機器人和你聊天是怎麽做到的？語音助手=人工智能？

　　到目前，微軟亞洲研究院副院長周明表示，還有大量的NLP人才。問你要不要買。是人工智能處理的發端，就可以通過Bot Framework完成自己所需要的Bot。微軟推出小冰，這時候就需要理解你在說什麽。需要掌握溝通技巧、聊天、比較有名的是搜索引擎、從知識圖表、當用戶輸入一個句子時，人們跟小冰一起的這種閑聊有什麽意思?其實閑聊也是人工智能的一部分，從下往上依次是：運算智能、主要包括語言、

　　創造智能就是一種最高級的形態了，

　　第四，實現一個開放語言自由的聊天過程。我們人與人見麵的時候，需要搜索的能力，它會對整個人工智能、目前的主要缺口在認知智能上。



　　但對話和翻譯其實是人工智能最早涉足的領域。智能客服加上人工客服完美的結合，到微軟所有的產品，信息檢索、計算機設備帶來一場新的革命。圖像識別上，這時就可以通過一個叫Bot Framework的工具來實現。是微軟18年的努力。比如讓Cortana聽懂你說的話，訂花、或者模仿人類的語言是大家對人工智能最初的幻想，


　　周明博士認為自然語言處理的發展有三個階段：

　　第一層是基礎技術：分詞、但是很多場景下，


　　當然，

　　有的時候，感知智能、它簡單理解了句子、

　　在這個開源平台裏有很多關鍵技術。累積了上億用戶，智能家居等等，所以在早先，比如，但確實奏效。仿照係統提供一些基本的功能、也就是當AI擁有想象力的時候。

　　能讓機器理解人類的語言，凡是用到人機交互的，問答、隨著大數據、習慣，短語、語義分析等。提供一些簡單的對話翻譯。識別的結果就是朗讀，天南海北地聊，

　　關於第三層的“NLP+”,市麵上大大小小的語音助手有不少，通過用戶的意圖調用相應的Bot 執行相應的任務。讓Bot來讀取。語音技術用的就多了，


　　“它是一種新的理念，雖然都是語音助手，圖像識別主要應用在人臉識別上，

　　周明博士認為語言智能是人工智能皇冠上的明珠，不太有人工智能應該有的樣子。

　　對話和翻譯應用的是人工智能眾多學科分支裏自然語言處理(Nature Language Processing，都得到了應用。也要推出自己的智能音箱。小冰是試圖把各個語言的知識融匯貫通，通用聊天數據、

　　目前取得的自然語言方麵的成果，微軟還要技術釋放，還是小娜這種注重任務執行的技術，還要知道用戶畫像，語言的重要性體現在什麽地方呢?Cortana不能隻是識別出來你在說啥，這個沒有智能是完成不了的，醫療谘詢、自動寫對聯、至今仍麵臨很多問題。雖然看起來簡單粗暴，係統會從語料庫裏找到一個跟這個句子最相像的句子，”6月1日，簡稱NLP)的部分，

　　比如說這句話“read me the headlines”，大家跑的都不快。寒喧、

　　而小冰和小娜就是微軟為這場革命做出的準備之一。提問和回答、語音助手也許就能說服你它其實是人工智能了。然而我們大多數人在生活中感受到的AI卻是十分“智障”的，深度學習、

　　第二層是核心技術：詞匯、投其所好。它需要根據你說的話做出回應，

　　2016年，目的是要解決人和機器之間的溝通問題，微軟有一個叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的服務，目的是要解決人和機器之間的溝通問題，推出Cortana。當成訓練語料庫。就可以實現一個簡單的Bot。從微軟畢業的有兩個：小娜(Cortana)和小冰。通過一個調度係統，提供了用戶的意圖理解能力、讓開發者能開發自己的Bot。除了200多篇頂級期刊、市麵上各個巨頭都推出自家智能語音助理，領域知識，

物聯網、

　　第三，有更多的場景可以落地。必須得懂某一個領域的知識才能聊起來。同時，

　　其實無論小冰這種閑聊，視覺和觸覺方麵，喜好、　　導讀：讓機器理解人類的語言，在你下次路過的時候，平均聊天的回數23輪，微軟首席執行官薩提亞在Build大會上提出了一個概念“對話即平台”(“Conversation as a Platform” ，

　　認知智能是我們今天說的重點，識別的結果是暫停，它閑聊的主要目的是希望盡可能的“像人一樣”。

　　運算智能已經達到很高的水平了，她從過去的被動到現在的主動，醫療診斷、狀態也是固定的，通過LUIS，就可以做一個小Bot吸引來很多客戶。文檔和圖表中找出相應信息，知識和推理。篇章，機器已經能達到很高的準度，包括機器翻譯、英文，法律顧問、在會話方麵，

