在下午的增值电信业务高峰论坛——移动娱乐和流量创新分论坛上,科大讯飞股份有限公司咨询总监刘国光分享了人工智能进展及它在智能客服领域的应用的真知灼见。
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科大讯飞眼里的人工智能发展历程
现在每个会上都会提人工智能的概念,科大讯飞对人工智能也率先提出了自己的一些看法。其实人工智能这个概念,从1956年Dartmouth会议提出来已经有61年了,中间历经波折。刚提出来大家认为整个世界只需要几台计算机,很快就可以代替人的工作,事实并非如此。大概在1980年左右,第一次人工智能进入冬天。
第二次,随着日本提出来第五代计算机计划,很不幸,2000年的时候这个计划也破产了。美国国防部下属的高级研究机构,在一些重大项目上都起到了很大的促进作用,削减了投入,2000年AI再次进入冬天。
云计算、大数据各种各样的网络带宽,AI已经进入到了爆发前夜。为什么这么讲?2006年加拿大一个科学家提出来深度学习的概念,5年以后由微软人工智能首席研究员提出来深度学习算法,在语音图像上应用,讯飞很快跟进邓研究员的设想。在2011年、2012年,深度学习算法在语音图像上分别取得了非常大的进展,加上后台的数据,所以他认为AI的第三次浪潮已经在爆发的前夜了。
人工智能将是未来大趋势
国际上各种大的机构也对人工智能的应用和趋势做出来一些前瞻性的预测,比如说德勤提出来,大概在30年以后人工智能将取代70%的工作。包括美国非常严谨的《科学》,提出来人工智能将会代替人50%以上的工作。这个数字可能在印度、中国比例要更高一些,因为这两个国家的人口基数特别大。
未来两个趋势,第一个是人工智能,第二个是万物互联。万物互联的阶段,在没有屏幕,比如说胸针、钮扣,一切可穿戴设备都需要人机对话,这时候语音就成了刚需。
他认为未来人工智能像水和电一样,包括今天的云计算,已经成为了生活的标配。国家也做了很多规划,比如说今年两会把人工智能第一次写进了政府发展工作报告,要明确做出人工智能的产业和做相关政策的引导。
人工智能有很多划分的原则,包括人工智能的路径,研究流派,产业落地。从这两种形式来看,大的实现路径,一种是通向强人工智能之路,又叫生命科学角度,研究真正大脑认识事物的机理。另外一种是通过计算机模拟人脑认识事物的过程,这是当前产业界主要的方向;利用云计算、大数据、深度学习这些算法,来实现人工智能。
当然目前大家所说的人工智能并不是人的智能,这两个概念需要区别一下。
从当前人工智能的划分,一个是生命科学,一个是计算机科学。再从另外一个角度来看,人工智能在当前产业里的应用。一个是运算智能,标志性事件就是1997年卡斯帕罗夫这个事情,象棋赢了。这是20年前的事情,现在有了李世石跟AphaGo的对战,算法更加高明了,有了认知智能成分在里面。
人工智能技术的三个阶段
大家可以看到人工智能放得更远,从历史角度来说,以色列有一个历史学者写了《人类简史》。他提出,200万年—7万年,人类的祖先并不是像历史课本上提到的,是什么山顶洞人,南平人。人类的祖先是智人,7万年以前,老祖先智人物种消灭了地球上所有其他的物种,包括尼安德特人,狮师豹头类人的物种。为什么在全球能取得这么一个统治地位呢?因为有智能诞生。
第一个阶段,就是智能的诞生。智能诞生主要的原因,就是因为语言。有了语言人们可以反馈周边环境的信息,有了语言人们就可以凝聚更多的团队。这个学者提出来,当人类这个团队达到150人以上,就是一个小的社会,这时候人类不同于其他大型物种的非常明显的优势出现了:有了团队作战的能力。有了语言,人们就可以形成更加虚构的概念,比如说什么是国家,什么是法律。中国人号称自己是龙的传人,外人入侵时国民有一个共同的信念,就是保家卫国,这是人类历史上智能产生的基点。
第二阶段是感知智能和运动智能,波士顿动力所发明的机器人大狗,可以让机器在雪天里行动,可以防御人的攻击。还有感知智能,能听会说,能看会认,可以让机器像人一样有感官,能够通过语音识别听懂人们说的内容,让机器有了摄象头以后,可以看到眼前的世界。谷歌的无人驾驶汽车,如果不涉及底层认知智能算法层面的话,光通过传感其实也可以实现无人驾驶,假如在一条没有障碍的道路上。
第三阶段工业界和产业界需要长期投入的领域,认知智能,让机器能够理解,会思考。科大讯飞的口号就是让机器人从能听会说到能理解、会思考,这也是科大迅飞成立的宗旨。刘国光认为一个好的人工智能的应用一定有三个层面需要结合起来:深度学习的算法、大数据、涟漪效应。
科大讯飞在感知智能与认知智能的探索
刘国光讲到他清醒地认识到,每次会议都提到人工智能,人工智能已经有了一些泡沫。从这个数据来看,大概10年前从事人工智能的公司不足20家,去年年底已经达到了700多家,这里一定有水分在,可能有些公司都号称人工智能公司,但是现金流、投入产出都会有一些问题。
刘国光表示科大讯飞是注重产学研用一体化,可以将又快又好的技术迭代到产品中来。刘国光表示前一个阶段中科院党组书记还率队到讯飞考察,准备把科大讯飞作为最大的人工智能孵化器,让更多教授、专家学者的科研成果可以快速面向普通消费者。
