梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT火爆，也让更多人看到对话式AI的商业价值。 根据艾瑞咨询发布的《2022年中国对话式AI行业发展白皮书》，2021年对话式AI的市场规模为45亿元，带动规模126亿元。 在MEET2023智能未来大会上，中关村科金技术副总裁张杰分享了关于对话式AI在企业服务中的一些观点和经验。 中关村科金以AI+数字化营销·运营·服务为引擎，为500余家金融、零售、政务、医疗、互联网、智能制造等行业头部企业提供了数字化解决方案。 为了完整体现张杰的分享及
如果说自然语言处理可被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，那么对话系统就是“自然语言处理皇冠上的明珠”。其中以苹果SIRI、Google Assistant为代表的任务型对话系统尤为学术界和产业界所关注。然而，构建一个任务型对话系统依赖于大规模的标注数据，这为系统如何快速迁移到新的领域、新的语言和新的任务都带来了极大的挑战。
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
对话系统 人机对话系统分为任务型对话和非任务型对话系统。对于任务型对话系统的评价，一般采用任务完成的程度来进行评估，例如“导购”机器人，主要看用户是否点击“推荐商品”等来评估。非任务型对话系统，一般是闲聊系统，若是多轮对话，一般使用用户与机器之间进行对话的轮数来评估系统优劣。但是若是单轮对话呢，如何评价机器给出回复的好坏？对于给定一句话的回复，不同的人可以给出不同的答案，只要自圆其说即可，如此开放的回复空间，评价回复的好坏实属困难。 而目前并没有什么公认的评价指标可以更好地对对话系统的回复进行评价。很多论文
本地服务（黄页）微聊代运营模式是指人工客服代替58平台上的商家与C端用户IM沟通聊天以获取商机（如用户联系方式、细粒度需求信息等），再将商机转交给商家，促进商家成单。我们基于58AI Lab自研的灵犀智能语音语义平台构建了智能客服商家版，将其应用在微聊代运营场景下，通过人机协作模式提高商机获取效率，打造了黄页商家智能聊天助手。这里的人机协作模式先后经历了三个阶段：在早期机器人效果较一般时，机器人和人工客服分时工作，即人工客服不上班时才由机器人接待用户咨询。在经过优化机器人效果较优时，先机器人再人工，即当用户来咨询商家时，白天先由机器人接待，若机器人能够聊出商机则结束会话，若不能再转接人工客服，晚上使用纯机器人接待。在机器人效果和人工很接近甚至超过人工时，使用纯机器人接待，人工客服去从事其他更复杂的工作。2021年年初，黄页商家智能聊天助手被商业化，以“微聊管家”命名随会员套餐一起打包售卖给商家，全年共计服务了数万个商家，为公司创造收入超过五千万元。当前，机器人的商机转化率（聊出商机的会话数/总会话数）已达到了人工客服的98%水平，我们实现了纯机器人接待，节省了数十名客服人力。
为了推动 AI 技术的应用创新，促进人工智能领域的学术交流、人才培养，打造人工智能的人才交流平台与产业生态圈，中国人工智能学会联合杭州市余杭区人民政府联合发起了首届全球人工智能技术创新大赛，并得到了阿里云、OPPO 等头部科技企业的积极参与和支持。阿里云天池平台为本次大赛提供平台和算力支撑。 AI青年说是大赛主办方为提升青年开发者对 AI 的认识而主办的系列活动，该活动邀请知名青年学者，探讨理论研究与应用实践中的热点话题。4月26日，AI青年说将迎来第二期直播活动，主题为「如何摘取 AI 皇冠上的 NL
Dialogue System是一个分支式的统一会话系统。它不需要任何脚本，但它是设计为易于由程序员扩展。
在传统的客服、IM等场景中，坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询，通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而，使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。
作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
在刚刚过去的“2018硬科技行业领袖峰会暨镁客网年会”活动中，来自硬科技领域超300位嘉宾共同探讨了硬科技发展的现状与未来，所有的演讲嘉宾、圆桌嘉宾都带来了极为精彩的发言，对硬科技的发展提出了自身的思考。其中来自三角兽的创始人、董事长&COO马宇驰先生带来了关于《技术壁垒和落地场景才是硬科技的“硬道理”》的演讲。
TEG数据平台部联合AiLab、Ai平台部，结合语音合成、语音识别、机器人问答、大数据能力等前沿性、高复用性的功能模块构建腾讯小知智能机器人产品，支持问答、业务办理、营销推广、回访调研、通知提醒等应用场景，降低人工服务成本、提升服务质量和转化效率，目前已在多个领域落地，如公安、零售、教育和地产等。
机器之心转载 公众号：Trio 如何评测语义领域相关技术是大家共同关注的。三角兽公司基于多年理论和相关技术实践的经验，针对语义领域的 4个方向技术，将会发表一系列解读文章。本篇文章由三角兽 CEO Z
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话？自然语言对话的挑战在什么地方？未来可能会有哪些突破，以及需要重点研究与开发哪些技术？
机器之心专栏 作者：李永彬、惠彬原、黄非 团队：达摩院-自然语言-对话智能团队 如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了 SPACE 1/2/3 系列模型。 SPACE-1：注入对话策略知识，AAAI 2022 长文录用； SPACE-2：注入对话理解知识，COLING 2022 长文录用，并获 best paper award
