7月19日-20日，以“擁抱數(shù)智經(jīng)濟·賦能產(chǎn)業(yè)生態(tài)”為主題的「市北·GMIS2019全球數(shù)據(jù)智能峰會」在上海召開。思必馳聯(lián)合創(chuàng)始人/首席科學家俞凱受邀出席，并在20日的「智能應用與產(chǎn)業(yè)生態(tài)」板塊中分享了《可定制對話式人工智能》的演講。
AI技術落地的主要矛盾
在我們的日常生活中，C端智能產(chǎn)品基本都已做到了根據(jù)用戶的產(chǎn)品使用習慣而進行的個性偏好推薦，從而為每位用戶提供精準的產(chǎn)品服務。其實在B端，技術方案提供方同樣要面對客戶“千人千面”的產(chǎn)品需求。
俞凱談道，技術提供商的通用技術和高度靈活個性化應用的需求往往成為主要矛盾。
于是，為了解決矛盾，思必馳推出可定制的對話式人工智能平臺DUI。通過工程、資源、算法三方面的支撐，DUI平臺以對話為核心，滿足高可用定制與規(guī)�；ㄖ�，提供智能終端服務與智能信息服務，從而實現(xiàn)產(chǎn)品可定制對話式人工智能。
定制化便是解決AI技術落地主要矛盾的良方，提供針對性的技術方案，滿足企業(yè)客戶高度靈活的個性化應用需求。
有人說如果語言是人工智能的皇冠，對話便是皇冠上的寶石。
不同于語言問答，對話的整體架構是由感知到認知形成的閉環(huán)。在感知智能層面，語音識別與合成作為人機對話輸入與輸出的兩端，是完成對話的基礎；在認知智能層面，將是對信息進行理解、以及決策和表述，基于相關搜索與數(shù)據(jù)資源的處理，是完成人機交互任務的關鍵。
針對對話層面的認知智能技術路線，俞凱教授指出，將縱向的深度學習結合橫向的遷移學習，用小數(shù)據(jù)完成大規(guī)模的模型更新，比如，基于概念數(shù)的語義槽共享，在共享環(huán)境下做深度學習，使得無需復雜的定制，只要在大多數(shù)定制的基礎上把原始概念語義解析的能力遷移到各個不同的領域，即可實現(xiàn)對話的快速自動適應。將數(shù)據(jù)驅動演變?yōu)閿?shù)據(jù)配合知識混合驅動，通用信息模型與場景專用信息模型做到精準認知與高效表達人機對話。將由需要預先搜集數(shù)據(jù)的開環(huán)學習轉變?yōu)楦聰?shù)據(jù)模型的閉環(huán)學習。
最后，俞凱教授表示，我們會認為在未來一定可以看到對話的智能，它不是一種通用的技術，一定是可以在每一個產(chǎn)業(yè)里面取得有自己獨立個性的，并且都是比通用技術更高水平的定制化的對話式人工智能。
AI技術的應用創(chuàng)新
峰會最后，俞凱與華為IT標準專利部主任工程師黃之鵬、碼隆科技聯(lián)合創(chuàng)始人/首席技術官MattScott、暗物智能研發(fā)總監(jiān)梁曉丹、Wonder Technologies首席數(shù)據(jù)科學家Christopher Dossman共同圍繞AI應用創(chuàng)新與挑戰(zhàn)進行了一場圓桌對話。
俞凱表示「在未來十年可解釋的AI是最重要的方式，只有可信的AI才能夠推廣到各類領域中�！�
近年來AI正歷經(jīng)發(fā)展的高潮，但遠非終點。在遠未來，人工智能最終會以什么形態(tài)出現(xiàn)，我們不得而知。在近未來，我們對人工智能的應用創(chuàng)新需要結合現(xiàn)有認知，先服務賦能好現(xiàn)有行業(yè)，這是基礎同時也很重要的應用創(chuàng)新之路。
