī)器人就會答非所問，即便有再多的知識庫和詞庫，也只會“瞎聊”。

人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)三角獸聯(lián)合創(chuàng)始人馬宇馳說，在語音識別技術(shù)壁壘被突破后，人工智能領(lǐng)域下一輪可能興起的創(chuàng)業(yè)熱就在自然語言處理方面，“今年年底到明年將會是一個(gè)爆發(fā)期”。

三角獸的商業(yè)模式是提供對話式的人機(jī)交互解決方案，主打多輪對話、開放領(lǐng)域聊天和中控決策，所以語義分析是他們的技術(shù)主攻點(diǎn)，即把人的口語文本進(jìn)行分詞識別和切割，轉(zhuǎn)化成機(jī)器任務(wù)。比如他們?yōu)殄N子手機(jī)做的“大爆炸”功能，可以從句子中自動(dòng)切分出時(shí)間、地點(diǎn)、人物、事件等關(guān)鍵詞，機(jī)器人就能據(jù)此分析出用戶意圖。

除了理解人語言的字面意思，中國人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者也在致力于挖掘語言的“弦外之音”，希望機(jī)器人能更好地理解人的情感，并作出同理反饋。

美國麻省理工學(xué)院的羅莎琳德·皮卡爾教授曾在1997年提出了“情感計(jì)算”的概念。而國內(nèi)一家名為竹間智能的創(chuàng)業(yè)公司正在和她展開多模態(tài)情感計(jì)算的深度合作研發(fā)。創(chuàng)始人簡仁賢的愿景十分“科幻”，希望將電影《她》中所描繪的具有豐富情感，能讀懂、看懂、聽懂、有記憶的人工智能帶入現(xiàn)實(shí)世界。

“對自然語言的理解不能僅僅停留在語義層面，‘理解’的核心恰恰是意圖和情感?！痹挝④泚喼藁ヂ?lián)網(wǎng)工程院副院長的簡仁賢說。所以，他希望做出一個(gè)情感機(jī)器人，做到對“談話者”在談話過程中表達(dá)的情緒、情感的識別與理解，進(jìn)一步了解人的意圖和需求，達(dá)到情感和認(rèn)知交互。不過，在簡仁賢看來，相對英文的理解，中文的自然語言理解尤其難做。中文的結(jié)構(gòu)和語言學(xué)基本無法遷移到單一的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，中文的自然語言理解無法復(fù)用許多已經(jīng)成熟的深度學(xué)習(xí)模型。

竹間的做法是采用類腦結(jié)構(gòu)，建立多個(gè)人工智能模塊，每個(gè)模塊用最合適的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和語言學(xué)甚至認(rèn)知科學(xué)來開發(fā)。比如意圖理解和情感理解是用深度學(xué)習(xí)做的；語義理解則是語言學(xué)、認(rèn)知模型加深度學(xué)習(xí)；最后加上決策模型和對話策略，就形成了竹間的情感機(jī)器人。

愛奇藝旗下首款VR一體機(jī)的人工智能虛擬女友“雙兒”就是竹間智能的創(chuàng)造，她可以識別“你”說話當(dāng)下的情緒狀態(tài)，以及“話中有話”，然后擬人地做出高興、傷心、安慰、鼓勵(lì)等反應(yīng)，使聊天順利進(jìn)行。

“在2020年以前，我們與世界絕大多數(shù)的溝通都將通過機(jī)器人來完成。”簡仁賢說。彭茜