TEG数据平台部联合AiLab、Ai平台部，结合语音合成、语音识别、机器人问答、大数据能力等前沿性、高复用性的功能模块构建腾讯小知智能语音机器人产品，支持问答、业务办理、营销推广、回访调研、通知提醒等应用场景，降低人工服务成本、提升服务质量和转化效率，目前已在多个领域落地，如公安、零售、教育和地产等。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
机器之心原创 作者：彭君韬（Tony） 在网络视频对话里，一个有些腼腆的男生正面对着摄像头做一场网络工作面试的培训，摄像头的另一端则是一个模拟系统。这个系统观察着男生的举止、面部表情和声音变化，并对他
随着智能化产品深入生产生活，智能对话应用需求爆发，像小布、小度、小爱、天猫精灵等智能语音助手、智能家居、智能机器人等产品备受终端用户欢迎；像智能客服等产品则是当下企业必选的营销工具。如今企业和用户的多样化需求，也对智能对话技术提出了许多挑战，比如开放域多轮、多模态融合、拟人化情感等等。 于是近几年，工业界陆续提出了“对话即服务”、“对话即平台”等概念，越来越多的国内外厂商开始深度投入到智能对话技术的探索与研发中。包括最近爆火的 ChatGPT，更是离不开智能对话技术。 然而，智能对话是一个对技术水平要求较高
机器之心报道 编辑：杨德泽 在对谈中，俞舟不像其他创业者那样大谈 ChatGPT 对于行业的巨大影响力，她更加关注产品、更加关注使用产品的人，她不相信 AI 可以替代人类，而是帮助人类提升技能。 在俞舟开始她的对话系统创业的时候，大模型的热潮还没有到来，她只是认准了要做一个好产品。在公众都对于大模型的能力惊叹不已的时候，俞舟认为，关键是产品和客户服务。 俞舟本科毕业于浙江大学竺可桢学院，在拿下了计算机和语言学双学位后赴美攻读 PhD，俞舟认为社交语言在人的日常交往中占了极大的比例，如果要打造一台能够与人进行
【导读】自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。
本次报告，Justine Cassell介绍了社交性AI的概念和理论基础，社交性机器人主要是研究的是能够和人类一起合作的机器人，能够做一些人不能够完成的工作。她指出人类建立的人工智能能够让世界更好，不会代替人类，而是会加强我们的能力，并且巩固人类自身的地位。
可能每天大家都会使用各种自然语言对话系统，今天我想跟大家分享一下对对话技术的一些观点。
人机对话系统，或者会话交互，有望成为物联网时代的主要交互方式。而语言的理解与表达和知识是密切联系的，知识图谱作为一种大规模知识的表示形式，在人机对话系统中各模块都有重要的应用。而知性对话，则是基于知识图谱的人机会话交互服务。
由于AI技术的发展，对话机器人也得到了广泛关注和应用，例如Siri、Alexa等。关于目前的人机对话可以分为两种：任务型对话（辅助购物、导航、商场指示、天气询问、病情询问等），非任务式对话（聊天等）。任务型对话的实现需要针对特定任务定义大量Intention,并对不同的Intention定义不同的Action，一般不需要太多数据。本文主要关注于非任务型对话系统的构建，目前主流方法是基于深度学习的生成式模型。 Seq2Seq模型 Seq2Seq模型是目前做生成对话的主流模型。模型源于机器翻译，机器翻译将一种源
最近，人工智能领域的后起之秀Facebook着实火了一把。根据2017 年6 月17 日美国《大西洋月刊》的报道，Facebook人工智能实验室设计的两个聊天机器人在谈判的训练中，发展出了一种全新的、只有它们自己能够理解的语言。这一爆炸性的消息一时间引得各路媒体蜂拥而至，煞有介事地讨论着人工智能如何颠覆人类对语言的理解，进而联想到人工智能会不会进化为热映新片《异形：契约》中戴维的角色，人类的命运仿佛又被推上了风口浪尖。
AI科技大本营7月5日消息，阿里达摩院宣布开源新一代人机对话模型ESIM。该算法模型提出两年多，已被200多篇论文引用，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，将人机对话准确率的纪录提升至94.1%。
AI 科技评论按：以微软小冰为代表的聊天机器人已经渗透到我们的日常生活中，虽然小冰会卖萌懂幽默，但距离真正的共情、理解人类的情绪还是有一定的距离。清华大学计算机系朱小燕、黄民烈老师团队今年的一项研究工
自动驾驶、元宇宙与人工智能三体合一。 作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 “我很庆幸能陪在你身边，通过你的目光看世界（I'm so happy I get to be next to you and look at the world through your eyes.）。" 这是影片《Her》中的一句台词，由AI语音助手Samantha对男主角说出。这句话对于迷失在钢铁森林中，感到失落而无力的男主角来说是莫大的安慰。 Samantha是一款几乎万能的自我学习型操作系统。她能帮助男主角筛选出最优秀的信件，发
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
导读：本次分享的主题为人机对话技术研究进展与思考。主要梳理了我们团队近两年的工作，渴望可以通过这样的介绍，能给大家一个关于人机对话 ( 包括它的科学问题和应用技术 ) 方面的启示，帮助我们进行更深入的研究和讨论。主要包括：
开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
