诺尼基:通用语义是走不通的,特定语义才是方向

作者:  1号机器人网记者 释儒道

2017-06-07 21:44:25
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诺尼基创始人 曹存根
予机器人说话,以及理解事物的能力,是我们机器人从业者想方设法实现的事情。
 
现在有越来越多的企业进入到这个领域,不管是语音识别还是语义理解,都具备非常庞大的市场前景。
 
语音识别可以作为智能产品的入口,而语义理解又是作为智能产品的大脑,因此,这两者结合已经是大势所趋,只有结合这两者的应用才能完成高智能的高科技产品。
 
镇江诺尼基智能技术有限公司(简称:诺尼基)是有中国科学院计算技术研究所(简称:中科院)背景专门从事语义理解的人工智能企业。
 
诺尼基创始人曹存根说:“我们研究的结果反馈,通用语义是走不通的,未来的研究方向是针对特定的领域进行深入的语义理解。”
 
当然,现在很多机器人企业也是在特定的领域进行语义理解的训练,只有在特定的领域把语义理解吃透,才能进入更加高级的语义理解,我们称为“语用理解”。
 
1号机器人网记者:您作为中科院计算所研究员可否介绍一下,目前中科院在语义理解领域的进展情况?以及最新的研究结果是如何?
 
曹存根:回答这个问题之前,我先讲一下语义理解,语义理解包括语法分析,语法分析里面又包含词法分析、句法分析,所以让机器人理解起来是很难的。
 
举一个例子,“我要去美国”,这句话应用在不同场景就会有不同的理解。
 
比如学生,他说这句话,可能表达的意思是去美国读书,希望机器人给出一些美国大学的留学信息;如果是老人,他说这句话可能要表达的意思是去美国旅游(或看望子女),需要知道一些旅游产品信息;如果是商务人士,他说这句话的意思可能是去美国找项目,或去美国开会等等。
 
举这样一个例子是想说明,任何一句话,要理解它的含义需要在场景里才能设定,因此,没有通用的语义。
 
中科院的组织结构比较多,它里面有好几家专门从事语义理解的单位,而我们中国科学院计算技术研究所是国内最早开始研究的,也是在这领域最具权威性的研究所之一。在市场开拓方面也有了较大的规模。
 
这么多年研究下来,现在我们研究所达成一个共识,就是没办法做成通用型的语义理解,因为针对不同场景的一句话,所要表达的含义是不一样的,因此,未来的研究方向是针对特定的领域进行深入的语义理解。
 
1号机器人网记者:诺尼基的背后有中科院的技术作为支撑,目前诺尼基有什么技术成果?现在公司积累的客户有哪些?
 
曹存根:诺尼基的背景是这样,2008年我们院所在接广东移动这个单子后,帮他们做智能化改造,让客服机器人替代人工。
 
后来经单位的同意成立了诺尼基这家公司,现在联通、电信集团等都是我们的客户,另外华夏基金、天弘基金、国信证劵等也是我们的客户。
 
1号机器人网记者:你们在通讯领域技术已经很成熟了,目前是提供哪些服务?
 
曹存根:在业务上,我们分了三个层次,第一个层次是咨询,如:上网网速慢、断网等,咨询是什么原因;第二个层次是办理业务,如:充话费、查积分等;第三个层次是目前我们正在做的事情,前面两个层次的服务我们已经很成熟,现在第三个层次就需要从根本上对企业进行智能化的改造。
 
我们已经进行了1年多的时间,电信运营是一个传统的非智能化系统,特别是底层业务,它不具有智能化,目前还是普通的管理系统,如果进行系统化改造,会触动很多人的利益,所以我们称之为“变革”,从方案的酝酿上,我们有初步的设计,但是变成现实的话,还需要一定的时间。
 
1号机器人网记者:现在从事语义理解的企业越来越多,你们的语义理解在算法上有哪些不同?目前你们最新的上下文对话可以怎样交互?举个例子说明?
 
曹存根:这个问题分两个方面回答,第一个方面是准确度,如果是针对普通消费者的产品,语义理解的准确度可以低一些,但是如果是针对竞争性很强的行业,准确度就要求很高,比如:在金融客服、运营商客服,客户对准确度的要求是极高的。
 
第二个方面是系统的可维护性,且具备自我学习的能力,机器人的业务是可以增加的,需要不断的增加新的业务,整个业务过程是动态的,所以这就需要机器人具备自我学习的能力,自动去应变这个过程。
 
这是两个关键的点,另外机器人的交互性要更智能,比如:客户问一个问题,如果机器人不能理解是什么问题,那就要再反问客户。
 
举一个例子,比如“我要去南京”,在设定上,机器人可以问:“你是从哪里出发?”,“我想从北京去往南京,”因为客户往往给的信息是不全的,所以需要再三的反问,如:“您去南京可以做高铁和飞机,”“您选择是做高铁还是飞机?”“什么时间出发?”等等,需要不断的互动,才能获取更全面的信息。
 
这样的上下文回答是我们比较有特色的地方,也是我们赢得甲方信任的要点,我们对甲方承诺,只要机器人客服上线后,交互识别准确率可以达到90%以上,运营三个月后可以达到95%以上,这是我们对甲方的承诺。
 
1号机器人网记者:现在市面上很多机器人产品都具备语音的功能,但是实际体验并不理想,请教你问题出在哪里?怎么做才能改善体验的结果?
 
