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三角兽CTO亓超:AI&人机对话系统应用实践

文章来源: 91门户 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/6/6 8:30:48
数据猿线上公开课是由数据猿主办,每期邀请一位大数据领域的实战专家,分享大数据技术在各个产业中的最新应用,旨在搭建一个深度学习和交流的平台。 本期邀请到的嘉宾是三角兽的CTO亓超,本期主题《AI&人机对话系统》。亓超——AI领域开放域聊天和chatbot顶尖专家,10年科研与工程经验。曾在佳能、腾讯、阿里,微软及百度负责推荐算法和人机对话系统研发。2014年微软小冰开放域聊天技术创始人,百度T8Lead,度秘聊天技术负责人,从零开始搭建微软小冰和百度度秘人机交互系统。 以下为本期课程精华内容整理: 从目前来看,人工智能毫无疑问是目前科技领域中最火的话题,而人机对话作为人工智能的重要部分也备受关注。但与很多人的认知不同的是,人机对话并不是最近才有的新鲜概念,而是源于计算机初创时期的构想,之所以没有广泛的应用于众多产品中最主要的原因是受包括语音、自然语言理解等在内的技术限制。 从人机对话最早被提出到现在,其发展经历了几个阶段:首先是2010年左右,由于语音技术实现了快速发展,涌现出了包括Siri在内的众多语音软件,而语音交互产品也迎来了第一个发展波峰。 但随后由于用户体验差等原因行业又迎来了一轮低峰期,也造成了用户对Siri等产品的粘性降低。之后随着新的技术的发展升级以及更多数据的使用,人机对话又重新引起了人们的兴趣,特别是AlphaGo与人类对战之后,市面上随后出现了小冰、度秘等产品,各大公司也纷纷推出了自己的Bot,比如亚马逊推出的Echo,Facebook的Messenger等。 综合来看,我们可以明显看到人机对话作为一个技术驱动的行业,其发展过程也与相关技术发展休戚相关。虽然经历了一些起伏,但总体还是朝着一个平稳快速的方向发展。 目前来说,一个成熟的人机对话系统通常会包括三个部分:第一,聊天部分,类似于朋友间的信息分享;第二,服务或信息获取,类似于用户通过搜索引擎寻找自己需要的信息,比如订票等;第三,主动推送,这也是机器“智能”的一个重要表现,机器不能只是被动接受指令,也需要在合适的场景下有一些主动的行为。 从技术上来说,这三部分所涉及的主要是开放域聊天、任务驱动的多轮对话、中控决策三项核心技术。 所谓的开放域聊天就是不局限话题的聊天,即在用户的 query没用明确的信息或服务获取需求时系统做出的回应。开放域聊天在现有的人机对话系统中,主要起到拉近距离,建立信任关系,情感陪伴,顺滑对话过程(例如在任务类对话无法满足用户需求时)和提高用户粘性的作用。 任务驱动的多轮对话是用户带着明确的目的而来,希望得到满足特定限制条件的信息或服务,例如:订餐,订票,寻找音乐、电影或某种商品,等等。因为用户的需求可以比较复杂,可能需要分多轮进行陈述,用户也可能在对话过程中不断修改或完善自己的需求。此外,当用户的陈述的需求不够具体或明确的时候,机器也可以通过询问、澄清或确认来帮助用户找到满意的结果。 中控决策,是由于线下需要对接的服务偏多的情况下,会形成一些需要决策的问题,比如当用户提出一个词“苹果”时,机器到底是提供《苹果》的电影服务还是提供水果电商购买服务或者苹果手机的购买或者新闻服务,这就需要一个决策的管理系统根据上下文作出回答。 从更具体的技术角度来说,对话系统作为NLP(自然语言处理)的一个重要出口,集成了众多技术,如图一中最底层(第一层)是对话技术所倚赖的基础技术,比如深度学习,是为了在表示好一句话的同时让机器更好的理解;增强学习是在考虑到对话也是一个博弈的过程,需要动态调节、策略以及数据模型的需求;自然语言处理部分,由于中文没有英文那么严谨的语法结构,尤其是在口语过程中,因此目前的NLP目前不会做深层的句法分析; 语义部分,就是话语本身代表的意义,比如用户发出一个订火车票的需求,机器就需要做两件事情,第一是意图的分析,第二是关键词提取;信息检索,对于无法结构化呈现的数据进行重排序;数据挖掘,很多数据都是纯文本形式,假如要从电影的评论里提取电影的标签来用于线上理解,那么线下就需要把这些数据变成结构化、半结构化的数据或者用深层的语义将其变成可以匹配的向量。
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