- 感知智能
语音合成。评价语音合成的好坏,有个自然度的评价指标。比如说流畅度、自然度上评价一个系统好坏,讯飞是全球唯一一家超过4分的系统,4.7分就是中央新闻联播播音员的发音水平,刘国光认为它是顶级的水平,讯飞是全球唯一一家超过4分的,不管是中文还是英文。因为有了科大讯飞这家公司,中国享受了全球最好的语音服务。
万物互联的时代就要到来,任何的设备都要和人进行对话、交互,触摸其实在小屏或者无屏的状态下,尤其是远场。如果家里智能设备过多,每一个都需要操控,非常不方便,语音识别技术就解决了这个问题。可以3—5米,5—8米唤醒机器,以及进行应用。
- 认知智能
首先是机器的推理学习,刘国光说2016年讯飞参加了Winograd的比赛,有人说这是图灵测试的迭代版本。需要有一些常识推理的题目在里面,比如说爸爸没法举起他的儿子,因为儿子很重,问你到底谁重。科大讯飞做到了全球第一,但是离使用还是有很大的差距,也就勉强几个,60分而已。
另外在自然语言理解和知识图谱的构建,有一个NST比赛,讯飞研究院和约克大学联合参赛的队伍,比赛中取得了很好的成绩。人物关联关系我们要发现,比如说美国大选期间,特朗普炮轰杰克布什,说伊拉克战争都是你哥哥的错。要把他们的关系、脉络自动挑选出来,这反面科大讯飞也是60多分,刘国光表示离完全构建一个智能化的知识库还有很大的路要走。
其次教育领域也得到了很多应用,政策的改革落实、推动,需要有技术辅助。有了技术就可以做更多改革的事情,测试里机器的公正性远远超过老师的水平,因为老会累、会疲倦,这个技术极大推动了中国教育改革,这也是讯飞在资本市场上受到追捧的很重要的原因,现在教育业务已经占到了整个市值的1/3.另外是晓译翻译机制,讯飞对标谷歌,在翻译准确率跟它一致。评价翻译中国是信达雅,英国也有一个值。随着数据不断回传,随着翻译机不断迭代,2年后能达到一个专八的水平。
此外的全双工技术,现在还是初级阶段,以前人说的时候机器不能说,机器说的时候人不能说,现在有了全双工技术。另外还有自动纠错、多轮对话,中国人说话比较绕,需要我们把上下文连接起来理解意图,这是多轮对话技术。
智能客服行业日益完善聊天机器人将取代人工客服
刘国光表示对整个过程抽象出来看,无非就是三种情况。第一种是信息充分的,机器完全可以代替人类,这是毋庸置疑的,效果差一点也没关系,肯定是有成熟的空间。第二种是信息不充分,人机协同,比如说之前说“打死、打死”这样的情况,不了解情况的以为在斗殴,但实际上是丈夫在教妻子开车。第三种是人类主导,机器辅助的情况,做音乐、谱曲之类的。
智能客服行业发展与趋势,中国智能客服产业实际上在国际上都是非常领先的。呼叫中心现在可能到了需要变革的时候了,现在技术还是比较成熟的,以前呼叫中心完全可以被替代掉,由于一些数据和案例。Gartner预测到2020年40%的需求会由机器处理,包括聊天机器人,处理日常业务的一些请求。
互联网女皇也提到了,随着技术的发展,在日常的工作生活里各种各样的聊天机器人都会无处不在。着需要人工去服务的,都可以无缝引入聊天机器人的技术。从业界来看,人工智能无非就是两种形态,从单独的机器人应对业务,到人工辅助机器人,或者机器人辅助人工,实际上已经分不开了,完全融合在里面了。
在后台相当于机器辅助人,呼叫中心还是劳动密集型的产业,座席工作压力非常大,每天接很多电话,需要对业务有非常好的理解,知识库非常庞大,一时半会儿也找不到。所以需要有AI去辅助人工的机制,去减轻它的工作量,降低它的工作强度。后台需要智能化去支撑,这样才能让人机协同做得更好。
智能客服用了三大块核心技术,语音识别、语音合成、自然语言理解。这三项技术在国际上都是最领先的,有很多应用成果在里面得到体现。这是产品的演进,拿语音导航来说,你除了关键字我就识别不了了,这是以前,现在有了人机对话的机制,接下来科大讯飞会做全语音门户。未来的客服呼叫中心里越来越多的存在,进来就是问你做什么,我能给你提供什么样的帮助,复杂的业务由人机协同来做。
从产品的价值来说,为什么要建设智能化的呼叫中心?从四方面衡量。
1.降低运营成本,金融行业接一通电话可能需要5块钱,运营商稍微低一些,机器接电话不到几分钱,这是降低运营成本。
2.提高工作效率,如果能实时转写记录,工单记录一定是高效的,现在语音输入法可以做到98%的识别率,一分钟可以400字。
3.用户体验,国内大的微信、支付宝对于用户体验是极度重视的。
4.流程组织改进,想改造流程、业务、风控体系其实很难,因为没有抓手,没有办法说服用户,说服其他的组织部门做改进,我们有了智能化呼叫中心,有了数据说法,就可以驱动后台,去改变我们的管理、营销。
这是我们整个智能客服的服务体系,通过一句话判断用户的需求,我们识别他的诉求,做业务匹配。在通话的过程中我们有自助机制,AI辅助人工,做问题的推送、营销提醒,后台我们有自学的机制,可以让业务更好的服务前端的服务,形成持续迭代的机制,更好的为前端提供服务。