我們希望把人工智能技術(shù)應用不同的產(chǎn)業(yè)中去，我們在做基礎的創(chuàng )新和實(shí)踐，今天帶來(lái)一些分享，有一些分享也是第一次在對外的分享，希望給大家帶來(lái)一些參考，一起可以攜手去加快驅動(dòng)人工智能在更多領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化的落地，人工智能是分三個(gè)階段，從最早的運算的智能到感知的智能到認知的智能。感知智能解決的是聽(tīng)、看這樣的能力，認知智能是解決思考理解的能力。認知智能是人工智能發(fā)展最高的階段，在工業(yè)革命的時(shí)候、信息化的時(shí)候解決的是人類(lèi)的體力問(wèn)題，在認知智能和人工智能是解決腦力的問(wèn)題。在這個(gè)過(guò)程中面對可以理解、可以去推理歸納的能力，認知智能目前有很多路要走，這也是目前的難點(diǎn)所在。
如圖，認知智能是相當于人類(lèi)的大腦，解決的是聽(tīng)懂、看懂、讀懂這樣的問(wèn)題，如何把人工智能跟產(chǎn)業(yè)相結合呢，簡(jiǎn)單的邏輯圖，是把認知智能進(jìn)行實(shí)名化變成實(shí)體機器人、虛擬的機器人，可以解決服務(wù)崗位、影像崗位、運營(yíng)管理甚至生產(chǎn)崗位上的問(wèn)題，再進(jìn)行行業(yè)化，去放到各行各業(yè)的行業(yè)里邊不同的相應的崗位里邊去解決相關(guān)的服務(wù)，有些朋友也校稱(chēng)我們是一家人力資源的企業(yè)，只不過(guò)我們派駐的是機器人。
2009年的市場(chǎng)，在2000年成立到2004年的階段，后來(lái)把2008年應用到了10086運營(yíng)商領(lǐng)域，2010年應用到了交通銀行這樣的金融領(lǐng)域，時(shí)至今日，越來(lái)越多的傳統產(chǎn)業(yè)開(kāi)始逐步的加入到了人工智能序列中來(lái)，有一些做潔具馬桶的傳統制造業(yè)，包括底層的做養殖畜牧業(yè)農業(yè)，都會(huì )跟人工智能開(kāi)始慢慢的相結合，過(guò)程中雖然人工智能發(fā)展了五六十年，但是現在處于拐點(diǎn)才剛剛開(kāi)始，整個(gè)的變化也是非成熟、高速發(fā)展的，也有很多不確定性的市場(chǎng)，這個(gè)過(guò)程中大陸的市場(chǎng)走在了包括香港和臺灣市場(chǎng)的前面。
我們面對媒體會(huì )被問(wèn)到，你們如何把技術(shù)落地的，可以進(jìn)行商業(yè)化是很重要的點(diǎn)，什么是商業(yè)化，就是有很多客戶(hù)、很多領(lǐng)域、很多的應用場(chǎng)景愿意為這個(gè)服務(wù)或者解決方案進(jìn)行買(mǎi)單，不僅要求有技術(shù)，而且更重要的是在過(guò)程中要有成熟的工程化、標準化的產(chǎn)品，依托這樣的產(chǎn)品在上面適配各個(gè)行業(yè)應用解決方案，也要配合專(zhuān)業(yè)的實(shí)施方法論才能有效把最底層的技術(shù)跟實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景結合，然后落地到很多產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中去。
