注：智臻智能系天堂硅谷所投資企業
以下是智臻智能（小i機器人）創始人、CEO朱頻頻在新智元AI WORLD 2017世界人工智能大會上的演講，題目是《會話式人工智能的商業價值》
小i機器人已經成了16年了，從聊天機器人開始起步，在行業取得了領先位置。近幾年能夠明顯感覺到人工智能行業很火爆。這次是AI的第三次的浪潮，而且大家認為這次AI的爆發已經成為必然，我也認為這次不會有低谷，不僅是市場對這次人工智能技術報樂觀態度，這次國家對人工智能也非常的重視，投入了巨大的資源支持創新企業。
雖然現在目前人工智能在產業上的落地還不是那么的多，但是未來可能3到5年以后，人工智能會產生巨大的價值，對傳統的產業進行升級改造，創造更多的價值。
三年內智能客服的巨大市場，85%的工作將由AI完成
人工智能有兩個非常重要的作用。第一就是替代人工去減少人工——減少什么樣的人工？減少重復性的、沒有更多附加價值的工作。另外就是提升效率，提升我們每個人的工作效率。其實無論是什么樣的AI應用都脫離不開這兩點。
我們看到下圖中最右邊的報告（紅框標注），說三年以后，2020年將有85%的客戶服務將由人工智能去完成。這件事已經不僅僅是預測，它正在發生，也是這么多年我們一直在做的事情。
在眾多人工智能技術當中，其中有一種叫會話式人工智能，顧名思義，就是模擬人可以去完成對話。對話的過程不僅僅需要自然語言的處理和理解，還需要更多的背景知識。這些背景知識有的是專業領域的知識，有的是開放的知識。現在，無論是人工智能還是機器人，理解開放知識的水平還比較差。前段時間一些人工智能大拿說，我們要解決常識的問題，也只有解決了常識的問題，才能夠讓人工智能、讓機器人能夠真正像人一樣跟我們交談。不過，目前的會話式人工智能還是基于專業知識，領域知識的支撐。
去年Gartner發布了一份報告，認為會話人工智能將是今年的10大技術趨勢之一。
這也在市場上得到非常多的印證。小i機器人已經在垂直行業上做到了行業第一。我們給招商銀行(600036)做的智能客服機器人，在美國把它叫做虛擬客戶助理。后面兩位是蘋果和微軟，叫做虛擬個人助理，VTA。第四個亞馬遜，它們的Echo大家非常熟悉了，也是非常典型的會話式人工智能的應用。
這些都是會話式人工智能的典型代表。如果我們只提供給虛擬機專業的知識，讓它成為一個行業領域的專家，那么在商業上就有很多實際落地，比如說招商銀行的小招機器人，到現在已經有四年多了，積累了非常多的用戶。你可以跟它聊天，問很多關于招商銀行信用卡的問題，還可以在微信公眾號上修改密碼。不僅僅是微信，在招行的網站上，QQ、微博、招行手機客戶端，甚至在電話客服中心和線下門店，這個智能客服機器人都在，有非常多應用場景。
客服機器人到底替代了多少人工智能？中國建設銀行(601939)在公開的媒體上列舉了這樣的數字，微信版智能客服機器人，每天可以應對300萬的會話，如果這些會話全部由電話完成，需要9000人。用了客服機器人后，一年能夠節省的成本至少是十幾萬。
小i從最早做MSN聊天機器人開始，現在為很多的政府和企業提供人工智能的實際化產業化的解決方案。現在，全國前50大銀行中，有40家已經都用了小i機器人的系統。不僅是銀行，金融領域的證券、基金、保險也使用了這套系統，還有電信運營商、電子商務、航空，學校……只要有對外服務需求的地方，都已經是我們的客戶，或者正在成為我們的客戶。對于企業客戶，我們需要創造價值，而對于政府，服務的形態可能比較類似，但政府還需要體現為民服務的理念或者態度。
:: 剖析小i核心技術，三大層次，深度整合領域知識和自然語言處理
我們的核心技術從自然語言、從問答開始的。現在，我們已經能夠為客戶提供全棧式人工智能解決方案，語音、圖像……全渠道多模態的人機交互。中間涉及到AI的一些關鍵技術，包括自然語言、智能會話、智能語音、計算機視覺等方面，這些技術都有共通的機器學習和深度學習技術做支撐。在底層是數據以及計算能力的問題。
上層的產業應用是對各行各業賦能。例如，上層的應用中對文本的情感分析，我們現在不僅支持中文，英文版本也已經完全具備；這里的“完全具備”，不是說只有能力，而是英文產品已被客戶采購，而且采購了不止一套。
但是，對于會話式人工智能，除了自然語言處理和理解的能力，還需要一個會話系統來支撐。交互的時候系統除了要理解用戶說的是什么，還要知道給出什么樣的回復。系統需要對用戶的提問進行分析，如果信息不完整，還需要進行補充。所以，后面離不開對知識的匹配、搜索和推理，需要一整套知識工程去支撐。
