Zui早期人工智能的提出是在1905的“圖靈測試”，之后陸續(xù)有關(guān)于聊天機(jī)器人的嘗試，1966年的ELIZA就是其中之一，它采用一種非常簡單的關(guān)鍵字匹配模式，再往后到1995年出現(xiàn)了更強(qiáng)一些的ALICE。

　　從2011、2012年開始國外的眾多公司都陸續(xù)嘗試人工智能方面的研究，Siri、Google Now都是這時(shí)誕生的。2015年人工智能進(jìn)入爆發(fā)式增長時(shí)期，微軟、亞馬遜相繼涉及這一領(lǐng)域，2016年則是人工智能Zui火的一年，這一年被稱為Bot元年。

　　目前雖然是聊天機(jī)器人的早期階段，但是整個(gè)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)相當(dāng)完善，語音處理、文字處理、個(gè)人助理這些人工智能領(lǐng)域都有公司在涉及。

　　對(duì)話機(jī)器人未來趨勢

　　個(gè)人信息助理，幫助用戶管理日程、會(huì)議安排、輔助寫作。

　　客服/導(dǎo)購機(jī)器人，用戶通過與聊天機(jī)器人溝通獲取需要了解的信息。

　　泛娛樂/教育聊天機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)陪伴老人，教育小孩之類的功能。

　　DeepBot對(duì)話框架

　　愛因互動(dòng)無論是內(nèi)部還是外部都有很多的聊天機(jī)器人產(chǎn)品，為此我們?cè)谒惴▽用嫔贤瞥隽薉eepBot對(duì)話框架，它實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同情況使用不同機(jī)器人響應(yīng)，并且每個(gè)機(jī)器人都采用不同的對(duì)應(yīng)模型的功能。

　　當(dāng)機(jī)器人接收到問題后會(huì)進(jìn)行分析，分析涉及面包括惡意檢測、實(shí)體識(shí)別、問題分類等等。分析完成后將會(huì)通過Route Bot決定是由哪個(gè)機(jī)器人回答。接下來有一個(gè)BotLets，每一個(gè)BotLets都有自身能處理的部分，無法處理的部分將會(huì)交由其他機(jī)器人。當(dāng)這些機(jī)器人處理完問題后，將融合技術(shù)判斷機(jī)器人的回答質(zhì)量，并決定使用哪個(gè)機(jī)器人的回答。

　　問題分析——實(shí)體識(shí)別

　　實(shí)體識(shí)別是用來抽取用戶問題中的關(guān)鍵部分，它從早期的序列標(biāo)注開始，后續(xù)又經(jīng)歷了HMM/CRF、LSTM、BiLSTMCRF這樣的發(fā)展，可以說是留存相當(dāng)久的技術(shù)了。

　　RouteBot——領(lǐng)域/意圖檢測

　　RouteBot比較核心的兩個(gè)部分是領(lǐng)域以及意圖檢測。在單輪識(shí)別模型中，采用RNN/CNN的方式將語句表達(dá)成向量，然后使用DNN進(jìn)行分類。多輪識(shí)別相對(duì)比較復(fù)雜，不僅要識(shí)別用戶當(dāng)前說的話，還要分析當(dāng)前語言環(huán)境。對(duì)此我們有一個(gè)專用的多輪識(shí)別引擎，它的基礎(chǔ)模塊還是RNN/CNN，用來處理單個(gè)語句表達(dá)，而上面則多了一層RNN進(jìn)行信息的匯總。

　　FAQBot

　　FAQ中涉及的主要技術(shù)是搜索和檢索，通常的邏輯是分析問題，然后通過檢索模塊挑選出候選模塊，Zui后使用匹配模塊將候選部分進(jìn)行排序。

　　和常規(guī)的FAQ不同，我們?cè)贔AQ中添加了語義匹配功能，并且可以在問題中帶背景，答復(fù)中帶參數(shù)。

　　TaskBot

　　TaskBot會(huì)獲取用戶與系統(tǒng)的交互中所產(chǎn)生的多種信息，并基于這些信息判斷下次系統(tǒng)給出什么樣的回應(yīng)。它的典型系統(tǒng)框架是SLU > DST > DPO > NLG， SLU負(fù)責(zé)將用戶語言翻譯成結(jié)構(gòu)化信息，DST追蹤用戶歷史對(duì)話信息，DPO根據(jù)DST的結(jié)果獲取當(dāng)前對(duì)話狀態(tài)，并以此給出答復(fù)，NLG將DPO輸出的結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為自然語言。

