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價值觀

在Chatopera，我們的核心價值觀是通過不懈的努力實現用戶喜愛的產品；指導我們工作的原則是做用戶喜愛的產品 ；衡量我們的工作成果是用戶是否喜愛我們的產品。

愿景

作為一位程序員，我希望機器能做的事情就不要讓人去做，我相信分享能促進創(chuàng)造，不斷的創(chuàng)造讓人更加的有智慧，讓世界更美好。我希望自己的工作內容是創(chuàng)新的，那些重復的、枯燥無味的流程是自動的，讓我更有效率的工作。那要怎樣才能實現這個目標呢？
馬克思說：
人的本質是社會關系的總和，科學技術是人體器官的延伸。
我們可以將這句話分別理解一下：

人的本質是社會關系的總和

    1967年，一位早期計算機科學家做了一篇《組織是如何進行發(fā)明創(chuàng)造的？》文章，在這片文章中，闡述了后來被稱為“康威定律”的理論：
Organizations which design systems are constrained to produce systems which are copies of the communication structures of these organizations.
    它闡明的道理是：任何軟件公司生產的軟件，都是該公司內部程序員溝通方式的映射。這個結論的依據是程序員之間的溝通方式決定軟件接口定義。這就是很多成功的公司在項目開始時，首先要大家“搞好關系”。這也可以說明，為什么成功的人，一般不是才華橫溢，而是最能以親切和藹的態(tài)度給人以好感的人。
    微信之父張小龍曾回答過“微信是什么”這個問題，他說一千個用戶有一千個微信，在他自己眼里，微信就是一個輸入/輸出系統，里面有兩張表：用戶表和消息表。

科學技術是人體器官的延伸

Gmail作為全世界最優(yōu)秀的郵箱，一直長期給用戶使用“測試版本”，它不斷嘗試提供智能服務，提高用戶處理右鍵的效率。2015年，Gmail推出了智能回復功能，它能夠自動生成回復消息，用戶只需要點一下，就完成郵件的回復，目前可以處理全部郵件的10%。

所以，作為一個技術型創(chuàng)業(yè)者，不應該從產品入手，而應該從釋放人的自由和活力入手。智能回復使用了三層邏輯：

判斷這個郵件是否可以使用智能回復 -- 使用深度學習技術
查詢出幾項具有不同意向的候選回復方案 -- 使用知識圖譜技術
將候選方案進行打分 -- 使用深度學習技術

所以，Gmail成功的解決了如何整理歷史知識，如何查詢備選回復，如何給備選方案打分。那么這種技術就很有前途了。
傳統的軟件都是以同樣的輸入對應確定的輸出為基礎，可是深度學習是處理不確定的輸入，給出一個按概率分布的輸出。
人工神經元的激活函數：

一個人工神經元網絡：

深度學習網絡可以模擬任何函數：

重新思考聊天機器人

互聯網時代，人們使用什么方式進行溝通？
社交網絡，即時通信工具。
最高效的處理繁雜的、重復的、信息爆照后的數據？
以深度學習為代表的人工智能技術。

所以，作為一個程序員，我覺得做好聊天機器人產品，是我能想到的，最好的工作。從2011年開始，我工作于IBM中國研發(fā)實驗室，從事業(yè)務流程云產品的研發(fā)，從2016年開始進入對話系統產品的開發(fā)，帶著企業(yè)怎樣實現智能對話應用的困惑。

業(yè)務流程引擎

業(yè)務流程引擎是面向企業(yè)內部工作流編排、部署、執(zhí)行及監(jiān)控的中間件。在創(chuàng)業(yè)企業(yè)或小型企業(yè)，因為流程少或還沒有規(guī)范化，流程服務往往是以代碼開發(fā)的形式實現，也或者上線業(yè)務流程引擎的成本高。大中型企業(yè)，隨著業(yè)務增長，組織的擴張，都會采購LDAP系統、CRM系統、ERP系統、OA系統和CMS系統等等，像電商廠家更會建立全渠道平臺，采購大量軟件。業(yè)務流程引擎就是跨軟件系統的實現流程服務的軟件。它的目標是通過規(guī)范化的定義抽象業(yè)務流程，讓業(yè)務專家可以學習簡單的技術知識，就可以開發(fā)出企業(yè)應用。常見的場景包括客服中的工單，工單在不同人員之間流轉就是流程。IBM在業(yè)務流程引擎開發(fā)上有有著40多年的歷史。
2014年，在IBM美國Raleigh-Durham實驗室
開發(fā)下一代業(yè)務流程云服務