問答系統解決的是簡單明確的問題，還有很多問題需要進行深度的理解和推理。我們把這類問題叫做“深度AI”。同樣一個問題，同一個用戶的意圖，表達的方式可能多種多樣。我們要自動把一種表述泛化成多種問題的問法。比如說運營商或者是銀行，用戶經常會查詢余額。在查詢余額的時候，用戶的表達是多種多樣的，比如說“我還有多少錢？”“還有多少錢在里面”，還有錯字的可能。我們在實際的案例當中還發現，有人甚至說“老子還有多少錢？”“余額夠不夠？”那我們如何解決？這需要有很多的積累，跟領域密切相關的數據，只靠算法無法解決這樣的問題。
基礎AI對于小i來說已經被解決，我們已經完全產品化去解決簡單的搜索式問題。我們現在重點要解決深度交互的問題。
深度AI絕對不只做簡單一輪的對話，必須要實現自動上下文，它一定是跟知識關聯在一起，而多輪對話的能力要跟業務深度整合。所以我們也提供了一個非常強大的設計器，每個節點可以跟自動的語意關聯在一起，也可以跟系統里拓展的能力相關聯。
這樣做有什么好處？智能音箱是一個很典型的例子，未來我們有可能不再通過手機，而是通過對話、通過觸摸去解決問題。會話模式就可以整合到現在物聯網的能力當中。此外，當你跟機器人交互的時候，如果你提供的信息并不完整，機器人會主動反問你，比如我說我要訂一張飛機票，沒有提供起點和終點，機器人就會追問，你要訂什么地方到什么地方的機票？你說，我要訂一張從上海到北京的。然后它給你一張從上海到北京當天的飛機票，但你突然想起那天有事，于是你可能緊接著加一句，其實我需要下下周三的。這時機器人就預定一張下下周三的飛機票給你。這里面有自動的關聯，有主動的提問，還有非常重要的對時間實體的識別，比如“下下周三”就是這樣一個識別。
還有一些深度交互的功能，比如“周五北京比上海高多少度？”我們在系統當中并沒有設計任何固定的程序去解決溫度的比較問題，這個過程是自動生成的。我們的系統中只有獲取溫度的接口和進行比較的理解，后面的過程是自動生成的。同樣的道理，還有多意圖的理解。人和人在交互的時候，一句話其實帶有多種意圖，如果我們僅僅對用戶說的這一句話跟知識庫里的數據進行語意匹配，就很難深度理解這句話實際要表達的意思。比如說單獨問上海的天氣如何，單獨問上海的特產是什么，機器很好回答。但是如果在一句話里同時問上海的天氣和特產，這時就需要把兩個答案合并起來一起給到用戶。我們系統中聚集了很多的知識，有大量這樣的組合以及關聯，因此交互的場景非常豐富。
這得益于什么呢？就是把知識和自然語言處理深度整合到一起。不是簡單的先做自然語言處理，再去做知識的處理。我覺得這里非常重要。如果你使用第三方的開源的自然語言處理引擎，我相信你一定不會完成這樣的工作。還有一個功能是意圖推薦，這個能力我們的客戶非常喜歡，為什么呢？因為可以在服務的過程當中把營銷進行無縫整合。比如說運營商的場景，用戶提問“我的流量怎么用那么快？”這時候客戶機器人就可以回復，我可以幫你查詢，流量現在只剩7M了，同時加一句，有一個流量疊加包您需要購買嗎？現在是優惠活動期間。這樣，在服務用戶的過程中，推薦消費的過程也完成了。
會話式AI產業應用場景，金融、機器人、辦公、終端、醫療、制造……改變正在發生
剛才說了自然語言處理和智能會話相關的技術。實際上，現在小i機器人也在從事智能語音、智能圖像相關的工作。在智能語音方面，浦發銀行(600000)、招商銀行等很多銀行都已經用上了我們的電話智能語音交互系統，這里面語音識別的技術也是小i自己開發的。
在國內的智能客服產業，小i市場份額非常大，我們提供的智能客服不僅對內，還有對外。對內的智能客服機器人，比如員工培訓、員工內部服務；對外的智能服務，有基于互聯網的，有通過手機APP的，還有通過微信的。
我們還提供智能知識庫，在智慧城市方面小i也有非常多的應用。我們在智慧城市應用場景還提供一個比較有趣的模式，除了做問題的咨詢，還可以進行投訴。比如用戶投訴“我家旁邊有一堆垃圾很長時間沒人處理了，現在找誰處理一下？”投訴可以通過語音，也可以通過文本提交。后面有城市大腦在處理這個過程，把用戶投訴提交到相關部門去處理。現在分派的準確率還不錯，有90%以上，但還有可能是錯誤的。發生了錯誤會被打回來重新學習。
除了智能客服和智慧城市應用，小i機器人在智能機器人里面也有廣泛的應用。小i機器人不做硬件，只提供機器人的大腦，比如說智能家居、智能車載、可穿戴式設備，都可以提供相關的能力。大家可以看到我們面向企業的硬件解決方案，我們也有很多合作伙伴。
還有一些新的領域，我們也陸續做了不少商業應用，比如智能辦公、智慧醫療、智能制造。我們最后發現，這里面才是巨大的金礦。
我有一個非常重要的感覺，人工智能不是一些技術的概念，也不是用來做一些酷炫的產品供我們自娛自樂。人工智能應該發揮它的價值。
當然，人工智能的技術門檻不低，但是光靠技術也做不了事情，還需要應用場景和數據。更重要的是要把這些要素形成一個正向循環，這樣創業才有可能成功。
