7月19日-20日，以“擁抱數(shù)智經(jīng)濟(jì)·賦能產(chǎn)業(yè)生態(tài)”為主題的「市北·GMIS2019全球數(shù)據(jù)智能峰會」在上海召開。思必馳聯(lián)合創(chuàng)始人/首席科學(xué)家俞凱受邀出席，并在20日的「智能應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)生態(tài)」板塊中分享了《可定制對話式人工智能》的演講。
AI技術(shù)落地的主要矛盾
在我們的日常生活中，C端智能產(chǎn)品基本都已做到了根據(jù)用戶的產(chǎn)品使用習(xí)慣而進(jìn)行的個性偏好推薦，從而為每位用戶提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品服務(wù)。其實(shí)在B端，技術(shù)方案提供方同樣要面對客戶“千人千面”的產(chǎn)品需求。
俞凱談道，技術(shù)提供商的通用技術(shù)和高度靈活個性化應(yīng)用的需求往往成為主要矛盾。
于是，為了解決矛盾，思必馳推出可定制的對話式人工智能平臺DUI。通過工程、資源、算法三方面的支撐，DUI平臺以對話為核心，滿足高可用定制與規(guī)模化定制，提供智能終端服務(wù)與智能信息服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品可定制對話式人工智能。
定制化便是解決AI技術(shù)落地主要矛盾的良方，提供針對性的技術(shù)方案，滿足企業(yè)客戶高度靈活的個性化應(yīng)用需求。
有人說如果語言是人工智能的皇冠，對話便是皇冠上的寶石。
不同于語言問答，對話的整體架構(gòu)是由感知到認(rèn)知形成的閉環(huán)。在感知智能層面，語音識別與合成作為人機(jī)對話輸入與輸出的兩端，是完成對話的基礎(chǔ)；在認(rèn)知智能層面，將是對信息進(jìn)行理解、以及決策和表述，基于相關(guān)搜索與數(shù)據(jù)資源的處理，是完成人機(jī)交互任務(wù)的關(guān)鍵。
針對對話層面的認(rèn)知智能技術(shù)路線，俞凱教授指出，將縱向的深度學(xué)習(xí)結(jié)合橫向的遷移學(xué)習(xí)，用小數(shù)據(jù)完成大規(guī)模的模型更新，比如，基于概念數(shù)的語義槽共享，在共享環(huán)境下做深度學(xué)習(xí)，使得無需復(fù)雜的定制，只要在大多數(shù)定制的基礎(chǔ)上把原始概念語義解析的能力遷移到各個不同的領(lǐng)域，即可實(shí)現(xiàn)對話的快速自動適應(yīng)。將數(shù)據(jù)驅(qū)動演變?yōu)閿?shù)據(jù)配合知識混合驅(qū)動，通用信息模型與場景專用信息模型做到精準(zhǔn)認(rèn)知與高效表達(dá)人機(jī)對話。將由需要預(yù)先搜集數(shù)據(jù)的開環(huán)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)楦聰?shù)據(jù)模型的閉環(huán)學(xué)習(xí)。
最后，俞凱教授表示，我們會認(rèn)為在未來一定可以看到對話的智能，它不是一種通用的技術(shù)，一定是可以在每一個產(chǎn)業(yè)里面取得有自己獨(dú)立個性的，并且都是比通用技術(shù)更高水平的定制化的對話式人工智能。
AI技術(shù)的應(yīng)用創(chuàng)新
峰會最后，俞凱與華為IT標(biāo)準(zhǔn)專利部主任工程師黃之鵬、碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人/首席技術(shù)官M(fèi)attScott、暗物智能研發(fā)總監(jiān)梁曉丹、Wonder Technologies首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Christopher Dossman共同圍繞AI應(yīng)用創(chuàng)新與挑戰(zhàn)進(jìn)行了一場圓桌對話。
俞凱表示「在未來十年可解釋的AI是最重要的方式，只有可信的AI才能夠推廣到各類領(lǐng)域中。」
近年來AI正歷經(jīng)發(fā)展的高潮，但遠(yuǎn)非終點(diǎn)。在遠(yuǎn)未來，人工智能最終會以什么形態(tài)出現(xiàn)，我們不得而知。在近未來，我們對人工智能的應(yīng)用創(chuàng)新需要結(jié)合現(xiàn)有認(rèn)知，先服務(wù)賦能好現(xiàn)有行業(yè)，這是基礎(chǔ)同時也很重要的應(yīng)用創(chuàng)新之路。