支撐商業(yè)化很重要的特點(diǎn)是貨幣化，時(shí)至今日人工智能領(lǐng)域中應用最廣泛、最大量的應用市場(chǎng)就是在客服，智能客服概念大家已經(jīng)不陌生了，AI+智能客服的體系，基本上回顧近七八年走過(guò)的路，幾乎都是圍繞這個(gè)體系在發(fā)聲的，也有大量數據去證明在這種模式下給企業(yè)帶來(lái)很多的價(jià)值，2015年為一家銀行解決了節省六千名坐席人員、2017年可以節省九千人的坐席量，比比皆是。支撐這個(gè)體系的背后是這個(gè)平臺，如圖，圍繞自然語(yǔ)音理解驅動(dòng)平臺這個(gè)最核心的部分，也要依賴(lài)于底層積累大量行業(yè)領(lǐng)域的知識庫，依托大數據學(xué)習層相應的能力，配合多模態(tài)的識別能力，去鏈接植入到企業(yè)方方面面來(lái)產(chǎn)生服務(wù)。從2001到2004年做MSN機器人，就是解決聊天問(wèn)題，北京今天天氣降溫了、北京有霧霾嗎、我們有吃烤鴨的地方嗎？就是最早的聊天，就是解決人與人之間最自然的寒喧。再往下應用到企業(yè)級市場(chǎng)上，就是提出了FAQBot，解決了很簡(jiǎn)單的基于標準化基礎性的問(wèn)答方式。再往后面是服務(wù)過(guò)程中很多時(shí)候有很多比較難的場(chǎng)景，也是比較復雜的場(chǎng)景，后來(lái)產(chǎn)生了DeepBot，解決上下文、多意義理解的問(wèn)題，再往后是探索的是下一代要做的產(chǎn)品，現在五大Bot的融合。
機器人到底用什么技術(shù)，智能服務(wù)到底應用了什么技術(shù)，實(shí)際上很難說(shuō)某一個(gè)單一的技術(shù)組成的，在每個(gè)Bot中應用的技術(shù)都不一樣。CHatting Bot應用了深度學(xué)習的技術(shù)，發(fā)展到了深度學(xué)習第三層，這是目前的階段。再望下面，就會(huì )把被動(dòng)支持和記憶機制引入，當用戶(hù)在交互的時(shí)候，不僅僅是標準化的問(wèn)答，更重要的是來(lái)自于什么領(lǐng)域的，來(lái)自于什么用戶(hù)的，歷史上發(fā)生過(guò)什么行為，結合這樣的訴求我的回答并不一樣，這是在做記憶機制和背景機制的結合。再下一代是深度對話(huà)模型下面的，可以讓兩個(gè)機器人聊天，補充聊天和對話(huà)庫。在2B的市場(chǎng)上應用不多，更重要的是在2C市場(chǎng)上，類(lèi)人的聊天、教育陪聊是有應用之地。
FAQ Bot就是深度學(xué)習的模型+自然語(yǔ)言理解處理的模型相結合，歷史過(guò)往實(shí)踐中發(fā)現，完全依賴(lài)于深度學(xué)習模型來(lái)做會(huì )發(fā)現很多時(shí)候答案不可控，這是業(yè)界都公認的問(wèn)題，如何解決呢？把依托于自然語(yǔ)言理解的模型、精準化模型和深度模型結合，兩個(gè)模型相互制約，來(lái)實(shí)現服務(wù)更精準的目的。這里面有六大類(lèi)能力，已經(jīng)應用了七八年了。很多人中文理解會(huì )很復雜，也有一些反意的，語(yǔ)音表達有一語(yǔ)雙關(guān)的意思，這是中文處理起來(lái)很復雜的地方。多種問(wèn)法的識別，很多種問(wèn)法語(yǔ)義是一樣的，所以給的服務(wù)是一致的，余額查詢(xún)有幾百種問(wèn)法，自動(dòng)上下文模擬人與人間的交互來(lái)進(jìn)行上下文的結合，根據上下文的對話(huà)自動(dòng)的生成相應的流程，根據流程去得到相應的答案，這是自動(dòng)上下文的能力，非常類(lèi)似于人與人的交互。你問(wèn)一句不是可以得到的，要經(jīng)過(guò)多輪的交互來(lái)提取訴求，來(lái)補充相應的參數，根據不同的參數鎖定不同客戶(hù)的意圖，根據意圖再給相應的反饋，這是多輪對話(huà)的能力。深度推理能力，根據在多次問(wèn)題里面進(jìn)行類(lèi)比，通過(guò)引擎推理出來(lái)的結果給到用戶(hù)。人與人溝通經(jīng)常換好幾個(gè)問(wèn)題一起在問(wèn)，人與機器溝通也有這樣的問(wèn)題，然后再進(jìn)行答案的理解和渲染。
