機(jī)器人逐漸崛起 但情感計(jì)算還不過關(guān)
現(xiàn)在,機(jī)器漸崛計(jì)算情感計(jì)算正在幫助完成人機(jī)交互這一命題,人逐充分挖掘人工智能技術(shù)可能為人類創(chuàng)造的起但情感價(jià)值。也許在不遠(yuǎn)的過關(guān)將來,擁有《超能陸戰(zhàn)隊(duì)》中的機(jī)器漸崛計(jì)算“大白”不是夢(mèng),更多場(chǎng)景將會(huì)有它們陪伴。人逐
人工智能背后的起但情感情感經(jīng)濟(jì)
“AI對(duì)我們的定義不僅僅是大數(shù)據(jù)和算法,還有模擬人的行為方式,能夠理解到人講話的意圖,只有語義的理解還不是真正的AI,還包括自然元素里的成都成華怎么找小姐上門服務(wù)vx《134+8006/5952》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)情感、意圖的理解。”在由《商業(yè)周刊/中文版》主辦的“展望2017”峰會(huì)上,竹間智能科技創(chuàng)始人兼CEO簡(jiǎn)仁賢告訴記者。
作為微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院前副院長(zhǎng),簡(jiǎn)仁賢曾負(fù)責(zé)微軟小冰及小娜產(chǎn)品技術(shù)的研發(fā),情感計(jì)算是其目前研究的重點(diǎn)領(lǐng)域。根據(jù)用戶文字或語音對(duì)話輸入,深度理解對(duì)話主題、意圖與情緒,并結(jié)合上下文與對(duì)用戶的記憶,進(jìn)行合情合理的回答,這是情感計(jì)算最主要的意圖。
早在2012年,受西班牙財(cái)政危機(jī)的影響,一家巴塞羅那喜劇俱樂部的夜場(chǎng)觀眾流失了三分之一,為了提升上座率,這家喜劇俱樂部別出心裁地采取門票免費(fèi)但按照觀眾觀看時(shí)的笑容數(shù)來收費(fèi),結(jié)果客源提升了35%,收入也相應(yīng)增加,負(fù)責(zé)識(shí)別和統(tǒng)計(jì)笑容數(shù)量的技術(shù)就來自于一家名為Affectiva 的公司。
讀懂、聽懂、看懂
這是情感計(jì)算的一個(gè)片段。在簡(jiǎn)仁賢看來,要做好人機(jī)交互,首先機(jī)器人要能夠做到讀懂、聽懂、看懂。
所謂讀懂就是要解析一句話背后的情感、情緒、心情、感覺,通過搭建情緒模型,并進(jìn)行深入分析得到答案。此外,對(duì)話聚焦主題,并判斷出語言背后的語言行為也是加深理解的重要方面,比如判斷這一語言是咨詢問題,還是詢問意見。
看懂,不僅需要理解自然語言、搭建對(duì)話系統(tǒng),更重要的是機(jī)器視覺、人臉識(shí)別上的技術(shù)成熟。精準(zhǔn)識(shí)別面部表情與動(dòng)作,能夠判斷一個(gè)人情緒變化、情感變化和注意力變化,并能夠在多樣場(chǎng)景上應(yīng)用。例如一個(gè)人走進(jìn)一個(gè)商場(chǎng),機(jī)器如果能夠識(shí)別出是緊張的狀態(tài)或是憤怒的狀態(tài),就能為安保工作帶來積極效果。
聽懂則更聚焦在語音識(shí)別技術(shù)上。同樣的話用不同的語調(diào)表達(dá),往往能傳遞不同的意思,高興、無奈、憤怒,都是語音能夠傳遞的不同情感。
簡(jiǎn)仁賢認(rèn)為要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),類腦對(duì)話機(jī)器人、機(jī)器視覺、語音情感、多模態(tài)情感計(jì)算成為四個(gè)可發(fā)展的基礎(chǔ)支撐技術(shù)。“多模態(tài)情感計(jì)算即對(duì)語言、聲音、圖像進(jìn)行綜合計(jì)算分析,得出背后的文字情感、語音情感和面部情感的綜合結(jié)果。” 簡(jiǎn)仁賢解釋道。
精準(zhǔn)地判別意圖,才能完成任務(wù)。如果一個(gè)機(jī)器人只能閑聊,就達(dá)不到研發(fā)者要建立的黏性跟互動(dòng)。簡(jiǎn)仁賢把目前市場(chǎng)上存在的對(duì)話機(jī)器人分為三類——只會(huì)瞎聊的、指令式的、只懂垂直知識(shí)的。
