阿里巴巴人工智能实验室近日发布的一段录音显示，“二哈”已达到以假乱真的对话水平，录音中的人类发卖对此毫无察觉，不知与之对话的竟是一名 AI。
在这段长达1分多钟的对话中，“二哈”对答如流，不但会主动向女发卖咨询“北京能不能贷款？”、“最多能贷多少钱？”，乃至还在对话中“调戏”对方：“你之前给我打过电话吧，听起来挺耳熟的？”
阿里 AI labs 北京研发中央卖力人聂再清先容，“二哈”运用了他提出的“智能谈天”观点，须要理解用户要求，用强大的知识图谱天生知识点，在对话中将知识点“输出”给用户，同时用基于深度强化学习的对话策略勾引对方的问题，从而将谈天进行下去。
“大家可能看视频以为这是一个特殊逗的产品，但这里面实在运用了非常多的前沿技能。我们现在已经申请了几十项人工智能领域的技能专利，本日大家就可以在支付宝小程序和天猫精灵的App上‘调戏’我们的这个小机器人了。”
干系技能积累
在聂再清一篇 2018 年 AAAI 任命论文中，他提出一个谈天机器大家机协作框架 CoChat，该框架可以让人类事情者随时干预机器人的学习过程，机器人能够通过从标注过的对话日志、人类事情者的反馈以及用户的反馈中学习，由此使对话质量得到持续改进。换句话说，CoChat 结合了监督学习（标注日志）以及有延迟褒奖 / 反馈的强化学习（人类事情者/用户反馈），可以持续不断地自我完善。
CoChat 框架示意图
此外，该论文还进一步提出对话管理器模型 MemHRNN，可以让机器人迅速对人类提出的新问题作出回应（原来数据库所没有的）。
在详细操作上，首先将对话历史、措辞理解结果和 API 调用结果等外部信息组合起来作为输入，然后输出所有动作的概率分布以用于动作选择。当涌现新动作时，该 HRNN 的架构可以相应地改变，而不会丢失在之前的学习过程中积累的知识。最主要的是，聂再清团队还在 MemHRNN 中进一步引入了外部影象来处理由即时引入新动作所导致的单样本学习难题，即这些新动作涌现的次数太少，让 HRNN 难以学习与它们有关的有效策略。
论文链接：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/view/16748
聂再清的“实用产品”梦
聂再清此前在微软亚洲研究院紧张卖力微软自然措辞理解、实体挖掘的研发事情。在工具级别搜索与大数据挖掘方面申请国际专利十余项。
在 2017 年年底，他选择加盟阿里人工智能实验室，当时被媒体称为“阿里达摩院成立后打响的人才强夺战第一枪。”，在业界的分量不言而喻。对付选择加盟阿里的缘故原由，他在接管采访时表示，阿里可以让他“把一些想法做成真正影响很多人生活的一个东西。”，而到了阿里巴巴人工智能实验室的他紧张专攻知识图谱与自然措辞理解两个研究方向，为阿里巴巴供应包括意图理解、实体抽取、对话管理以及知识图谱在内的技能支持。
去年接管媒体采访时，聂再清总结了当时 NLP 领域的阶段性问题，并提出相应的 4 大对策，可以看作是他过去 1 年试图占领的事情：
其一，从公开大数据中积累更多的可更换词典和语义模板。以“请帮我打辆车”为例，“请帮我”有很多说法，如“麻烦帮我”、“给我”等，“打车”可以叫“约车”等，这些同类词（或同义词）叫做可更换词典，它可以增强自然措辞的通用性，能够很好的办理措辞的歧义性问题。而语义模板侧重这句话中语义的顺序，不同顺序问答的积累，也可以办理一部分自然措辞歧义性、多样性的问题；
其二，他希望建立一个知识图谱的生态平台，让大量的开拓职员在上面去建立知识图谱，利用积累的知识图谱，不断扩大知识图谱在知识性和专业性方面的积累，即共建知识图谱，产生1+1>2的效果；
其三，随着语音交互进入千家万户，通过强化学习、深度学习平分歧的策略，让机器在与人沟通中止定用户的喜好，并进行不断的自主学习和迭代，当有大量用户大量数据的时候，自然措辞理解就会更准确和个性化；
其四，把知识库、知识图谱利用起来，让这些构造化的数据促进自然措辞的理解。
因此，“二哈”如今看来令人惊叹的对话水平，实在早有相应积累。这既是聂再清加盟阿里后的阶段性成果，也是他个人“实用产品”梦的实现，让人不禁期待，他在未来又将为我们带来哪些故意思的产品。
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