動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的交互問(wèn)題，動(dòng)態(tài)知識載入的問(wèn)題，在人工客服處理過(guò)程中存在答案存在于多個(gè)系統中，后臺中的數據庫，在數據庫結構領(lǐng)域要對應找到相應答案進(jìn)行組合與分析推理。舉例，之前經(jīng)過(guò)查詢(xún)系統的，用自然語(yǔ)言的理解把相應的推理過(guò)程用字庫語(yǔ)句的方式進(jìn)行實(shí)現，精準找到答案，再渲染出來(lái)。
Reconmmendation Bot，這個(gè)過(guò)程中有很多相關(guān)的推薦邏輯。比如用戶(hù)相關(guān)的推薦，根據用戶(hù)的問(wèn)題在給出答案的同時(shí)進(jìn)行相關(guān)的推薦，包括業(yè)務(wù)邏輯的推薦，知識相關(guān)的推薦，同樣一條知識里面其實(shí)有語(yǔ)義的相似、知識圖譜推理的相似，根據這個(gè)答案可以給到用戶(hù)。
Discovery Bot很多時(shí)候答案或者是問(wèn)題是存在于非結構化的素材里面的，比如在文檔里面，在這個(gè)里面如何去大量的公文、大量的文檔，如何去找到相應問(wèn)題的答案，就是現在在研究的。是通過(guò)一些非結構化的處理手段在里面做相應的分析。當用戶(hù)進(jìn)入問(wèn)題之后進(jìn)行分析，匹配到一個(gè)預值相應的答案給到用戶(hù)，當沒(méi)有答案會(huì )用這個(gè)Bot進(jìn)行分析，包括可以經(jīng)過(guò)人工復核進(jìn)行二次處理再給到用戶(hù)，被找到的問(wèn)題答案可以直接入庫補充這個(gè)知識庫，對以后知識庫可以解決的問(wèn)題會(huì )越來(lái)越多。語(yǔ)音上面做智能化的服務(wù)，不管是做智能化的呼入、語(yǔ)音導航、還是做智能化的外呼，客戶(hù)回訪(fǎng)滿(mǎn)意度調查和金融領(lǐng)域上做的催收催款的業(yè)務(wù)。也可以應用到實(shí)體終端做線(xiàn)下的服務(wù)，智能化的終端，智能交互大屏，核心是基于自然語(yǔ)言處理和相關(guān)的人工智能技術(shù)包括繪畫(huà)的能力來(lái)做到。人工智能也是智能人工，除了可以代替幫助用戶(hù)去解決一些問(wèn)題，也可以幫助人工更好的工作，這也是人工智能應用的一個(gè)方向，就是人機交互，可以在不同場(chǎng)景里面去進(jìn)行使用，可以輔助客戶(hù)服務(wù)、輔助企業(yè)的內部其他部門(mén)，比如財務(wù)部門(mén)、IT部門(mén)來(lái)做人機協(xié)作的方式。
人機交互里面，除了自然語(yǔ)音的處理，還有很重要的是知識體系、知識結構，在知識庫中兩種方式來(lái)進(jìn)行匹配，第一是呼叫中心里面做的人工坐席使用的知識結構，第二種是變成可以分享的企業(yè)內部的知識庫，可以讓?xiě)萌藛T從客戶(hù)服務(wù)人員延伸到企業(yè)的其他部門(mén)，變成企業(yè)級的知識庫，可以依托學(xué)習、培訓、考試、分享、記錄等等能力來(lái)做知識傳遞和知識應用。