　　RecBot

　　相比通過GUI進(jìn)行推薦，采用對(duì)話的方式會(huì)更有優(yōu)勢，因?yàn)檫@種方式可以讓用戶去實(shí)時(shí)修改信息。推薦主要涉及到企業(yè)、產(chǎn)品、用戶三個(gè)方面。我們通過語音機(jī)器人所做的推薦，包含線下、近實(shí)時(shí)、實(shí)時(shí)三個(gè)模塊。線下按天進(jìn)行更新，近實(shí)時(shí)就是及時(shí)的對(duì)用戶的行為進(jìn)行反饋。

　　推薦中Zui重要的數(shù)據(jù)是用戶與系統(tǒng)的交互數(shù)據(jù)，協(xié)同過濾里用的Zui多的是用戶與產(chǎn)品的交互，再進(jìn)一步是用戶、需求、產(chǎn)品之間的交互，另外還有用戶與用戶的交互。

　　本質(zhì)上來說推薦模型都是用來表征用戶和表征產(chǎn)品。表征用戶是利用表示學(xué)習(xí)獲取用戶相關(guān)的各種特征，再把這些表示結(jié)果用于預(yù)測用戶的短期需求和長期需求。每個(gè)產(chǎn)品包含的服務(wù)及價(jià)格等基本信息，可以刻畫此產(chǎn)品;而用戶對(duì)產(chǎn)品的購買等行為數(shù)據(jù)，也可以隱性刻畫此產(chǎn)品，這就是表征產(chǎn)品。

　　目前的推薦系統(tǒng)中采用的Zui多的是融合，它興起于Netflix Prize競賽。常用的組合方式有預(yù)測值組合，組合多個(gè)算法的預(yù)測值;特征擴(kuò)充，一個(gè)算法的輸出作為另一個(gè)算法的輸入特征;切換，不同算法間相互切換。

　　推薦除開要求準(zhǔn)確的之外還有其他的指標(biāo)，比如覆蓋面、多樣性、新穎性、驚奇性等。

　　ChitchatBot

　　ChitchatBot使用了檢索加生成式的技術(shù)結(jié)合，檢索可以保證可靠性，允許用戶添加qa對(duì)，秒級(jí)生效。生成式則保證召回，可以回答任何問題，降低知識(shí)庫維護(hù)門檻。

　　為了解決ChitchatBot的一些常見問題，我們?cè)贑hitchatBot中使用了CoverAge機(jī)制保證生成式語句不重復(fù)，還使用了copy機(jī)制保證稀有詞的產(chǎn)生，并且采用MMI提升生成結(jié)果的多樣性。

　　實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

　　CUI/GUI

　　從效率上來看GUI更適合去做廣度的信息展示，CUI則適合深度信息展示。從感受上來說GUI的空間感更強(qiáng)，CUI的時(shí)間感更突出?；谝陨蟽牲c(diǎn)我們認(rèn)為CUI去做推薦或者個(gè)性化的需求更加合適。

　　需要注意的是CUI本身并不會(huì)帶來直接的價(jià)值，而是通過作為用戶交互的入口這一媒介實(shí)現(xiàn)間接的價(jià)值。

　　對(duì)話的商業(yè)原則

　　用戶價(jià)值：能通過對(duì)話高效解決問題

　　稀缺性：成為細(xì)分領(lǐng)域的關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)

　　技術(shù)成熟度：選擇合適的技術(shù)

　　對(duì)話商用場景

　　清晰的知識(shí)結(jié)構(gòu)和邊界

　　非標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，信息不對(duì)稱

　　能夠通過數(shù)據(jù)積累提升服務(wù)質(zhì)量

　　能夠建立知識(shí)和技術(shù)壁壘