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蓦然认知CEO戴帅湘:人机交互面临的挑战与误区

文章来源: 36氪 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/6/5 9:35:11
全对话交互是一种怎样的体验?比如车载领域、家居智能领域,开车分心很容易出危险,在家躺着看电视懒得起来调空调风向,可能一切用手不方便的场景我们都可以用更自然的对话方式来代替。 根据36氪研究院报告显示,截至2016年10月份,自然语言处理是所有人工智能中获投金额最多的细分领域,而其中作为比语音识别后入场的语义识别颇有点后来者居上的意味。 所以语义识别中的人机交互到底是怎样完成的?不慌,让我们剥丝抽茧梳理一下,以蓦然认知为例,其主打产品智能交互引擎Mor的工作过程大概是这样的:人机对话→语义识别→内部资源整合搜索→API调用→自动对接服务完成指令。 其中大概隐藏着这么几个问题: 语义识别过程是怎么进行的? 蓦然认知CEO戴帅湘对36氪表示,Mor不是一个简单的关键词搜索引擎工具,而是基于知识图谱可以进行联想、推导,进而拥有多轮对话、上下文理解能力的语义识别系统。人类自然语言难以被机器理解,最大的障碍是其往往存在着思维跳跃性、信息省略和容易产生歧义等现象,举个例子,如下图。五道口评价最好的剁椒鱼头店是什么?第二次发问我们往往会省略主语不讲,而此时系统必须具备记忆功能。Mor具备了长期记忆和短期记忆能力,长期记忆用于理解用户习惯、偏好,描绘精确地用户画像,为决策能力提供支持;短期记忆则可多轮对话,不会给你一个“我不明白你在说什么”这种回答。 蓦然认知CEO戴帅湘:人机交互面临的挑战与误区另外,Mor还具备了学习能力,划重点,此处的学习能力并不是我们日常所说的深度学习,而是迁移学习和增强学习能力。戴帅湘认为应用场景的划分对于NLP领域其实是非常不适用的,人类也不可能是换一种场合就完全换了一种讲话方式。迁移学习使Mor具备了多场景融合和复用能力;增强学习指的是在实际运用过程中,利用热数据,进行算法模型的自我优化。关于语义识别能力由来的解释我已经尽力了。 数据集的来源是什么? 我们知道,数据积累到今天已经足够之多了,这是好的一面但也带来了不小的困难。难点在于数据的清洗和挖掘问题,尤其是语音材料。Mor采用的是一种叫one-shot learning的模型,其可从少量样本中进行训练,建立模型,解决对话系统的“冷启动”问题。毕竟,“我们不可能在对话系统没有run起来之前就能获取到大量用户语料,因为对话表达方式本身过于自由,多场景之间需要融合,很难进行有效的人工标注,更不要说标注出大量语料,这时候从少量数据训练有效模型就显得非常重要。” API融合调用是怎样进行的? 人机语音交互可能只有在单身狗的应用场景中是作为纯娱乐、陪伴式的,大多数情况下我们还是有确切需求需要机器为我们做点什么的时候才会唤醒它,当然这并不代表使用频率低。语音交互系统回归本质一定是可以完成人类指令才是有价值的。Mor可以扫描公开的API接口,进行自动服务对接,无须安装App,获取使用成本大大降低。不同场景下的服务自然融合,用户使用效率大大提升。 蓦然认知作为一家专注于NLP领域的初创企业,年初刚完成了1000万美金的A轮融资。昨日,2017春季?人工智能产业峰会在京举办,蓦然认知CEO戴帅湘现场发表了主题演讲。
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