2018騰訊全球合作伙伴大會於11月1日-3日在南京江蘇大劇院盛大召開。此次大會以“開放 · 共生”為主題,騰訊AI加速器成員企業“玩祕”受邀參展。

騰訊AI加速器第二期於今年4月正式開啟全球招募,共吸引了超過1500家AI創業公司報名參加。“玩祕”因其先進的NLP自然語言理解技術脫穎而出進,成為加速器第二期僅有的5家入圍的NLP類成員企業 ,評委對“玩祕”的評價是“國內NLP企業中多輪對話能力距離谷歌最接近的一家公司”。

作為小米、阿里巴巴、京東等一線智慧音箱的唯一NLP吃喝玩樂一站式雲服務,“玩祕”向智慧音箱/家居、汽車與手機等智慧終端提供吃喝玩樂與生活對話式推薦NLP服務。“玩祕”已與汽車領域頭部語音方案商和車企達成合作,目前處於深度技術測試階段;“玩祕”的吃喝玩樂服務也即將覆蓋頭部手機終端。

作為騰訊全球合作伙伴大會的特邀演講嘉賓,餘軻以閒聊機器人(Chit Chat ChatBot)和麵向任務型NLP服務(Task-Oriented NLP Service)的不同為切入點,分析了我們距離美劇《西部世界》中的人工智慧程度的實現還有多遠。

 對於閒聊機器人來說,大多隻適合用來陪伴老人或者幼童。比如說我們問機器人:我可不可愛呀?機器人會回覆:你是我見過最可愛的小可愛。這句話看似很智慧,但它其實只是利用簡單的統計學原理,從人類以往的眾多對話中找到了一個刻板的規律,發現把“你是我見過最可愛的小可愛”這句話中的這幾個詞按如此順序湊在一起最有可能性形成對我們說的話的回答,但其實閒聊機器人並不知道自己說出的這句話是什麼意思。也就是說如果使用者再進行下一輪對話的話,機器人必然無法作答。

反觀面向任務型的NLP服務,會通過深度學習與知識圖譜技術,對使用者說的話進行深度的語義理解和意圖分析,從而為使用者提供相應的解決方案。顯而易見,Task-oriented NLP服務比閒聊機器人在現實世界應用中的意義要大得多,技術壁壘也高的多。

人機互動行業內公認的規律是:在未來2-3年,隨著智慧音箱/家居、車聯網、AI手機的興起,人機互動中必定有相當一部分比例會從當前的介面互動場景轉移到語音互動場景。

舉例來講,一個人對機器說“我想請幾個客戶吃飯,有沒有那種挺有逼格的在衚衕裡的西餐廳,最好帶露臺方便抽菸的那種”只需要2-3秒鐘,而類似這種多條件的複雜指令在介面互動中根本無法完成,或者需要很長的時間(可以想象一下在大眾點評App中完成該指令)。這說明語音互動的資訊密度和互動效率遠大於介面互動。

換句話說,今天我們所看到在大眾點評、攜程、餓了麼、去哪兒、美團、大麥等App、小程式與PC端所達成的成交總額(GMV)未來會有相當的比例(例如30%)遷移到語音互動場景中去,而玩祕的核心商業模式正是建立在這“30%”的GMV的服務分成與技術授權費之上的。服務分成指的是在智慧終端的C端使用者通過“玩祕”完成支付閉環後,來自於電影、外賣、酒店、周邊遊、演出等吃喝玩樂平臺的對玩祕的返傭。

顯然地,整個使用者指令所代表的使用者需求的解決同時涉及到了深層語義理解甚至邏輯推理,而這正是玩祕團隊的核心自然語言理解技術能力之所在。

人機互動目前處在由介面互動轉向語音互動的爆發臨界點,不論此後哪種智慧終端成為語音互動的主流智慧終端,玩祕的服務和營收都將隨著語音互動場景而爆發,正如9年前移動網際網路場景的興起引爆App的發展一樣。

從不同智慧終端的角度來講:在智慧音箱方面,美國市場中智慧音箱開售的前3年銷量達到3000萬臺,約等於美國人口的十分之一,已證明家庭場所語音互動的剛需性;在汽車方面,發改委2018年起草的《智慧汽車創新發展戰略》中預測:“到2020年,(國內)智慧汽車新車佔比達到50%”,屆時每年1300萬智慧汽車新車投放將構成強大的語音互動矩陣;在手機方面,導航App和微信已培養出使用者與手機進行語音互動的初步習慣。

已獲英諾天使、啟賦等VC機構1400萬投資的玩祕團隊(北京輪子科技有限公司)創立於2017年1月,是國內最領先的生活領域NLP雲服務提供商,創始人曾任國際頂級投資銀行摩根大通、高盛的人工智慧演算法交易部全球總負責人(能源&資源)與執行董事,華爾街NLP交易業績排名第一;曾獲斯坦福、普林斯頓深度學習碩士博士。創始團隊來自於思必馳、雲知聲、豆瓣等公司。

作為一款基於深度學習的生活領域NLP雲服務, 玩祕通過NLP自然語言理解技術,在吃喝玩樂與生活領域,為使用者提供深度語義理解互動服務,實現對使用者所說的多維度語言互動的準確理解,真正“聽懂”使用者的話,更加智慧化、個性化的為使用者在該領域提供“解決方案”。玩祕所有操作全部以對話的方式完成。有吃喝玩樂的意願,使用者只需對智慧終端講出需求,玩祕即可與使用者進行高度智慧化的語言互動並最終給出解決方案。玩祕也是被人工智慧科技與創投界稱為真實朝向影視劇《西部世界》與《Her》中的AI大腦方向邁進並取得了實質性進展的人工智慧產品。