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售前導購機器人的未來:推薦與交互系統(tǒng)融合+應用場景深化

原創(chuàng)
人工智能 機器人
近日,智能一點CTO莫瑜接受了51CTO的專訪,圍繞智能交互的定義、智能交互背后的核心技術、推薦與交互系統(tǒng)融合,以及智能交互應用場景深化等展開談話。

【51CTO.com原創(chuàng)稿件】從基于關鍵詞匹配、人工編寫回復規(guī)則實現(xiàn)的ELIZA,到可以分析用戶語言、確定用戶操作目標、給出解決用戶需求規(guī)劃、決定需要與用戶溝通內(nèi)容的UNIConsultant,再到采用啟發(fā)式模板匹配對話策略的ALICE,對話機器人每次演變都發(fā)生了質的改變。

隨著人工智能浪潮的再次興起,對話機器人有了突飛猛進的發(fā)展,無論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭,還是高校、研究院都取得了可觀的成績,大致可分為檢索式、生成式和知識圖譜式三種。其中,知識圖譜式的對話機器人實現(xiàn)比較難,但相對更有前景。

時至今日,諸多對話機器人經(jīng)過近年來的技術完善,溝通能力有了很大提升,正在很多場景下為我們提供著各種各樣的服務。在售前導購場景中,交互的智能度和推薦的精準度是衡量對話機器人服務水平最重要的兩大標尺。近日,智能一點CTO莫瑜接受了51CTO的專訪,圍繞智能交互的定義、智能交互背后的核心技術、推薦與交互系統(tǒng)融合,以及智能交互應用場景深化等展開談話。

什么是智能交互

如何定義智能交互?莫瑜認為,機器或機器人,從開始自身就具備一套語言,就拿電腦來說,最初,我們需要通過輸入命令來與之交互。隨著技術的發(fā)展,我們逐漸發(fā)展為通過鼠標、手勢等圖形化界面的方式與電腦交互,通過語音等對話交互的方式與電腦交互。正朝著人與電腦之間達到人與人之間交流一樣的交互***目標前進。

這里存在兩種極端的情況:一是人用機器的語言與之交互,另一種是人用人的語言與之交互。拿寫程序舉例,最開始的時候是人在遷就機器,用對機器友好的語言與之交互,也就是編碼行為。將來希望機器來遷就我們,使得人機交互更加流暢和自認。隨著技術的發(fā)展,我們逐漸發(fā)展為通過鼠標、手勢等圖形化界面的方式與電腦交互,通過語音等對話交互的方式與電腦交互。正朝著人與電腦之間達到人與人之間交流一樣的交互***目標前進。但是,人遷就機器到機器遷就人是一個很漫長的技術發(fā)展過程,需要循序漸進,不是一蹴而就。

目前,因技術、業(yè)務理解等限制,對話機器人還是相對比較機械,不夠智能。智能一點正在做的是,從相對機械的情況出發(fā),在特定領域特定場景,逐步實現(xiàn)人與人交互的方式過渡。

莫瑜也坦言,智能一點目前的技術也不能做到在所有場景人與機器交互達到人與人交互的程度。目前的產(chǎn)品,也不能夠100%替代人,但在特定的垂直場景下,人與機器的交互已經(jīng)實現(xiàn)類似于人與人交互的。這樣垂直場景的比例正逐步擴大,這是一個逐步智能化的過程。

智能交互背后的核心技術

智能交互可分為問答導向的單輪交互、任務導向的多輪交互和推薦導向的主動交互。目前相對成熟的是單輪交互和智能問答,因為在信息檢索、搜索引擎領域有豐富的理論和實踐積累。多輪交互比較復雜,成熟度略差一些,在如何記憶上下文對話信息方面還需要進一步突破。如何讓機器也基于長期記憶和短期記憶進行對話交互,這是更大的難點。

要想對話機器人更智能,就要賦予它一定的常識。但對常識進行建模、存儲和使用,還遠遠沒達到一個成熟的階段。這部分會比圖像識別更高一層,圖像識別是在感知層,而對話機器人涉及到的是認知過程。

