AI从2012年开始热度一直居高不下,俨然成为IT行业的新宠,与各行各业的结合也成为AI落地进程中的主流方向。AI技术如今已经成为IT行业的新宠,与各行各业的结合也成为AI落地进程中的主流方向,智慧城市的最新发展和现状是怎样的?如何更好地实现云上强大AI能力的价值落地?NLP(自然语言处理)和对话机器人有哪些典型落地场景和未来趋势?

12月21日上午,在AICon全球人工智能与机器学习技术大会“华为云AI技术应用和实践专场”上,来自华为云EI(企业智能)的三位技术专家分别就“华为云自然语言和对话机器人技术详解和应用场景”、“AI+城市智能体:聚焦新一代智慧城市的PISC架构”、“华为云HiLens:端云协同AI平台,助力企业快速智能化转型”主题详解了相关技术与应用。

一、自然语言、对话机器人技术详解及应用场景

随着智能助理、对话机器人、智能音箱等产品的兴起,NLP的风口正在到来,NLP领域突破不断,预训练模型的出现,迁移学习和多模态被越来越多的普遍使用,企业市场也涌现出丰富的应用场景。语言理解成为人工智能皇冠上的明珠。在华为云的演讲中,整体梳理了华为云自然语言、对话机器人技术详解及应用场景。

(一)语音语义技术发展历程

人类使用自然语言沟通的逻辑是:听到——>理解——>回答,而从计算机的角度,要想实现语音语义识别,需要4项技术与之对应:语音识别ASR、语言理解NLU、语言生成NLG和语音合成TTS。

1、语音识别的发展:1952~1990年是模板匹配阶段,主要针对小词汇量、孤立词识别;1990~2010年,开始用统计模型做语音的识别;到了2010年以后,基于神经网络的模型如CTC出现,让语音识别的模型变得非常清晰简单;最近几年出现的attention demo,效果可以达到商业化应用标准。

2、语音语义技术在行业的应用:一方面是虚拟的个人助手,另一项重要应用是智能客服,三是公司内部IT热线。

(二)智能语言和对话机器人的应用

华为EI语音语义团队基本上覆盖了三方面的线上服务,一是自然语言处理服务,包括NLP基础能力如分词,文本相似度等,也包括语言生成、语言理解、知识图谱、机器翻译等高阶能力;二是语音交互服务,包括语音识别,语音合成、语音扩展的能力;三是更加智能的交互技术,包括多轮问答、电话机器人等。

1、对话式智能在企业场景中的应用

对话式智能在企业中的应用,包括售前引导、售后服务以及智能外呼。其中,售前引导通过智能导购多轮对话,增加商业机会并减少运营成本;售后服务通过故障问答、售后咨询等提高客服效率,提升服务体验;而智能外呼由机器人自动执行外呼电话任务,例如营销、满意度回访,预约等,并自动生成呼叫语义报告,提升企业运营效率和客户满意度。

在构建整个解决方案时,迁移学习在NLP领域可以解决很多场景的问题,这一点被越来越看好。比如开发者训练了某一个特定领域的模型,并积累了大量数据,但是当进入新领域时必然面临到现有数据少的难题,而通过迁移学习则可以把训练好的模型迁移到新的场景上,用现有的、较少的数据训练出好的模型,从而解决客户的问题。

2、智能对话分析/质检

在呼叫中心里,尤其是呼叫量比较大的时候,需要分析客服与客户的互动是否符合规范,以前都由专门的质检人员监听录音反馈信息。现在可以用机器替代人工,用自然语言理解和语音识别去做全量质检,不仅可以得到质检的结果,还可以得到商业的分析,用客户提供的反馈优化产品。