曹存根:如果体验感不好,说明是训练做的还不够,机器人在电视上能够流利的回答是因为做了充分的训练,一个是语音模型上的训练,另一个是在语言模型上的训练;还有一个更重要的方面,就是语义训练。
 
要想让体验效果变好,只要做充分的训练,但是这个训练是非常大的成本投入,需要对素材进行标注,再学习,完了再进行识别,不断重复这个过程,慢慢改善效果。
 
另外千万不要“梦想”通用版的语义理解,一定要选择一个特定的领域、特定的场景进行训练。
 
1号机器人网记者:从主流的语义企业反馈,现在语音与语义将走上一体化,大有语音有作为所有智能设备入口的趋势,你们在语音部分是否也有技术沉淀?或者有什么技术优势吗?
 
曹存根:我认为这个问题本身就有误导。
 
很多企业宣传语音是唯一的入口,这是不对的。
 
因为有些应用场景,语音是行不通的。很多地方的口音和放音问题,语音识别是很难达到要求。
 
哪怕就算在家里,有些私密性的问题,你也不会开口讲,都是打文字。
 
另外语音是不带理解功能的,我举例说明,我们做实验发现,比如一句话,“她在教室里给学生讲课,穿了一件红裙子,披着长发。”一看这句子,就知道讲课的老师是一位女士,但是语音是识别不出“她”,是男人还是女人。
 
再举一个例子,“山药具有健脾胃助消化的作用。”
 
当你说这句话的时候,机器人是识别错误的,这个“健脾胃”,它识别不出来,因为机器人或者语音识别系统不知道山药的这个功效。
 
还比如我说话口音重一点,机器人也是不能识别,你只要让机器人理解山药的功效,它才能理解。
 
这就是把语音识别与语义理解结合在一起的应用,这个结合点就是让语音引擎具备高度的智能,让它能知道你讲这话的意思。
 
特别是针对TO B市场,现在商业化还是以语义为主,纯语音的机器人市场目前的商业化还不是很成熟,可能还需要非常长的时间进行完善。
 
1号机器人网记者:从目前机器人企业的使用情况来看,语义的范畴太广,大家也是在做特定的领域,你们的优势体现在哪些领域?以及你们是如何进行数据采集工作的?
 
曹存根:我们现在的优势是体现在通讯、金融、家庭领域。
 
如果要切入到机器人领域的话,我们设定了500个家庭场景,可以让机器人作为家庭的陪伴机器人。
 
目前很多机器人企业把机器人定位小孩教育工具,我认为这是伪需求。
 
我们做家长的非常清楚,小孩回家后,他是在玩游戏,就算抱着机器人玩,也是在玩游戏。现在的情况是,买个机器人给他,玩几次就不玩了。
 
所以不要指望让小孩抱着机器人整天学习,这是不可能的。
 
我们现在研究的方向是让机器人作为家庭里的一个小伙伴,当然这条路也在探索中。
 
比如:家里有台机器人,它有学习的功能,可以陪伴小孩学习,有些问题,家长不知道的,小孩可以问机器人。
 
还比如:小孩考试考砸了,他不敢跟爸爸妈妈说,不知道怎么处理这事,他肯定会跟机器人聊,这个时候机器人可以引导他怎么去做,鼓励他跟爸爸妈妈说。
 
我们知道家里的场景是非常多的,所以我们研究了500个场景并进行模型的分析搭建,再进行不断的训练,当然我们不做实体机器人产品,只做语义理解部分。
 
我们希望找一些机器人企业合作,把这块业务落地。
 
1号机器人网记者:从技术角度去讲,你认为未来语义理解领域会朝什么方向发展? 
 
曹存根:首先是识别准确度,让它更高,这是永恒的研究课题。
 
另外就是“语用分析”,语用分析是未来三年主要的发展方向。
 
意思是当我们说一句话的时候,机器人要理解字面背后的意思。
 
我举一个例子,“我刚充完50元话费,现在话费不够了。”智能客服机器人经常会碰到类似的问题,你知道客户是在说什么吗?他背后隐含两个层面的意思;第一个是抱怨话费扣的太狠了,第二个是咨询你有没有方法让他节省话费,或者挑选其它更适合的套餐给他。
 
如果机器人会语用理解,那将是一个无限的商机,服务的质量将会大幅得到提高,在通讯领域,我们已经做了语用理解的部分,预计未来三年可以完善语用理解。
 
任何企业都没有办法把所有行业的语义都做透,因此,针对其他领域,还是需要其他企业在特定的领域,把语义吃透,才能进入到语用理解的层次,我相信这是未来语义发展的方向。
 
1号机器人网记者:最后一个问题,谈谈未来三年你们的发展规划?
 
曹存根:未来三年,在技术方面,我们推出语用分析产品;在市场方面,我们是想往平台的方向走,目前已经在开展了,现在我们很多项目与我们目标不一致的基本上都不做了。
 
所以我们现在特别需要合作伙伴,寻求更多的合作伙伴,往不同的行业走,如果我们能做起来,那我们就能把这个产业做的非常大。



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