多輪對話主動推薦場景

莫瑜介紹說,多輪交互是智能一點的壁壘,里面涉及諸多細分技術,大方向包括自然語言理解、機器學習、知識圖譜,以及推薦和交互系統(tǒng)結合。

  • 自然語言理解。自然語言理解是多輪交互的基礎,實現(xiàn)對話交互的基礎是對文本進行正確的語義理解。
  • 機器學習。多輪交互會用到很多傳統(tǒng)機器學習和蓬勃發(fā)展的深度學習技術,這些技術都是幫助我們利用數(shù)據(jù)去解決各種各樣的實際問題。
  • 知識圖譜。和自然語言理解相關聯(lián),就是如何去構建、存儲、檢索和利用知識圖譜。
  • 推薦和交互系統(tǒng)結合。推薦和交互系統(tǒng)結合相對來說和對話機器人的關系沒有那么密切,但和智能一點的創(chuàng)業(yè)項目關系緊密。智能一點一直在做售前導購機器人,在推薦和交互系統(tǒng)融合方面做了很多工作。

智能交互推薦系統(tǒng)的五大運行模塊

我們常見的推薦一般都是靜態(tài)推薦,如常見的新聞客戶端推薦系統(tǒng)。相對來說,交互過程中的推薦更動態(tài),實時收集用戶更多的顯式反饋,從而給用戶更加準的推薦。動態(tài)推薦依賴靜態(tài)推薦,是在靜態(tài)推薦的基礎上更上一層。

場景應用深化

莫瑜表示,智能一點希望基于智能交互推薦技術打造售前導購機器人,通過多輪對話和交互推薦的方式,為客服營銷場景賦能。具體體現(xiàn)在提升客服的效率和提高客戶的轉化率這兩方面,也就是不僅提供節(jié)流,還能開源。智能一點以電商領域為切入點,逐步向多的垂直細分領域蔓延。

目前,市面上大部分都是支持全品類的對話機器人,這類機器人雖然支持全品類,但在功能上比較受限,只能支持單輪回答,這樣的情況下,支持場景的自動化的比例相對較低。尤其是在售前導購領域,多輪交互對話場景占比較高,單輪回答機器人不能勝任。

智能一點之所以瞄準售前導購,就是希望機器人回答的自動化程度更高,在更多的場景下實現(xiàn)人與人交互一樣便利,給戶帶來更多收益。但要腳踏實地,一個垂直品類一個垂直品類地深耕細分領域,應用場景深化。

未來,智能一點的愿景是在多輪交互的基礎上,更好地實現(xiàn)主動交互的能力。無管是單輪多輪,機器可以選擇恰當?shù)臅r機主動發(fā)起交互。這樣一來,晚上和深夜沒有人工客服的情況下,機器人就可以更加***地動處理問題,進而幫客戶提升多輪轉化率。當然實現(xiàn)這個愿景還需繼續(xù)在語義理解、多輪、交互推薦方面深入探究。

智能一點是微軟加速器·北京第11期校友企業(yè),莫瑜在采訪中說到,微軟在技術這方面可以說是業(yè)界的常青樹,在技術支持面給予智能一點很多幫助。加入微軟加速器以來,除了技術方面,在推廣、市場、客戶、投資方面給予了很大力度的幫助。需要重點提的是,有了微軟云提供的支持,作為創(chuàng)業(yè)公司,可以快速方便地進行服務部署,聚焦資源進行核心業(yè)務和技術研發(fā),更快更好地服務用戶。

微軟加速器·北京第11期的入選企業(yè)的重點是人工智能與產(chǎn)業(yè)落地應用結合,以人工智能底層技術平臺作為創(chuàng)業(yè)方向。這些校友企業(yè)都是企業(yè)服務類創(chuàng)業(yè)公司,覆蓋大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術,并會在醫(yī)療、政府、零售、建筑等行業(yè)中獲得標桿客戶。

【51CTO原創(chuàng)稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

 

責任編輯:王雪燕 來源: 51CTO
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