專訪竹簡智慧創始人簡仁賢:AI也要“七情六慾”?如何打造現實中的《Her》

圖片來源:pixabay
你想不想要一個懂你的機器人?
人工智慧是人工智障?導致我們產生這種”嫌棄“的原因,究竟是人類的要求太高,還是AI技術發展不行?
對這個問題較為理智地回答應該是:目前的AI技術總的趨勢是非常喜人,不過因為在發展過程中,也存在一定的掣肘。但只要技術找對場景,研發出解決根本問題的、有實用性的產品,使用者依舊會買單。最典型的案例就是語音互動技術的應用,因為自然語言處理技術還正在發展中,所以它還尚未能實現像人一樣“溝通自如”。所以,如果你用NLP技術賦能一個掃地機器人,使用者可以接受一些瑕疵,但如果你用NLP技術來打造一個娛樂機器人,那使用者可能就會充滿怨言。
不過,人類對智慧的要求一向很高,馬雲認為AI翻譯過來應該是機器智慧,“人工智慧”這個翻譯顯得人類太自大。“人工智慧”寄託著人憧憬的理想科技狀態——機器人可以和人一樣。那麼,機器人變成“人”的關鍵是什麼?竹簡智慧創始人簡仁賢認為是情感。”無情感,不智慧。“他說。
這個前微軟(亞洲)網際網路工程院副院長,曾領導微軟小冰及小娜的產品技術開發。他是電影 Her(《她》)的粉絲,他希望將那個具有豐富情感,能讀懂、看懂、聽懂、有記憶的AI帶入現實世界。2015年,簡仁賢創辦了竹間智慧科技。作為國內唯一具有語言、影象、語音三重人機互動技術,及“多模態情感識別技術”的AI企業,竹間智慧希望打造一個像人類那樣理解談話者的情感、情緒與意圖的機器人。
竹間還正努力使情感AI變得更“有用”。通過自主學習使用者喜好和習慣,竹間 AI機器人已經能為人類提供行程規劃、酒店預定在內的 30多項功能與服務。其應用場景包括金融、零售、教育等。
那麼,什麼是情感智慧?為什麼我們需要情感智慧?怎麼做到情感智慧呢?
人類的情感非常複雜,說話者所傳遞的情感與字面意義,聽話者所感受到的情感,然後再以怎樣的情感去回覆,這對於機器人來說是巨大的挑戰。“過去自然語言理解都是一問一答,機器不懂人的情緒情感。情感其實是廣義的,不滿、高興、疑惑都是一種情緒,如果沒有辦法理解這個維度,是無法互動的。“簡仁賢認為,情感是AI技術進步的一個關鍵點。
“這些年,大家都被科幻電影所教育了,從電影《HER》到《西部世界》,人們對於AI的預期期待越來越高。但是理想和現實是有差距的。”簡仁賢從技術角度強調,需要認可這個差距,但同時也需要看到差距正在縮小:“我們已經看到很多AI技術落地,這個進步過程的關鍵點就是靠技術和人之間的反饋。”他認為這就是情感連線,我們在走向情感智慧。
而從市場需求方面來說,他認為,整個經濟已經從農業經濟到製造經濟再到現在的服務經濟:“網際網路帶來服務經濟,從打車到叫外賣,服務經濟的最大問題就是服務本身成本的問題,滿意度的問題,效率的問題,使用者體驗的問題。這些問題的解決辦法就是AI。”他提到服務業中間很大的群體如客服等,這類工作性質是與人打交道,所以情感智慧在這些應用場景的重要性更是可見一斑。而之前的智慧僅是做關健詞,做模組,是一問一答的模式,無法辨識真正的語義和使用者的真正用途。“有了深度學習,對話機器人需要去理解上下文,能夠進行一個多輪的對話,可以把語義瞭解得更透徹,從各個層面讀懂使用者。”簡仁賢說。
那麼,我們應該怎麼做到情感智慧呢?“情感流露的方式不只包括文字,語音,還是有視覺。”簡仁賢表示情感識別是一個多模態的互動。所以,竹簡融合了語音識別、自然語言處理、人臉識別等技術,其自主研發的“多模態情感識別模型”能夠精確探測使用者的面部表情、語音語調、語言情緒等特徵,識別喜、怒、哀、驚、懼等 22種人類情緒。並在此基礎上,制定擬人化的情感互動模型和對話策略。由於情感識別的加入,竹間的機器人可以成為一個有溫度的 AI導購或客服人員。
“我們傳統的說自然語言處理,指的是文字處理,真正要做到自然語言的理解其實在做的是人機互動。人機互動不只有語言,也有聲音,視覺。人與人之間的對話是在一個語境下進行的。例如你是怎麼樣個性的人,喜歡什麼,不喜歡什麼,昨天干了什麼事等等。機器瞭解了你這些問題就可以更好的和你互動。“他表示竹簡目前可以做到這樣的長期記憶,而一般狹窄意義的上下文理解只是短期記憶。
”短期記憶就是記得你幾句話之前講什麼,再接下去。長期記憶就是建立你的使用者畫像,使用者標籤。“他說。如何理解簡仁賢口中的長期記憶?假如你是一個二十幾歲的女生,你昨天對機器人說”和男朋友吵架了“,機器人就知道你的情感狀態,第二天早上它會在一定時機問你心情是否好一點了,形成主動式對話。
簡仁賢介紹道,竹間把這些核心技術和基礎技術賦能各行各業,比如虛擬助理。“我們沒有辦法幫所有的企業做應用的開發,場景太多了。所以我們提供整個平臺,讓各個企業在AI上面能夠自己做二次開發。”他表示,竹間的Bot Factory機器人工廠開放平臺是一個框架,有垂直行業的深度學習模型、資料和場景,也會提供通用模型。
目前,竹間在情感智慧方面的努力已經有不錯的成果。其客戶包括唯品會、AWS、萬達、中國移動、招商銀行信用卡、騰訊等等。今年年初,簡仁賢在接受媒體採訪時,曾表示竹間今年能實現收支平衡。這對於廣大正在商業模式中掙扎的AI公司來說是一個非常欣慰的訊息。對於商業化,簡仁賢表示規模化即商業化。不過,目前大部分AI企業都是除了開放平臺,都是定製化產品。定製化和規模化本身是否有衝突?
“我們可以規模化的定製化。我們給客戶做定製化,其實是基於我們的平臺。所以每一個定製化都是沉澱到平臺。這樣定製的速度很快,而且平臺也可以逐漸深刻。很快就可以滿足更多的場景,給一些中小客戶使用,規模化就更快。”對於接下來的發展,簡仁賢始終信心滿滿。