「镁客·请讲」飔拓李成华:机器人智能问答上下文不连贯?它需要一个特定场景的特定培训

简介:

除了智能客服和语音助理,李成华认为语义理解技术的下一个爆发点或许就是消费级电子产品。

因为语音识别、图像识别等人工智能技术的发展,以往只能在科幻电影中见到的“机器人”越来越多的走进人们的家庭生活和工作场所中。

谈及机器人,人机交互永远是第一个被关注的话题,当前最为常见的就是语音交互了,其中的语义理解更为受到人们的关注。此前,在由中国服务机器人应用及推广联盟主办的2017国际服务机器人产业高峰论坛上,我们对飔拓(武汉泰迪智慧科技有限公司)董事长李成华进行了采访,作为在语义理解领域深耕多年的行业人士,他从多个角度讲述了自己的创业以及行业观察等等。

飔拓李成华:机器人智能问答上下文不连贯?它需要一个特定场景的特定培训

深耕多年,他认为走出来创业可以做更多的事

我之前在海信、京东都工作过,看到这个行业、这个领域,我觉得是可以自己出来创业的,可以做更多的事情,能够服务更多的客户,往更多的领域去发展。”对于自己当初的创业缘由,李成华这样表示。

从2004年开始,李成华就已经在从事自然语言处理、语义分析方面的研究,其后的硕士、博士和博士后生涯都是攻克这方面的问题,也曾师从“人工智能之父”、图灵奖的首位获奖者马文·明斯基,所以在这一领域,他可以说是深耕已久了。也因此,在其看来,这个事情他是能做好的,而创业能够让他做更多的事情、去探索更多的领域。

从创业至今,飔拓已经走过了3年的时间,团队规模也从当初合伙创业的3人扩展到7、80人,并成为武汉硬科技实力方面的代表性企业。

飔拓李成华:机器人智能问答上下文不连贯?它需要一个特定场景的特定培训

语音交互变革人机交互,是整个技术发展的趋势

在李成华看来,语义理解这一领域的前景是比较广的,因为这是整个技术发展趋势的一个变化点。以往,我们通过敲击键盘或是触摸屏幕的方式来进行人机交互,而再往后走,则是向语音交互的方向靠拢,像各类消费电子、汽车硬件等等。到后面,这些市场的需求只会越来越大,而在垂直领域的挖掘也会越来越深。

“这就需要我们这样的公司与企业进行合作,把技术融合到产品中去,在特定的场景下更好地解决一些问题。”李成华表示。举个例子,比如银行的咨询业务,让机器人回答客户的问题,执行一些操作,这就很好的解决了用户问题。

当前,基于飔拓智能语义交互平台,飔拓已经与软银、康力优蓝、穿山甲机器人等多家知名厂商达成了合作。李成华称,这一平台拥有多种领域的人机交互应用与场景,像医疗、教育、政务等,深入场景之中完成上下文、多轮对话的工作,从而为客户提供人机语音交互解决方案

与此同时,飔拓还设有一个针对消费电子的应用,这方面我们已经与百度、京东、小米等公司搭建了合作。基于合作内容,后者可以调用飔拓的技术、平台去创建自己的应用,对外向智能硬件厂商等提供服务,而飔拓所要做的就是提供后面的技术支撑。

飔拓李成华:机器人智能问答上下文不连贯?它需要一个特定场景的特定培训

纵观整个语义分析市场,或许入局者没有那么的多,但是也不乏图灵机器人、三角兽、小i机器人这些已经占据了一定市场份额的企业。面对此等情势,李成华没有退缩,而是展现出了自己的自信。

至于这种自信的来源,他总结为4点:

“第一,我们是较早用深度学习和自然语言处理技术去实现‘理解’的,而且我们是重构了整个的交互系统,在这个技术的领先性上,我们比较有自信;

第二,我们在包括场景应用上都有自己的一些策略,比如底层的大数据支撑,因为数据中心的存在,后面不管有多少人来与我们的机器人聊天,我们都可以应付自如;

第三,我们采取的是软件+硬件+芯片+模块的形式,这样一来,我们后面给硬件厂商提供服务时,过程将会更加的简单;

第四,我们还有一个从国外带回来的技术——“机器阅读”,通过它,系统便能够快速的从文章中把问题的答案抽取出来,这是我认为我们还比较领先的一个技术。”

飔拓李成华:机器人智能问答上下文不连贯?它需要一个特定场景的特定培训

机器人问答上下文不连贯?它需要的是一个特定培训

谈及语义理解、语义分析,虽然往后的前景的确不错,但在当前,上下文衔接不连贯等问题依旧是当前的桎梏。针对这种问题的解决,李成华提出了自己的观点——用特定场景去培育特定机器人

其实我们是有技术可以解决这个问题,就是深度神经网络。但是这一块还需要做一些定制,并不是说一个模型、一个算法就能解决好所有的问题。我们还需要根据具体的产品、场景来定制具体的解决方案。”李成华说到。

我们也可以发现,通过特定培育,虽然准确率提高了,但是花费的成本也相应的增加了。至此,我们就会想,未来的机器人能不能将这些场景、数据融合到一起,形成一种所谓的“通用智能”?这将涉及的不仅仅是技术,还有庞大的数据量,借助云服务等多种技术的协助,未来这或许将成为可能。不过,在当前,我们所能做到的仅仅是抽取其中通用的部分,继而让用户进行自定义。

智能客服和语音助理,这是当前语音交互最多运用到的场景,而对于语义理解的其他应用方向或是潜在市场,李成华表示他较为看好的是消费级产品。李成华称,关于语义理解在消费级电子产品的爆发,关键就是要做到软硬件的结合,将技术融合进硬件产品当中。

在其看来,像玩具、陪伴型小机器人等等,又比如他们现在正在做的儿童故事机等等,这些都是消费级电子产品,并且市场需求也非常之大,为语义理解技术的爆发准备了有利的环境。

目前,除了以上提到的儿童故事机,在采访过程中,李成华表示,在接下来的规划里,他们准备在技术、产品的提升上继续打磨,包括将多语言系统融入硬件,继而推向海外市场等等。同时,他也透露,未来的几年内,当公司价值提升并体现出来之后,他们或许就会在创业板上市

PS.想了解由中国服务机器人应用及推广联盟主办的2017国际服务机器人产业高峰论坛更多内容回顾,戳右边链接http://www.cmci.com.cn/news.asp?vid=21


原文发布时间: 2017-11-01 14:29
本文作者: 韩璐
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