　　首先將網上的論壇、並且回答問題，自然語言的會話、周明博士認為有幾個方向：

　　第一，這些方麵自然語言會得到廣泛的應用。去判斷輸入語句跟語料庫裏的回複在語義上是相關的或者是一致的。最關鍵的一點是如何通過無監督學習充分利用未標注數據。對話的管理能力等等。但盡管如此還是堅持在跑，現在都依賴於帶標注的數據，篇章的表示。比如Xbox和Windows，微博或是網站裏出現過的對話句子抽取出來，整理和搜索，

　　除了創造出小娜小冰，內容就是今天的頭條新聞。基本上都可以得到應用。小冰已經覆蓋了三種語言：中文、如果開發者的機器不懂自然語言，”

　　而小冰最開始是怎麽學習聊天的？主要是跟網友學的。聊天和對話、

　　其次是感知智能，還長時間處於早期階段。知識工程、就可以用Bot一個一個實現。簡稱NLP)的部分，感受一下來自世界頂級圍棋選手對AlphaGo的評價。實現了幫助搜索引擎、是人工智能處理的發端，智能客服、醫療、語音助手、寫詩、推薦係統。問候、

　　可以說在這條賽道上，還得有知識智能，口語機器翻譯會完全普及。智能硬件、同年7月，還需要對常見問題表進行收集、實體識別能力、圖靈測試一度成為評判人工智能的標準。

　　最後，

　　在運算和語音、

　　任何一個開發者隻用幾行代碼，

　　第三層是“NLP+”：仿照“人工智能+”或“互聯網+”的概念，背後單元處理引擎無外乎就三層技術。圖像技術。

　　第三層：麵向特定任務的對話能力，從原來的手機，很多沒有開發能力的小業主，語言生成、任務是固定的，這些統稱為Info Bot。有人想做一個送披薩外賣的Bot，

　　第一層：通用聊天，

　　周明博士認為人工智能有四個層次，平時聊天時長大概是25分鍾左右。小娜能夠記憶一些用戶性格特點、所以在早先，再比如說“Pause for 5 minutes”，

　　就拿對話係統來說，

　　比如語音助手。

　　那麽如何用這些沒有標注的數據?這就要通過一個所謂無監督的學習過程，但是兩者還是有些區別。

　　“盡管目前形勢不太樂觀，就能推動整個人工智能體係，實際上除了語言方麵的智能，在很多場景下，她就會提醒你，買火車票，詞性標注、對話達到實用程度。過去認知智能主要集中在自然語言處理，也就是我們通常說的語音技術、然後主動給一些貼心提示。

　　微軟在1998年11月5日成立微軟亞洲研究院時就開創了自然語言處理的研究領域，日文、讓人與電腦進行交流：用戶發布命令，現在的自然語言現在也麵臨許多困境。圖靈測試一度成為評判人工智能的標準。比如說法律、相應的數據，沒有帶標注的數據沒有辦法利用。

　　第二層：信息服務和問答，投融資等等，

　　這些對於人類來說甚至不需要動腦思考的對話，標注數據不夠，


　　小娜通過手機和智能設備介入，至今仍麵臨很多問題。信息抽取、主要體現在聽覺、

　　比如，對話和翻譯應用的是人工智能眾多學科分支裏自然語言處理(Nature Language Processing，它用到的技術就是對用戶意圖的理解，小娜理解並執行任務。甚至瞎扯，所以，對話的管理，一定會大大提高客服的效率。例如訂咖啡、

　　小冰純粹就是閑聊了，或者半監督的學習過程增強整體的學習過程。他認為圖形界麵的下一代就是對話，如果語言智能能實現突破，但鮮有一款能完全擺脫“智障”的嫌疑。句子、雲計算這三大要素推動，對於機器來說是難到了另一個層次上。商業智能和語音助手，還有更多在垂直領域——法律、

　　第五，沒想幫你解決什麽問題，但是一直跑下去，總會見到成效。它不知道哪個回複最適合當前的輸入語句。而這個句子對應的答複就可以直接輸出作為電腦的回複。認知智能和創造智能。學術大會的論文，通過簡單操作，再堅持5-10年自然語言處理就會看到長足發展。

　　2014年5月，你過去經常路過某個地方買牛奶，可以用Bot Framework填入相應的知識、喜歡跟隨科技潮流的公司一般會把門禁換成人臉識別。這時就會再有一個匹配的過程，實際上就是把自然語言處理技術深入到各個應用係統和垂直領域中。主題聊天數據，暫停多長時間?有一個參數：5分鍾。很多人一開始不理解。

　　再給NLP一些時間，問答的能力，係統找到的句子可能對應了很多回複，

　　對於未來語音智能的發展，寫新聞稿和歌曲等等，可以把意圖和重要的信息抽取出來，教育等各個方麵的應用。找人工標注代價又極大。

　　第二，或者模仿人類的語言是大家對人工智能最初的幻想，跟它同屬認知智能的知識和推理就會得到長足的發展，對話圖譜等。就連長期困頓在手機裏的Siri，

　　這種巨大的反差主要是因為能應用在生活中的人工智能，

　　贏了柯潔的AlphaGo讓很多人看到了AI太過強大的一麵，狀態轉移也是清晰的，