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AIIA2019人工智能開發者大會竹間專場論壇 --創智—NLP·知情感·創未來

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  11月1日-11月2日,AIIA2019人工智能開發者大會在杭州未來科技城學術交流中心震撼啟幕。本次大會由中國人工智能產業發展聯盟,杭州市人民政府主辦,信通院、杭州市科學技術局等單位聯合承辦。千人齊聚暢議發展之道,百位大咖蒞臨激情演講,十場論壇覆蓋前沿熱點,兩大公開課干貨滿滿。
  作為NLP技術的領導者,竹間智能于11月1日主辦了本次大會的“創智—NLP·知情感·創未來”主題論壇,論壇邀請竹間智能創始人兼CEO簡仁賢、竹間智能市場負責人王桉、Breeno語音負責人龐佳寧、交通大學教授趙海、南京新一代人工智能研究院副總經理董曉飛、竹間智能產品咨詢高級顧問多位業界領袖,企業及學術界專家,與現場來賓探討NLP的前沿技術及產業發展落地,呈現一場精彩的NLP盛宴。
01
  竹間智能創始人兼CEO簡仁賢以《情感智能,NLP的未來與開放》為主題,揭開當天NLP論壇第一講。
  談及NLP的未來發展,簡仁賢認為“NLP將顛覆整個搜索引擎”,人類交互依靠自然語言,語音,表情,和肢體動作,是一種多模態的表達方式,單純的搜索引擎終將被代替。但是聲音、語言內容尤其是文字部分很難推敲,如何將NLP應用到生活領域就成了目前值得不斷研究和實踐的問題。
  作為一個創業家,簡仁賢看中技術,也看重用戶需求,他認為一個產品,如果沒有切入到用戶的真正需要,那么產生的基本上是“偽需求”。秉著這樣的信念,在竹間創立之初,希望在語音產品上融入【情感】,真正產生用戶粘性,像電影《HER》一樣觸達人類心靈。
  同時簡仁賢也在思考如何做更通用的語音助手產品。“我相信未來每一個人都可以用很簡單的方式去完成他想做的事情,或者好玩的事情,或者有用的事情”,他笑說隨著手機發展衍生出很多疾病,手指疾病到現在的脊椎疾病,未來應該簡化到一個指令就可以完成任務,“不需要做低頭族”。
  針對如何驗證場景能不能行得通,簡仁賢還總結出一套方法論,即價值創造三模式三形態。三模式即:優化用戶體驗、提高生產效率、和降低成本;三種AI應用形態:AI全自動處理,AI作為輔助,人機協作。
  簡仁賢認為未來NLP將不限于語音助理、企業客服、咨詢機器人:NLP可以解決的問題更多、更大,凡是文檔、非結構化數據,都可以用NLP來處理。NLP可以用來讀文檔,處理文檔,從文檔里面抽取知識,建立知識。
  對NLP賽道所抱有的信心并不是盲目樂觀,引用Gartner2019年7月的炒作周期報告,兩年前NLP和語音處理到達期望值頂端,目前正在下降走出泡沫期,經過死亡谷,所以當前正處在蓄勢爆發的前夕。
  簡仁賢跟現場開發者分享自己的開發心得,做NLP要找到對的應用才會有價值。
  “我常常說不要只做科研,只做科研可能沒辦法讓你學到很多東西,先找問題、需求。找到問題,找需求,你的科研方向就會對,當你的問題需求變成一個產品,產品則會變得非常有價值。”
  談及去年Google發布的BERT模型,針對其MaskedLM加下一個句子的預測,再進行Fine—tuning的過程,簡仁賢指出,一個火熱的模型其實也有不足。一方面,由于BERT需要大量的數據和大量的處理,所以訓練的速度很慢,它需要的資源也非常多。另一方面,BERT掌握的中文語料數量和質量有限,缺少足夠的中文數據做應用。
  竹間智能在兩年半前開發出的語意理解技術,與BERT很相似,但比它更快。用三個金融客戶的案例對比發現,竹間模型平均比BERT快2個點,訓練速度快50倍。因為BERT是通用模型,而竹間模型針對領域進行優化,減少了所需要的資源。同時竹間模型會在不犧牲準確率的情況下,在應用中達到比BERT的效率高的效果。
