对话「竹间智能」CEO简仁贤:坚持做“真情实感”的中文NLP

摘要:北京时间20191203关于【对话「竹间智能」CEO简仁贤:坚持做“真情实感”的中文NLP】的具体情况和说明,让www.gemakan.cn新闻频道的以图文形式为您慢慢道来。

11月13日,一封离职告别信,刷爆微博、朋友圈。

这封信正是来自微软全球执行副总裁,微软人工智能及微软研究事业部负责人——沈向洋。感恩微软岁月及共事的优秀团队,告别二十三年的工作岗位,沈向洋在告别信中说:“离开微软是我一生中最艰难的决定。”

自1996年11月于雷德蒙德加入微软研究院,沈向洋已在微软度过二十三年,期间参与了微软亚洲研究院的创建,后作为搜索产品研发工程副总裁加入必应团队,掌管包括微软必应 (Bing) 和小娜 (Cortana) 在内的人工智能产品事业群。

对此,竹间智能创始人兼CEO简仁贤评论表示:此前是陆奇,现在是沈向洋,对于微软来说这是一大损失,可以看出微软正在放弃中国。

简仁贤,曾任微软(亚洲)互联网工程院副院长,负责Bing搜索及全球移动应用产品研发,领导微软小冰及小娜(Cortana)、人工智能主导微软开放式搜索平台在亚洲落地,主导小冰成功落地日本并与 LINE结盟。

陆奇和沈向洋相继离开,外界多感慨“美国科技巨头再无华人高管”。简仁贤谈起:“这两位都是领导小冰的,以前推自然语言都是这两位为AI做的贡献。”

从微软到后来创立竹间智能至今,简仁贤一直深耕自然语言理解技术。“做中文的自然语言理解太孤独了, 中文是全球最多人使用的语言,但放眼全世界最顶尖的技术公司,没有几家静心做中文自然语言理解。美国科技巨头的研究、文献、算法都是以英文为中心,就比如Bert模型,放在英文环境非常好用,改成中文就不行了。”简仁贤说,“全球范围AI在进步,自然语言理解也在进步,中文的自然语言更不能落后,这是我们自己的语言,中文NLP产业就是要靠华人自己。”

成立以来,竹间智能一直致力于中文NLP技术发展及落地应用,坚持NLP技术和情感计算,打造人工智能开放平台。

近期,竹间智能宣布完成了4500万美元B+轮融资。创始人兼CEO简仁贤在接受36Kr采访时再次强调竹间核心NLP及情感计算: “将AI技术注入NLP,把NLP AI化再去驱动整个交互系统,之外加上一个‘温度’,这个温度就是情感计算,最终让对话系统变成一个自然的交互过程。”

随着竹间智能逐步商业化落地,简仁贤进一步认识到:NLP技术可以解决企业对外对内的自动化问题。比如,对外的客服服务、催收业务、向C端客户提供的语音助手服务;对内的员工报销、班车询问、IT问题咨询等员工服务。这些细分场景的都能借助NLP、AI技术实现自动化。

回顾四年的成长,竹间智能的每一步都有着明确的方向:

一是坚持底层技术的研究和开发。竹间智能从一开始就以情感计算(关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算)为核心,研发多模态人机交互技术,此类技术除了算法、机器学习、深度学习之外,还结合语言学、心理学等很多跨学科的应用。

目前,竹间的情感计算已经从研究进化到了工程化成产品阶段,“‘Emotion+’是当前竹间的主要策略,‘情感’的加入可以为客户的产品增加更多附加价值。”简仁贤说,“传统语音厂商不懂语义,文字厂商不懂语音,两者是脱节的,而竹间自研ASR,兼顾图像、语音、语义三种技术,技术栈更为全面。”

二是以提高用户体验,降低成本,提高效率为目标打造标准化产品。竹间成立后的两到三年,发现NLP在B端跟C端的应用市场非常大,开始利用NLP等技术解决具体的场景问题。竹间在百余个标杆客户落地了近300个项目,并且从这些落地项目中总结沉淀经验,逐渐形成了标准化的产品。并将其集成到了全双工全场景AICC解决方案当中,该方案包括八大子功能,涵盖智能客服、智能外呼、坐席辅助、智能质检四大领域,能够从售前、售中、售后、客户关系维护到业务洞察给客户提供全面帮助。

三是将所有产品和技术集成到平台上,赋予它们更多的开放性和延展性,同时保证产品稳定性。“有了标准化的产品之后,我们想的是要让更多企业使用我们的产品,我们有没有足够能力提供支持?于是,去年我们推出了全双工全场景AICC解决方案和具备通用语义推理引擎的人工智能对话AI平台—Bot Factory™。”简仁贤说。