當(dāng)前對(duì)話機(jī)器人的普遍問題,就是局限于關(guān)鍵字、詞的處理,單句問答,不能理解上下文。實(shí)操過程中,只能用“人工”來處理指令,讓機(jī)器人們顯得不那么“智能”。
沒有記憶也被認(rèn)為是機(jī)器人對(duì)話過程中的頑疾。沒有記憶,就不能積累交流對(duì)話中獲取的信息,即不能對(duì)人產(chǎn)生一個(gè)完整、全面的數(shù)據(jù)畫像,不存在產(chǎn)生理解人喜好、習(xí)慣、語言、行為意圖的基礎(chǔ),就無法做到最人性化、個(gè)性化的對(duì)話,進(jìn)一步無法理解人,陷入一個(gè)死循環(huán)中。
借助場(chǎng)景定制落地
既然情感機(jī)器人能夠理解個(gè)人行為和商業(yè)行為的意圖,那通過抽取不同領(lǐng)域內(nèi)不同的意圖,就可以使未來的機(jī)器人達(dá)到高度定制化。
實(shí)際上,情感機(jī)器人就是實(shí)現(xiàn)定制化機(jī)器人的技術(shù)基礎(chǔ)。它能對(duì)不同環(huán)境與環(huán)境中的人進(jìn)行有效理解,并完整互動(dòng),基于此進(jìn)行某部分的技術(shù)放大和延伸,從而成為適應(yīng)該場(chǎng)景的定制機(jī)器人。
而現(xiàn)在市場(chǎng)上落地應(yīng)用的機(jī)器人很多反應(yīng)很遲鈍,就跟無法依據(jù)使用場(chǎng)景定制、工程化不足有關(guān)。盡管諸多人工智能公司宣稱自己的識(shí)別技術(shù)精度在95%以上,但其產(chǎn)品的使用體驗(yàn)似乎無法匹配如此高的識(shí)別精度。
“一般你看到的識(shí)別競(jìng)賽很多都是學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)的,學(xué)術(shù)跟研究離落地還很遠(yuǎn),中間有很多細(xì)節(jié),包括應(yīng)用場(chǎng)景和工程上,你有可能在實(shí)驗(yàn)室里達(dá)到某個(gè)效果,但是時(shí)間很長(zhǎng),工程化的時(shí)候達(dá)不到那個(gè)效果。”簡(jiǎn)仁賢說。
一項(xiàng)技術(shù)如果能制造出5種不同的應(yīng)用場(chǎng)景,不同場(chǎng)景用不同技術(shù)的些微差別去推出,“揚(yáng)長(zhǎng)避短”,這就是定制的本質(zhì)。
簡(jiǎn)仁賢舉例,“例如有些場(chǎng)景可以容忍時(shí)間比較長(zhǎng)的辨識(shí),那我們就用辨識(shí)度最高、時(shí)間最多的,有些場(chǎng)景要做到客戶端里面去,就需要時(shí)間很短,誤差率比較大,精準(zhǔn)度沒有那么高。場(chǎng)景如果允許誤差比較高,那就需要在性能、成本和技術(shù)精準(zhǔn)上面做一個(gè)平衡。落地化然后應(yīng)用到不同場(chǎng)景,這個(gè)是AI落地必須要考量的很重要的一點(diǎn),也是很多公司沒有注意到的。”
以微軟小冰為代表的聊天機(jī)器人也在加入情感計(jì)算功能,在浙江大學(xué)教授張宏鑫看來,情感計(jì)算可以根據(jù)文字對(duì)話的上下文找出情緒,優(yōu)化上下文處理,給出推薦內(nèi)容,從而進(jìn)行場(chǎng)景的優(yōu)化。“互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是流量,通過情感因素加入可以提升用戶體驗(yàn),進(jìn)而提升流量。但目前準(zhǔn)確率確實(shí)不會(huì)太高,不過對(duì)于對(duì)話類的與推薦類型的應(yīng)用已經(jīng)足以應(yīng)用了,對(duì)于定制化的場(chǎng)景比較有效。”張宏鑫告訴第一財(cái)經(jīng)記者。
不過打造超級(jí)情感機(jī)器人并非易事,人在決策過程中的情感往往摻雜太多不穩(wěn)定因素,還需要機(jī)器做大量的學(xué)習(xí)和探索,但針對(duì)特定場(chǎng)景例如自閉癥患者治療、美妝領(lǐng)域的客戶顏值測(cè)試,安全駕駛方面的疲勞度甄別等等,懂得察言觀色的機(jī)器人正在走來。
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