  簡仁賢指出,在未來語意理解的范疇里,理想就是做到用更少的算力和語料做出更好的模型。
  經過四年研發實踐積累,目前竹間模型實現三大優勢:一是模型精煉、訓練速度快;二是語料豐富,擁有豐富的閑聊語料;三是能進行真實的、流暢的上下文,且支持英文、德語等多語言交互。
  簡仁賢跟大家分享了許多實際案例,從無標點長難句、命名實體識別、語義解析等方面具體探討當前技術難點和運用。
  面對竹間自身和整個NLP賽道的局限,簡仁賢還跟NLP開發者們分享,未來NLP的關鍵技術會在哪里,呼吁大家共同努力,為NLP技術的進步貢獻力量:
  1.少樣本/零樣本的學習,把預訓練模型進行壓縮,需要的訓練數據會越來越少;
  2.將知識和常識引入NLP:目前NLP是沒有知識和常識的,比如說“北京很冷”這句話,目前技術可以識別“北京”是一個地點,但是它不懂北京是一個怎么樣的概念;
  3.多模態:結合聲音、肢體、臉部表情和語言內容一起判斷說話的真正意義;
  4.要做可解釋、可控的NLP。如果語音助理不可控,說的話超出當前社會人文可接受的范圍,就是對整個社會不負責任。
  最后簡仁賢表示,竹間希望給企業帶來無限可能,未來將繼續通過技術豐富合作伙伴的業務場景,為客戶和終端用戶提供最好的服務。同時也期待下一代語音助理能夠來臨,越來越成熟。
02
  Breeno語音負責人龐佳寧以《從自然到簡單——NLP賦能新場景》為主題,展開了豐富的分享內容。
  自然語言處理技術,為手機交互方式從GUI進化到VUI+GUI提供了技術基礎,而自然語言處理技術的持續革新發展,讓用戶與機器之間的對話越來越自然。從早期部分人群嘗鮮,到現在有更大的用戶群體開始使用語音助手,并且應用的語音技能趨于扁平化、長尾化,對時效性、趣味性和細分領域的要求越來越高。但與手機的交流不止局限于語音,手機設備上協同包括智能語音、全局搜索、智慧識屏、智能短信等在內的資源,可以多場景為用戶提供智能體驗。以手機為核心,依托多種智能終端設備,語音服務覆蓋用戶家居、駕駛、運動、教育等全生活場景。竹間與OPPO在Breeno語音有開展合作,提供的是一個平臺的載體能力,方便開發者參與其中,以非常低的開發成本觸達到用戶,平臺以極簡開發模式,提供穩健的技術能力支持,精準、高效的分發服務/內容順暢的用戶體驗幫助。
03
  竹間智能產品咨詢顧問分享了竹間如何以情感智能為企業賦能。竹間在政務大廳的實體機器人,正是因機關所希望達到的“最多跑一次”的理念而誕生。來訪市民可以通過機器人進行咨詢,在對話過程中把業務辦理完成。竹間的知識圖譜不僅在政務,還應用在金融業、制造業,基于圖譜搭建機器人平臺從而提供服務,并實現全天候的業務辦理及擬人化的體驗。
  機器人不僅需要有對話能力更需要具備對話管理能力。竹間機器人能夠從多輪對話跳轉到知識圖譜,解答場景問題,監測客戶情緒、語速和情感、提取客戶畫像,識別到客戶辦理的意圖,并提供流程引導,同時也會產生相應的報表,在后臺進行記錄。
  竹間人希望未來每個人都能夠擁有一個能夠聽懂、看懂、讀懂情感,真正成為人類伙伴的對話機器人。
04
  交通大學趙海教授以《語言模型、對話系統和機器閱讀理解》為主題,對現有的對話與交互系統進行了分析。目前多輪、基于事實的任務型對話系統是重大需求,更強的對話交互能力所面臨的挑戰在于更精準的檢索與匹配、基于閱讀理解的上下文建模和個性化、多樣化的對話生成。在未來應該將前沿的預訓練語言模型應用到多輪對話系統。
05
  南京新一代人工智能研究院副總經理董曉飛就《智能客服評估規范解讀與實踐》進行了分享。智能客服產業已形成產業鏈,智能客服市場雖然競爭激烈,但一直沒有一套標準來規范。為促進整個市場的良性競爭,健康發展,提供用戶甄別產品的能力。由中國信息通信研究院、南京新一代人工智能研究院牽頭,以用戶角度感知為切入點,制定系列規范,并完成了第一輪的測評工作,在主論壇對測評通過的企業頒發證書。竹間智能很榮幸參與了本次的測評并獲得認可。