在竹间Bot Factory™平台上,用户可以自主创建机器人程序,也可以搭建复合性的产品。AI、机器学习等技术融合在整个平台里,透过平台实现应用。相对于学术届的一些机器学习自动化框架,竹间Bot Factory™是一个随时能投入应用的平台,企业无需雇佣大量程序员,无需写代码,即可在平台上操作搭建产品。该平台不仅为竹间带来了盈利,更降低了企业客户的AI应用门槛,节约企业的时间、人力和物力资源。

除了业务层面的总结和思考, 简仁贤也分享了他对人工智能行业发展动向的见解:

1. AI将完全取代人类职位?

不相信AI会完全取代人类

面对社会上流传已久的“AI威胁人类说”,简仁贤说:“我想推动的是实用性的AI,就是说在我们现在的环境里面加上AI的元素,再根据场景去迭代。而不是没有基础地“幻想AI”,把人类的职业都颠覆掉的AI。”他认为,AI是在尊重实际需求的基础上去创造“和谐的人机协作”,实用性AI最终能推动整个的工业、商业、产业向前走。

2. 多轮对话,越多轮次越好吗?

Chatbot能够谈几轮不是一个衡量标准。

简仁贤认为,聊天的轮次并不重要,只要机器人够智能,可以无限地聊下去。然而“瞎聊”并不是真正的聊天,对话型机器人更重要的是从聊天目的出发,识别意图,解决问题。在特定领域里,竹间多轮对话可以实现无限轮,且多轮对话跟上下文理解准确率已经达到95%。“机器人熟悉、理解领域内所有知识,这才是理想、高级的对话机器人。 ”简仁贤说。

3. 语音质检中如何识别人的情绪和意图?

将语音转成文字后分析对话内容和意图。

“市面上有个误区,就是‘AI是通过语音的语气来辨别情感的’,实际上并不是这样。”简仁贤说,“竹间会将语音转成文字后分析对话内容和意图,考验的是AI对转化语意的上下文连贯性的理解。举例来说,上海话说‘不要太喜欢’,如果按照传统的语气词或关键词标注,很可能被误判为消极情绪,但竹间的模型能准确判断出‘喜欢’的真正情绪。”

4. 语音识别需要全面考虑方言吗?

有口音的普通话需要考虑,方言不需要全盘考虑。其他语种将是未来发展方向。

简仁贤告诉36氪,处理有口音普通话一直是竹间的研究方向,同样也是结合NLP技术在做。理解有口音的普通话更重要的是从语意方面理解,无需把每一个字都听懂。“全方言的部分我们选择不做,因为全方言的部分其实再过五年就不太需要。”简仁贤说,“未来的消费主体90年后、00后中,只会讲方言的比例会非常低。因为那个市场太小,用人做就可以了,不需要用人工智能。而多语种才是更值得研发的方向,因为这是实现国际化布局的必须。竹间希望在中文自然语言理解技术的优势和架构上,继续往国际去拓展英语、法语、泰语等多语种。”

5. NLP还可以做什么?

NLP的技术还可以帮助企业处理文档,协助实现流程自动化。用NLP的技术去解读文件信息,读完以后再用chatbot去对话,沟通处理信息及处理状态,如此可以替代人工的繁复工作,减少处理流程中的摩擦点,实现自动化智能操作。

6. AI企业要打开市场,长远发展需要具备的特质是什么?

自建底层基础架构,工程化、产品化的能力是最重要的。

“拿竹间的经验来说,基础架构、产品化、工程化三者都很重要。”简仁贤说,“我们不是只做工具的公司,而是能够把这些能力结合起来的公司。”底层架构和工程化的有效加持,使得竹间产品能够支持不同场景的庞大需求,而且能够提供面向客户的多种服务形态。

放眼宏观经济,中国的企业服务正在崛起,整个中美的博弈当中,底层技术逐渐受到重视。“如果只顾商务而不重核心技术的话,我们会落后,只重核心技术,但没有商务机会,企业也存活不了多久。”简仁贤说分析到。

7. 未来企业将会朝什么方向发展?

‘ 多分天下,合纵连横’才是行业的未来态势。

展望未来,简仁贤认为:“未来的企业肯定是一个合作的形态,‘ 多分天下,合纵连横’才是行业的未来态势。”他不期待竹间成为NLP领域的独霸,但希望竹间能够把这个技术推广出去,快速落地,加速共享。“竹间愿意在良好生态中与合作伙伴一道打造解决方案。”


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