聊天機器人

聊天機器人也有著很長時間的發(fā)展歷史，第一個以電腦軟件的形式出現的聊天機器人也有50多年歷史了，喬布斯去世前主導的最后一個收購就是開發(fā)Siri的公司。從過去兩年的發(fā)展結果看，個人助手是個雞肋，不管是搭載在什么載體上。現在很多的聊天項目，可以冠以很好的情懷，但現實很殘酷，商業(yè)上不成功，還是在實驗室里做比較好，包括閑聊，已經被炒作的太厲害了，有嘩眾取眾之嫌。能在商業(yè)上取得成功的聊天機器人一定是基于規(guī)則的人工腳本實現的，機器學習算法起到輔助作用，就像現在的小i機器人和Siri選擇的方式一樣。

實現企業(yè)對話應用

將聊天機器人和業(yè)務流程融合，是實現企業(yè)服務的高度智能化和自動化的一種合理方式。 但是這個產品該怎么實現，是以業(yè)務人員為中心，還是以開發(fā)人員為中心？帶著種種疑問，在不斷的研究和嘗試中，我摸索著自己的答案：利用機器學習技術輔助企業(yè)業(yè)務人員撰寫聊天機器人腳本，生成聊天機器人對話邏輯導圖。這種對話服務將以各種各樣的應用的形式出現，在Chatopera，我們稱之為企業(yè)對話應用。
與此同時，2017年Gartner發(fā)布了企業(yè)應用AI的路線圖，我是非常認可Gartner的對2019年聊天機器人發(fā)展的預測的：
到2019年，在客服崗位上，超過10%的招聘是面向撰寫聊天機器人腳本的。
Gartner主要主要觀點是：

在有專門撰寫聊天腳本的工作人員后，聊天機器人可以形成良好定義的決策樹，它的返回比客服人員給出的答案更好。決策樹可以套在業(yè)務流程引擎里。
最適合撰寫腳本的人是既熟悉業(yè)務又清楚訪客怎樣和聊天機器人互動的人。
程序員并不是書寫客服對話腳本的最佳人選。

我認為，企業(yè)將會擁抱一個新的崗位：聊天機器人腳本撰寫者，我們也需要一個更簡潔的名字。呼叫中心的工作者是這個崗位最好人選。他們熟悉訪客的哪些詞語面向的是哪些問題，在弄清楚答案之前，需要訪客先回答哪些問題，他們更清楚應該如何處理異常，比如何時應該轉為人工服務。
隨著聊天機器人的應用，那些重復的、簡單的問題將統統由機器人解答，人工坐席將處理復雜的問題或長流程的工單 - 一些“棘手”的客戶。
而客服是一個場景，企業(yè)對話應用有著更廣大的空間。帶著這樣的興奮，我找到了愿意一起合作的小伙伴，投身這項富有挑戰(zhàn)同時也非常有意義的事業(yè)中：實現企業(yè)對話應用解決方案。
我們的愿景是通過人工智能技術輔助業(yè)務人員實現智能對話服務，提升企業(yè)的智能化和自動化。
目前，企業(yè)對話應用解決方案包含三個產品：
Chatopera產品線

多輪對話編輯器

多輪對話設計器是以自然語言為輸入，定義聊天機器人邏輯思維的工具。它可以很方便的通過Chatopera支持的腳本語法描述復雜的對話邏輯，并且通過函數的形式集成企業(yè)的其它服務。企業(yè)的業(yè)務人員可以很容易的學習腳本語法，制作滿足企業(yè)業(yè)務需求的聊天機器人。

智能問答引擎

智能問答引擎是運行多輪對話的環(huán)境，并且包含知識庫，機器人屬性設置，知識庫和多輪對話使用情況等信息，是企業(yè)對話應用運行時環(huán)境。 智能問答引擎帶有可視化的管理控制臺，企業(yè)可以很方便的管理對話應用。

智能客服系統

智能對話引擎可以應用于不通場景，比如客服、個人助手和機器人助教。針對目前智能客服的需求，我們?yōu)闆]有客服應答系統的客服提供全渠道智能客服系統。全渠道智能客服系統是客服應答系統和智能問答引擎的集成。
對我們來說，做用戶喜愛的產品就意味著，用戶能從我們的產品中感受到熱情，效率和盡善盡美，選擇我們就是選擇成功。
Chatopera創(chuàng)始團隊