  11月2日的人工智能開發者大會主論壇上中國信息通信研究院院長劉多,工業和信息化部科技司司長胡燕,杭州市副市長柯吉欣,中國人工智能產業發展聯盟理事長,中國工程院院士潘云鶴等來賓發表重要講話。本次主論壇上同時發布了天樞人工智能開源開放平臺,并對中國人工智能產業發展聯盟評估結果發布暨證書頒發儀式。
  竹間智能的智能客服系統在中國信息通信研究院和AIIA組織的智能客服系統功能測試中滿足功能增強型要求,即具備多類型信息識別能力,具備高度智能化上下文語義理解能力。
  竹間智能客服產品是由竹間自主研發的人工智能機器人定制平臺,擁有自然語言理解(NLP)、語義理解(NLU)、語音識別(ASR)、知識圖譜(KG)等核心算法與技術,提供在線機器人、賦能在線客服等智能服務場景,以及智能知識庫、對話工廠、智能訓練等全鏈路智能服務產品。同時竹間針對不同行業的多個領域(如金融保險、電商物流、商業領域等行業及企業人力、政務咨詢、營銷、銷售等場景)提供高效的智能客服解決方案。企業不需要寫代碼、不需要機器學習專家就可以快速落地、靈活定制客服對話機器人。
  竹間智能的智能客服已服務多個企業大客戶。例如,光大銀行信用卡中心通過竹間的AI任務引擎搭建了現金、現金分期、查賬、還款、辦卡等多輪業務場景,并通過中控平臺進行統一的場景分發。同時進行AI賦能,使行內業務人員可以輕松搭建對話業務機器人,提供對外和對內服務。
  解決用戶咨詢的高頻業務問題的同時,也為信用卡核心業務帶來了新的轉化渠道;并且通過友好的話術引導客戶交易并提高服務能力和質量,從而提升APP客戶滿意度,增強APP用戶粘性。
  最終幫助企業降低人力成本,提高客服坐席響應效率、提升企業業務處理效率,同時機器人在不斷優化學習中提供更好的用戶服務體驗。  11月1日-11月2日,AIIA2019人工智能開發者大會在杭州未來科技城學術交流中心震撼啟幕。本次大會由中國人工智能產業發展聯盟,杭州市人民政府主辦,信通院、杭州市科學技術局等單位聯合承辦。千人齊聚暢議發展之道,百位大咖蒞臨激情演講,十場論壇覆蓋前沿熱點,兩大公開課干貨滿滿。
  作為NLP技術的領導者,竹間智能于11月1日主辦了本次大會的“創智—NLP·知情感·創未來”主題論壇,論壇邀請竹間智能創始人兼CEO簡仁賢、竹間智能市場負責人王桉、Breeno語音負責人龐佳寧、交通大學教授趙海、南京新一代人工智能研究院副總經理董曉飛、竹間智能產品咨詢高級顧問多位業界領袖,企業及學術界專家,與現場來賓探討NLP的前沿技術及產業發展落地,呈現一場精彩的NLP盛宴。
  01
  竹間智能創始人兼CEO簡仁賢以《情感智能,NLP的未來與開放》為主題,揭開當天NLP論壇第一講。
  談及NLP的未來發展,簡仁賢認為“NLP將顛覆整個搜索引擎”,人類交互依靠自然語言,語音,表情,和肢體動作,是一種多模態的表達方式,單純的搜索引擎終將被代替。但是聲音、語言內容尤其是文字部分很難推敲,如何將NLP應用到生活領域就成了目前值得不斷研究和實踐的問題。
  作為一個創業家,簡仁賢看中技術,也看重用戶需求,他認為一個產品,如果沒有切入到用戶的真正需要,那么產生的基本上是“偽需求”。秉著這樣的信念,在竹間創立之初,希望在語音產品上融入【情感】,真正產生用戶粘性,像電影《HER》一樣觸達人類心靈。
  同時簡仁賢也在思考如何做更通用的語音助手產品。“我相信未來每一個人都可以用很簡單的方式去完成他想做的事情,或者好玩的事情,或者有用的事情”,他笑說隨著手機發展衍生出很多疾病,手指疾病到現在的脊椎疾病,未來應該簡化到一個指令就可以完成任務,“不需要做低頭族”。
