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蓦然认知带你挖掘IoT时代对话交互的深度价值

本文作者:别维 2017-03-31 08:00
导语:3月28日,蓦然认知CEO戴帅湘出席了2017春季人工智能产业峰会,并做《对话及应用-自然语言交互的未来及挑战》主题演讲。

蓦然认知带你挖掘IoT时代对话交互的深度价值

3月28日,蓦然认知CEO戴帅湘出席了2017春季人工智能产业峰会,并做《对话及应用-自然语言交互的未来及挑战》主题演讲,在之后的创新论坛上与众多行业大咖进行深度交流,全面阐述了蓦然认知的智能交互决策引擎Mor基于DAAA理念的商业价值和技术价值。

人机交互的发展先后经历了互联网普及前的桌面时代、互联网普及后的浏览器时代和手机出现后的移动时代,是一个逐步解放双手的过程,也是一个不断智能化的过程。如今,一个全新的时代——IoT时代正在到来,在这个时代,语音交互将是科技发展新风口。 为了更好地适应时代要求,蓦然认知不断优化自身,通过和内容、服务提供商的通力合作,着力于将优质的内容和服务进行整合,提供给有需求的用户。另外在技术上也不断寻求突破,总结以前的智能语音助手在对话和场景处理上的不足,转化为自身的优势。

戴帅湘认为,在IoT时代,互联网内容和服务的供求将呈现出以下四个新的趋势,在这些趋势的推动下,Mor能够帮助内容和服务提供商实现价值的最大化。

蓦然认知带你挖掘IoT时代对话交互的深度价值

自然对话主导交互,用户界面弱化甚至消失

IOT时代的最大变化是我们生活中几乎所有的物体都可以变得智能,例如冰箱、电视、音箱、手表等等,但是用户需要使用这些设备时,并不能都像使用手机一样直接通过屏幕交互来操作,屏幕功能越来越弱化甚至消失,这给了语音助手大展身手的机会。如果有了Mor的支持,用户就可以用对话的方式向设备发出指令,使需求得到满足。

Mor作为智能交互与决策引擎,是以自然语言对话为主导的。无论处于什么场景、想要什么样的服务,用户都可以通过与powered by Mor的设备直接进行对话来满足自己的要求。另外,这些设备之间可以通过Mor实现智能连接,让生活智能化。

服务API化,其获取和使用成本大大降低

随着互联网的普及和深入发展,有价值的服务同有价值的网页内容一样,都变得多样而且分散。针对分散的网页内容,随后出现的搜索引擎作为一个聚合型的平台,可以索引到各种内容,并用统一查询的方式提供给用户;因此我们也需要一个更强大的引擎把有价值的服务进行聚拢融合,以一个统一和直接的方式呈现给用户,这时候基于自然语言对话的智能交互决策引擎——Mor就应运而生了。

为实现Mor服务的便利化和功能的最大化,蓦然认知为其设计了一种自动服务对接程序,可以扫描服务商提供的接口,让其尽可能自动化地接入到对话模型中,以“可拔插”的方式来满足对话过程中特定的意图需求,无需安装客户端,大大减少了工程师接入服务的开发成本。

不同场景下的服务自然融合,用户使用效率大大提升

在移动时代,APP是用户获取信息和服务的主要手段,针对不同的需求有各式各样的客户端软件,例如地图、订餐、看视频、听音乐等。但是,这种方式有很明显的弊端,用户需要在手机、平板等智能设备上安装许多APP,才能满足自己多样化的生活需求,这给他们带来了操作上的麻烦。另一方面,移动时代的APP化虽然改变了浏览器时代数据容易被窃取的问题,但是服务被离散化比较严重。基于上述问题,需要有一个能将内容和服务聚合起来的接口,Mor正是这样一个能将用户与服务对接起来的智能交互决策引擎。

服务商品化,有偿服务变得普及,商业回归本质

互联网给用户获取内容和服务提供了巨大的便利,网络上每天都会产生海量的数据和内容,可是并不是所有的数据和内容都具有价值,用户可能需要花费大量时间对信息进行筛选。

Mor可以通过与内容和服务提供商的合作接入精品数据,将其按需提供给用户。不论是耳机,还是电视机、音箱、汽车、客服电话、机器人等,很多硬件设备都可以与Mor进行对接,实现精品内容和服务的推送,使硬件更加智能化,也使服务提供商获得更大的价值回报。

在IOT的时代潮流下,蓦然认知的CEO戴帅湘提出了“对话即应用”的理念(简称DAAA),Mor就是在此理念的指导下诞生的智能交互决策引擎。它在自然语言理解、学习与决策、自动对接服务这三方面具有显著的优势。

在现有的技术支持下,戴帅湘还指出了现阶段对话交互中存在的四大误区。

对话的轮次是否越多越好?

语音助手存在的意义是通过对话满足要求,如果你想获取信息,它能给你有效的信息,如果你想让它帮你完成任务,它能高效准确地完成,这就是优秀的产品。话轮多少并不是最终的目的,能通过对话达到用户的需求、对话精准和服务精准才是终极目标。Mor可以完成多轮对话,并能准确地理解上下文,它的理解力和服务精准度是高效地帮助人完成任务的有效保障。

场景越多人工规则越多?

人类思维的不可预测性需要机器来迎合,而不是让用户改变自己的思维和表达方式。所以,设定的规则越通用越好,这样既能保证对话的任务导向性,又能赋予它足够的灵活度。小Mor强大的“知识图谱”以及它对语义的精准理解,让对话跳出囹圄,用户可以按照自己的思维甚至意识流来对话。而且,蓦然认知的算法模型是通用的,这样便能保证小Mor在处理问题时能够更好地顺应人类的思维。

需要划分明确的垂直场景?

在技术尚不成熟时,想要完全按照人类的学习方式覆盖场景是有难度的。应对策略有二:一是尽量多地覆盖场景,把希望寄托在量变产生质变上,但这不是一个长久的解决办法;二是在量的基础上,让机器探求各种知识间的关系以及场景之间的共性和差异。小Mor采取的就是后一种方法,我们强大的“知识图谱”让小Mor拥有非常强的学习能力,使它突破束缚,满足用户对信息和服务的需求,帮助人更高效地完成各项任务。

系统主动交互越少越好?

现在绝大部分的系统都是被动交互型,不求精确,只求无过,这在很多时候无法满足用户的实际需求。对于以辅助决策为目的的小Mor来说,主动交互是进行学习的必要手段。比如,我刚在家中通过小Mor找到了附近吃日料的A餐厅,上车启动车载系统,车载系统中的小Mor根据上下文位置变化,及开车这一动作,会主动发问:“主人,请确认是否为您导航到A餐厅?”。在这种情况下,系统的主动发问是非常智能的表现,主动交互以迎合用户的需求、提供更好的服务为驱动,与此同时也为系统本身提供了自动学习机制。

Mor已在路上,准备好迎接互联网新时代的挑战,抓住“对话即应用”的新机遇,期待您来共同构建人工智能的新世界!

Be Mor Powerful!

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