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          竹間智能創始人兼CEO簡仁賢:讓天下沒有難做的機器人

             日期:2018-06-15     來源:億歐網    作者:昏昏     評論:0    
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            在“2018全球智能+新商業峰會”上,竹間智能創始人兼CEO簡仁賢發表了《對話機器人的核心在于情感交互》的主題演講。
           
            簡仁賢表示,從前人們談論人工智能時,還沒有多少人強調溫度和情感,而隨著時代與技術的發展,情感交互已經變得越來越重要,機器人交互不應該是冷冰冰的一問一答,而應該是可以看懂,聽懂,讀懂人類的表情、文字和語言的,而這種意圖理解、情感理解沒辦法靠關鍵詞與模板來做,而是必須要靠不斷地累積來做,在各行業、各場景不斷地累積人類的情感、情緒、對話,人工智能才有辦法理解人的情感。這也正是他3年前創立竹間智能時定下的目標,以情感計算為核心,打造相關技術,將情感計算與人工智能真正的結為一體。
           
            此外,簡仁賢還談到,阿里巴巴曾說他們的希望是“讓天下沒有難做的機器人”,而他自己也想借用此句,以“讓天下沒有難做的機器人”為使命,不僅如此,他還想要讓機器人沒有難回答的問題,沒有難解決的任務,沒有難看懂的人,沒有難聽懂的話。簡單來講,人機交互只靠文字是遠遠不夠的,從視覺上它應當看得到你的情緒是什么,從語言上它應當知道你有沒有不滿。竹間智能要做的機器人,一定是可以看懂,讀懂,聽懂,且能夠幫人完成任務的機器人,過去3年,依托于這個使命,竹間智能一直在做累積,一直在進步相關技術。
           
            整體來講,這些技術既有獨立的應用,也有一體化的呈現方式。在文字方面,不同于傳統的菜單與關鍵詞式的文字交互,竹間智能在文字交互里面已經可以做到讓機器人根據上下文來理解對話,并可以讓機器人擁有記憶,和人類展開無限的多輪對話。其次,竹間智能在過去的一年半時間里也在開發語音識別的技術,現在已經可以成功將語義和語音結合起來提供一體化的交互過程。最后,在圖像技術方面,竹間智能在人臉情緒識別上更是獲得了重大突破,多種人臉情緒和屬性準確識別的達成,讓機器人可以把人臉讀透。由此,有了以上三種技術,竹間智能真正做到了用文字,語音、圖像三者一起成功地為大家提供多模態的人機交互體驗。
           
            以下為簡仁賢演講實錄(經過編輯,有所刪減):
           
            運用多模態交互技術,是竹間智能在完美機器人道路上邁出的一大步,那么,真正完美的機器人應該是什么樣的呢?

            完美的機器人理應具備四種功能:
           
            首先,對于一個完美的機器人來說,它要能夠是一個咨詢型的機器人,你可以就任何信息向它提問,比如說產品信息,天氣狀況等等,它都可以回答;第二,完美的機器人要能夠是任務型的機器人,它幫你完成任務,這個在各行各業里面都有很大的發揮空間;第三,完美的機器人得是知識型的機器人,比如說在理財行業,我們一個大的基金理財客戶大概擁有兩三萬個知識點,對于人來說這是沒辦法完全記住的,更別提這些知識點還要時常更新,但知識型機器人卻可以將這些知識點全放入數據中為人提供服務;第四,完美的機器人還必須是個閑聊機器人,竹間智能在合作了四五十家企業后,我們發現,不論在哪種行業,只要涉及人機交互,就會有閑聊發生,在我們的一個具體案例中,經統計人機閑聊的部分竟然占到了60%,只有剩下40%的人機交互是在用于咨詢。可以看出,閑聊機器人的重要性是不言而喻的,這也符合人類的情感交流需求。不過,閑聊機器人萬萬不能瞎聊,聊天也要跟著業務走,得讓閑聊處在一個可控的范圍內。
           
            這四點完美機器人需要具備的四個功能或特性,但無論如何,情感的融入仍然是完美機器人最后的關鍵條件。竹間智能這三年所作的努力,正是在最大限度地助力這一過程。
           
            那么,有了完美機器人的定義,到底如何實現“讓天下沒有難做的機器人”呢?
           
            Bot Factory,這是竹間智能累積3年經驗自主打造的平臺,用這個平臺,我們可以讓機器人的打造過程變得非常簡易且方便用戶接入。這個Bot Factory平臺內裝備了非常多竹間智能的技術模型,還有咨詢、任務、知識、閑聊、情感等不同的交互模塊,當你使用這個平臺時,需要做的,就是明確自身的場景和業務需求,然后根據所需在平臺上進行自主定制,最快2、3天就可以做到,這是竹間智能基礎技術累積的一個重要成果。
           
            Gartner說在2020年將有20%的人類使用人工智能助手來幫他們完成日常各項任務,我覺得這個時間會更快,而且很可能超過30%。另外,很多人將人工智能給產業帶來的影響定位成升級,我們反而認為這是一種重新定義。比如說,能感覺到的是大多數人對客服這個行業的理解都比較局限,對早期的智能客服的理解也都是關鍵詞和菜單式的服務,而事實上,客服行業的定義應該是非常廣泛的,在引入人工智能之后,我們的NLP(自然語言處理)和NLU(自然語言理解)便可以發揮作用,我們便可以重新定義它,有了這種重新定義,我們就可以重塑一個完美且完整的客服流程,對客戶進行高效且擁有情感的服務和相關維護。
           
            這次峰會上,簡仁賢也播放了竹間智能在金融和電商領域產品落地的展示視頻,不管是智能查帳,還是商品導購,來自竹間智能的智能客服都可以在復雜的多輪對話中,結合上下文準確且快速地理解客戶的意圖,作出判斷、回答與交流。
           
            對于外呼場景,簡仁賢更是現場通過手機演示了他與智能機器人語音溝通的過程,智能機器人強大的語音理解與處理能力讓所有觀眾印象深刻,大會主持人更是表示如果你是第一次看到這情景,很難相信電話的那一頭人并不是人類。
           
            最后,簡仁賢總結到,竹間智能如今已經發展到了200多人的規模,而各項事實與明確的市場需求讓他相信,對話機器人的春天已經來臨,人們對人工智能的接受度已經非常高,甚至要超過他的想象。比如在竹間智能接觸的金融客戶里,有的已經做對話機器人的調研做了2、3年。且國家對人工智能領域的支持與預算都在不斷的增加,一系列舉措無疑不在印證著這一觀點。
           
            對于他和竹間智能本身來說,既然對話機器人的春天已經來臨,且過去很多大型的標桿客戶已經建立和落實了很多標桿用意,那么,在接下來這個云端服務爆發的時代,他將與企業共同努力,去做更多的事情,去把Bot Factory推出來,給所有人帶來更多的商業價值。
           
           
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