  針對如何驗證場景能不能行得通,簡仁賢還總結出一套方法論,即價值創造三模式三形態。三模式即:優化用戶體驗、提高生產效率、和降低成本;三種AI應用形態:AI全自動處理,AI作為輔助,人機協作。
  簡仁賢認為未來NLP將不限于語音助理、企業客服、咨詢機器人:NLP可以解決的問題更多、更大,凡是文檔、非結構化數據,都可以用NLP來處理。NLP可以用來讀文檔,處理文檔,從文檔里面抽取知識,建立知識。
  對NLP賽道所抱有的信心并不是盲目樂觀,引用Gartner2019年7月的炒作周期報告,兩年前NLP和語音處理到達期望值頂端,目前正在下降走出泡沫期,經過死亡谷,所以當前正處在蓄勢爆發的前夕。
  簡仁賢跟現場開發者分享自己的開發心得,做NLP要找到對的應用才會有價值。
  “我常常說不要只做科研,只做科研可能沒辦法讓你學到很多東西,先找問題、需求。找到問題,找需求,你的科研方向就會對,當你的問題需求變成一個產品,產品則會變得非常有價值。”
  談及去年Google發布的BERT模型,針對其MaskedLM加下一個句子的預測,再進行Fine—tuning的過程,簡仁賢指出,一個火熱的模型其實也有不足。一方面,由于BERT需要大量的數據和大量的處理,所以訓練的速度很慢,它需要的資源也非常多。另一方面,BERT掌握的中文語料數量和質量有限,缺少足夠的中文數據做應用。
  竹間智能在兩年半前開發出的語意理解技術,與BERT很相似,但比它更快。用三個金融客戶的案例對比發現,竹間模型平均比BERT快2個點,訓練速度快50倍。因為BERT是通用模型,而竹間模型針對領域進行優化,減少了所需要的資源。同時竹間模型會在不犧牲準確率的情況下,在應用中達到比BERT的效率高的效果。
  簡仁賢指出,在未來語意理解的范疇里,理想就是做到用更少的算力和語料做出更好的模型。
  經過四年研發實踐積累,目前竹間模型實現三大優勢:一是模型精煉、訓練速度快;二是語料豐富,擁有豐富的閑聊語料;三是能進行真實的、流暢的上下文,且支持英文、德語等多語言交互。
  簡仁賢跟大家分享了許多實際案例,從無標點長難句、命名實體識別、語義解析等方面具體探討當前技術難點和運用。
  面對竹間自身和整個NLP賽道的局限,簡仁賢還跟NLP開發者們分享,未來NLP的關鍵技術會在哪里,呼吁大家共同努力,為NLP技術的進步貢獻力量:
  1.少樣本/零樣本的學習,把預訓練模型進行壓縮,需要的訓練數據會越來越少;
  2.將知識和常識引入NLP:目前NLP是沒有知識和常識的,比如說“北京很冷”這句話,目前技術可以識別“北京”是一個地點,但是它不懂北京是一個怎么樣的概念;
  3.多模態:結合聲音、肢體、臉部表情和語言內容一起判斷說話的真正意義;
  4.要做可解釋、可控的NLP。如果語音助理不可控,說的話超出當前社會人文可接受的范圍,就是對整個社會不負責任。
  最后簡仁賢表示,竹間希望給企業帶來無限可能,未來將繼續通過技術豐富合作伙伴的業務場景,為客戶和終端用戶提供最好的服務。同時也期待下一代語音助理能夠來臨,越來越成熟。
  02
  Breeno語音負責人龐佳寧以《從自然到簡單——NLP賦能新場景》為主題,展開了豐富的分享內容。
  自然語言處理技術,為手機交互方式從GUI進化到VUI+GUI提供了技術基礎,而自然語言處理技術的持續革新發展,讓用戶與機器之間的對話越來越自然。從早期部分人群嘗鮮,到現在有更大的用戶群體開始使用語音助手,并且應用的語音技能趨于扁平化、長尾化,對時效性、趣味性和細分領域的要求越來越高。但與手機的交流不止局限于語音,手機設備上協同包括智能語音、全局搜索、智慧識屏、智能短信等在內的資源,可以多場景為用戶提供智能體驗。以手機為核心,依托多種智能終端設備,語音服務覆蓋用戶家居、駕駛、運動、教育等全生活場景。竹間與OPPO在Breeno語音有開展合作,提供的是一個平臺的載體能力,方便開發者參與其中,以非常低的開發成本觸達到用戶,平臺以極簡開發模式,提供穩健的技術能力支持,精準、高效的分發服務/內容順暢的用戶體驗幫助。