编者按：12月18日，腾讯大数据峰会暨KDD China技术峰会在深圳举行，华为诺亚方舟实验室主任李航博士在会上做了题为《自然语言处理中的深度学习：过去、现在和未来》的演讲，AI科技评论根据现场演讲整
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
1、对话系统的基本实现 首先我们思考一个问题：人为什么需要对话？第一种情况，我要借助其他人的能力帮助我完成某件事情，那我就需要通过信息的正向传递来让其他人了解我的意图，这种情况我们通常称为任务型对话；第二种情况，我们希望从别人手里获取知识，信息反向输入，这种情况通常属于问答型及推荐型对话；第三种情况，我们并没有明确的目的，只是希望随机的交换一些信息，这种情况一般被归类为闲聊。的确对话系统也一般被分为以上三大类来实现。还有一些其他分类标准，把问答型也归类到任务型对话中，因为有部分底层技术比如知识图谱等在
本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。
前不久，微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛（DSTC7）Track 2 赛道的冠军。
近年来，深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用，并且在很多的任务上，深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说，深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。
7月19日，深圳市人工智能与机器人研究院与香港中文大学（深圳）联合主办的“全球人工智能与机器人前沿研讨会”( FAIR 2020 )在线上开幕。
8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办，以“AI新基建 产业新机遇”为大会主题，致力打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。
两年前，写了一篇文章《为什么现在的人工智能助理都像人工智障》，当时主要是怼“智能助理们”。这次呢则是表达 “我不是针对谁，只是现在所有的深度学习都搞不定对话AI”，以及“你看都这样了，那该怎么做AI产品”。
大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “目前市面上人机交互的智能硬件，距离真正的自然交互依然有很长的一段路要走。” 在清华x-lab主办的人工智能研习社第五讲，三角兽的创始人、COO马宇驰如此描述当前的人机交互产品。 在同日举办的百度2017世界大会上，李彦宏的观点与马不谋而合：“我们现在看到很多智能音箱，虽然不需要按住，但是需要一个唤醒词，一般是四个字，这不符合人与人交互方式。我跟你说话的时候不需要拉你的手，也不需要每句话都叫你的名字，更不需要每次都叫四个字。” 在清华的演讲中马宇驰表示，目前市面上人机交互的智能
Beam Search并不是很陌生的算法，它和深度优先算法、广度优先算法一样都曾被使用于树结构的搜索。本文重提Beam Search主要是因为在智能对话生成式模型中，Beam Search被应用在解码过程。而对话系统的生成式模型，本公众号也曾经进行过介绍。 本文主要解决如下三个问题： Q1： 在生成式对话系统中，为什么会使用Beam Search算法？ Q2： Beam Search的具体原理是什么？ Q3： 对话系统中，为生成更好的回复，对Beam Search可以做什么改进？ 对于Q1，首先就要回顾一下
本文来自德国Fraunhofer协会IAIS研究所的研究科学家Michael Galkin，他的研究课题主要是把知识图结合到对话AI中。
论文中引入 transformer 的结构,其中注意力模型在对话轮的顺序上面起了了作用.最近我们使用递归神经网络多轮对话的上下文中用户说的话,但是我们原本认为注意力模型会更适合多轮场景.默认情况下,RNN假设每个选项和完整的序列有关,但是一轮对话当中包括一些交错的对话逻辑在里面. transformer 模型可以选择忽略或者选择对话的一部分内容.们比较了 Transformer Embedding Dialogue对话策略对LSTM和REDP的政策.旨在克服RNN的这一限制。我们证明了TED的政策无论是在准确性还是速度上，行为都是比较有利的。
作者 | Larry Hardesty等 编译 | ziqi Zhang 没错！人工智能是很火，神经网络也很火，但你真的懂它吗？神经网络到底是怎么工作的？没有人知道。 它像一只黑匣子，我们可以用他，却理解不了它。可是最近，麻省理工学院（MIT）的精英们似乎找了答案。 这些精英们采用了什么方法？他们找出的答案又在多大程度上具有可信度呢？人们对这个方法有怎样的质疑？他们的方法能带领人们真正解开这个黑匣子的秘密吗？ AI科技大本营编译了这篇发表在麻省理工大学网站上的《神经网络如何思考》一文，以下，e
7.25号的时候，陪余南师兄去参加了COLING2018预讲会中科院自动化所现场。
陶建华, 巫英才, 喻纯, 翁冬冬, 李冠君, 韩腾, 王运涛, 刘斌. 2022. 多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987
导语：读博六年，两次换博士导师、差点交不上学费，还能顺利毕业、成为所在领域的青年佼佼者之一，俞舟不简单。
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