国内首届中文人机对话技术评测赛果出炉,两项任务冠军团队都分享了哪些技术

国内首届中文人机对话技术评测赛果出炉,两项任务冠军团队都分享了哪些技术细节?|SMP 2017 AI科技评论按 :近年来,人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上,人机

如何让人工智能成为“杠精”?

 

近日,国家语言资源监测与研究中心发布了“2018年度十大网络用语”。其中,“杠精”作为一个幽默风趣、风格鲜明的网络用词成功入选,其生动鲜活q地描绘出一类网民的生活特征。

 

杠精

指抬杠成精的人。这类人以抬杠为己任,往往并不关注客观事实,经常为反对而反对,不管别人所说内容的对错而进行持续的反驳。

 

 

其实,每个人身体里都有一个“杠精”:“这可不一定”“我可不这么认为”“那可说不准”……这些“杠”词要么在心里默念、要么在口中碎碎念、要么大声讲出来,无论是否表达,“杠”的意识出现均是人类独立思维的表现,所基于的正是人类的综合分析能力。

 

如今,随着机器学习、自然语言处理、海量数据搜索处理、识别情绪等大量人工智能技术的不断进步,AI也不再是之前的“傻白甜”,开始进化为一个“小杠精”,而且“杠”得有条理、有逻辑、有思路起来。

 

那么,如何让AI真正成为一个“杠精”,能够像人类大脑一样举一反三呢?

 

深思考人工智能CEO兼AI算法科学家杨志明博士给出了答案:“目前,从取得的成果来看,我们已经在多模态深度语义理解这块寻得了突破。比如看一个电视剧,眼睛看画面、耳朵听声音、眼睛看字幕,对不同事物不同状态,人脑可以同时做理解。但AI还停留在识别与感知阶段,人脑更多是语义理解,而且是多模态理解,这是我们深思考所关注的人工智能技术领域。”

 

杨博士讲道,多模态深度语义理解可同时理解文本、视觉图像背后的语义,可极大地提高交互体验。举例来说,在汽车驾驶的场景下,通过车外多目视觉模组可以弄清楚当前车辆所处的场景,从而与车内语义交互模组相呼应,将交互模式调整为适应当前场景的状态。比如识别为高速场景,交互的内容会与之对应;而识别为城区、拥堵道路时,车辆的交互可能会增加轻松的内容以舒缓驾驶者的焦虑。

 

 

想象一下,假设现在车辆行驶在风景优美的大草原,搭载了“多模态深度语义理解”技术车载系统会根据对场景的理解以及此前对用户的学习,来主动推荐相关的内容,比如问你“车外夕阳西下,风景优美,要不要放首腾格尔的歌?”。这便是深思考的“深义”系列多模态智慧车载深度语义理解机器人(iDeepWise.ai bot 4.0),目前已与国内外多家汽车制造厂商和主机厂商进行合作。

 

 

另外,想要做一名 “合格杠精”,首先思路要条理、逻辑要清晰。

 

拿自由切换场景来举例,人与人交流的时候是可以自由切换场景的,比如第一个场景买一张机票,对方问“你要去哪?”我可以答非所问:“你放一点音乐我来听一听。““我先想一想,我想明天下午两点以后去深圳。”但这句话其实是针对一个场景的上一个问题的答非所问。

 

 

除此之外,我们人类交互时大量存在缺省,比如“日本国土面积是多少?”“中国呢?”所以在人机对话的时候也是大量存在缺省的,深思考通过多模态深度语义理解现在取得的突破,相比之下突出的优势便是:人机对话能够实现自由地切换对话场景,具备上下文流畅的多轮交互。

 

 

最后,杨博士总结道:

 

“如何让人工智能真正成为一名杠精?首先我们的人工智能不完全依赖大数据,小数据也可以运行,而且可以实现快速的迁移,其实这也是我们一直致力解决的类脑AI技术。我们相信,深思考通过多模态深度语义理解与人机交互技术,一定能实现人工智能的大规模应用落地,未来实现处处可理解,万物可对话!”

 

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