監督學(xué)習的能力，這是依托于智能的能力來(lái)把人機交互數據、領(lǐng)域積累數據、爬蟲(chóng)來(lái)的數據、人工客戶(hù)服務(wù)數據進(jìn)行半監督式的機器學(xué)習，然后實(shí)現知識庫的優(yōu)化，進(jìn)行其他相應的決策指導。運營(yíng)分析已經(jīng)從客戶(hù)服務(wù)的能力延伸到很多領(lǐng)域中，比如幫兩會(huì )的人大政協(xié)的提案如何進(jìn)行查重和分析，都是用了這種分析能力而做到的。
產(chǎn)業(yè)化推進(jìn)過(guò)程中已經(jīng)聚焦到了八大產(chǎn)業(yè)應用，第一是AI智能客戶(hù)，第二是智慧城市跟政務(wù)問(wèn)題、黨務(wù)問(wèn)題、民生問(wèn)題，產(chǎn)業(yè)問(wèn)題相結合提供城市大腦。包括民政局、財政局也有很多相應的智能化的服務(wù)，來(lái)跟業(yè)務(wù)進(jìn)行結合。把綜合化的大腦跟金融業(yè)務(wù)相結合，服務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)、網(wǎng)點(diǎn)、展示、風(fēng)控和其他的領(lǐng)域中去，包括管理、運營(yíng)、生產(chǎn)部門(mén)都可以用，現在開(kāi)始往企業(yè)級運轉了。
智能制造、智慧醫療、智能辦公其他領(lǐng)域積極的布局，目前聚焦在八大產(chǎn)業(yè)。在去年12月底的時(shí)候對外發(fā)布了一個(gè)品牌，新一代的Bot開(kāi)放平臺，這個(gè)平臺是業(yè)界的創(chuàng )舉，依托其他的底層技術(shù)能力，在提供了基于云端的開(kāi)放平臺，幫助很多中小企業(yè)包括和開(kāi)發(fā)者提供現實(shí)服務(wù)，第一是免費，所有的智能化場(chǎng)景免費，第二會(huì )把在線(xiàn)的機器人和在線(xiàn)人工客服、人機協(xié)作系統整合在一起提供閉環(huán)式的服務(wù)，目前線(xiàn)上的是智能客服，后來(lái)會(huì )把智能營(yíng)銷(xiāo)、智能外呼、智能虛擬主持人等等場(chǎng)景會(huì )陸續的加入到開(kāi)放平臺中去，做的越來(lái)越好，也是往大的市場(chǎng)、往小的個(gè)人應用拓展重要的步驟。
我們在思考除了做商業(yè)化落地過(guò)程中還可以做什么，在去年去積極的推進(jìn)了一件事，寫(xiě)了一本書(shū)《智能客戶(hù)服務(wù)的技術(shù)與應用》這是講實(shí)戰經(jīng)驗的書(shū)，也是去年12月25日出版發(fā)布的。我們還積極做信息的推廣、知識的普及，去年做了一件事小i大學(xué)，因為企業(yè)沒(méi)有辦大學(xué)的資格，所以做了智慧學(xué)堂，希望把多年技術(shù)的經(jīng)驗和產(chǎn)業(yè)化落地應用的經(jīng)驗全部拿進(jìn)來(lái)，變成智力資源幫助很多政府單位、企業(yè)單位去做人才的培養，建立AI產(chǎn)業(yè)化的人才培養和發(fā)展的機制，所以有一系列專(zhuān)業(yè)化的課程可以進(jìn)行深入的發(fā)展。
創(chuàng )新過(guò)程中也在往產(chǎn)業(yè)化方向走，除了有生態(tài)合作、智慧學(xué)堂的賦能，積極的創(chuàng )業(yè)和孵化相應的公司，甚至也在做產(chǎn)業(yè)化基金來(lái)推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)持續化的進(jìn)步。謝謝大家！