  03
  竹間智能產品咨詢顧問分享了竹間如何以情感智能為企業賦能。竹間在政務大廳的實體機器人,正是因機關所希望達到的“最多跑一次”的理念而誕生。來訪市民可以通過機器人進行咨詢,在對話過程中把業務辦理完成。竹間的知識圖譜不僅在政務,還應用在金融業、制造業,基于圖譜搭建機器人平臺從而提供服務,并實現全天候的業務辦理及擬人化的體驗。
  機器人不僅需要有對話能力更需要具備對話管理能力。竹間機器人能夠從多輪對話跳轉到知識圖譜,解答場景問題,監測客戶情緒、語速和情感、提取客戶畫像,識別到客戶辦理的意圖,并提供流程引導,同時也會產生相應的報表,在后臺進行記錄。
  竹間人希望未來每個人都能夠擁有一個能夠聽懂、看懂、讀懂情感,真正成為人類伙伴的對話機器人。
  04
  交通大學趙海教授以《語言模型、對話系統和機器閱讀理解》為主題,對現有的對話與交互系統進行了分析。目前多輪、基于事實的任務型對話系統是重大需求,更強的對話交互能力所面臨的挑戰在于更精準的檢索與匹配、基于閱讀理解的上下文建模和個性化、多樣化的對話生成。在未來應該將前沿的預訓練語言模型應用到多輪對話系統。
  05
  南京新一代人工智能研究院副總經理董曉飛就《智能客服評估規范解讀與實踐》進行了分享。智能客服產業已形成產業鏈,智能客服市場雖然競爭激烈,但一直沒有一套標準來規范。為促進整個市場的良性競爭,健康發展,提供用戶甄別產品的能力。由中國信息通信研究院、南京新一代人工智能研究院牽頭,以用戶角度感知為切入點,制定系列規范,并完成了第一輪的測評工作,在主論壇對測評通過的企業頒發證書。竹間智能很榮幸參與了本次的測評并獲得認可。
  11月2日的人工智能開發者大會主論壇上中國信息通信研究院院長劉多,工業和信息化部科技司司長胡燕,杭州市副市長柯吉欣,中國人工智能產業發展聯盟理事長,中國工程院院士潘云鶴等來賓發表重要講話。本次主論壇上同時發布了天樞人工智能開源開放平臺,并對中國人工智能產業發展聯盟評估結果發布暨證書頒發儀式。
  竹間智能的智能客服系統在中國信息通信研究院和AIIA組織的智能客服系統功能測試中滿足功能增強型要求,即具備多類型信息識別能力,具備高度智能化上下文語義理解能力。
  竹間智能客服產品是由竹間自主研發的人工智能機器人定制平臺,擁有自然語言理解(NLP)、語義理解(NLU)、語音識別(ASR)、知識圖譜(KG)等核心算法與技術,提供在線機器人、賦能在線客服等智能服務場景,以及智能知識庫、對話工廠、智能訓練等全鏈路智能服務產品。同時竹間針對不同行業的多個領域(如金融保險、電商物流、商業領域等行業及企業人力、政務咨詢、營銷、銷售等場景)提供高效的智能客服解決方案。企業不需要寫代碼、不需要機器學習專家就可以快速落地、靈活定制客服對話機器人。
  竹間智能的智能客服已服務多個企業大客戶。例如,光大銀行信用卡中心通過竹間的AI任務引擎搭建了現金、現金分期、查賬、還款、辦卡等多輪業務場景,并通過中控平臺進行統一的場景分發。同時進行AI賦能,使行內業務人員可以輕松搭建對話業務機器人,提供對外和對內服務。
  解決用戶咨詢的高頻業務問題的同時,也為信用卡核心業務帶來了新的轉化渠道;并且通過友好的話術引導客戶交易并提高服務能力和質量,從而提升APP客戶滿意度,增強APP用戶粘性。
  最終幫助企業降低人力成本,提高客服坐席響應效率、提升企業業務處理效率,同時機器人在不斷優化學習中提供更好的用戶服務體驗。

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