人工智能 · 2024年3月2日 0

实现人机完美交互的方法在硬核科技时代

人工智能技术正在颠覆原有的社会结构和分配方式,数据也正在成为21世纪最重要的资产。互联网巨头不再将目光紧盯在流量与企业营收上,相反,产品能够收集到多少数据,能够多大程度地转化商业价值成了其放在心尖的上的事。

硬件将掌握未来最大机会

实现人机完美交互的方法在硬核科技时代

在前微软亚洲互联网工程院副院长、竹间智能创始人简仁贤看来,将数据整合并转化为商业价值输出并不容易,“这是企业创新的表现,也意味着复杂的挑战。我们目前还处于智能时代初期,这个阶段的突出特征就是数据难以跟踪、收集。”

简仁贤告诉亿欧,数据产生场景十分分散,比如和用户有关的支付数据既可能产生在支付宝中、又可能产生在微信与信用卡之中,饮食数据可能在美团、饿了么,也可能在线下餐馆,终端数据分布场景极为广泛,整合十分困难。目前为止,尚未出现任何一个工具实现对所有数据的整合,这直接导致企业对数据的价值挖掘和应用无法深入开展。

“能够将所有数据实现整合的工具,最有可能是手机等硬件。”简仁贤说道。

为何是手机?

因为包括生活、工作、娱乐在内,手机覆盖了用户60%以上的数据产生场景,且与用户关系极为亲密,可以成为数据最佳整合工具。

自然语言处理+多模态情感识别实现人机完美交互

随着5G的到来,会让手机功能更为强大,尤其在信息的分析处理上将有明显提升,并将和场景、技术、数据产生更多的结合与应用,实现更为完美的人机交互。

那么具体而言,如何利用数据实现更为完美的人机交互?

华为发布的全球产业展望《2025年十大趋势白皮书》提出,智能世界正在加速而来,触手可及,并预测:到2025年,智能技术将渗透到每个人、每个家庭、每个组织,全球58%的人口将能享有5G网络,14%的家庭拥有“机器人管家”,97%的大企业采用AI。

人与人之间、企业与企业之间更容易理解、信任彼此,企业与客户的沟通,与合作伙伴的沟通也都将可能变得无摩擦,这一切基于信息的精准触达。

“信息精准触达的实现,需要人机交互和沟通时,机器能够理解人类的语言。”简仁贤认为,自然语言理解技术将迎来风口期,未来NLP产业应用巨大,并将保持5-10年发展,迈向成熟。

离开微软之后,简仁贤已经做了四年自然语言理解的技术研究。简仁贤认为自然语言的本质不是一个产品,“自然语言是一个enabler(启用程序),使机器与人进行互动,为人去达成任务。”

自然语言可连接到不同设备,为终端客户服务。除了自然语言理解,手势和情绪也是交互的一部分,运用全方位情感计算技术,可从用户的声音,影像,交谈中能感受其所有情绪,分析其真实意图与想法。

实现人机完美交互的方法在硬核科技时代

在此基础上,竹间智能还搭建了AI开放平台化产品Bot Factory™,即虚拟对话机器人工厂,通过人工智能机器人定制平台,为不同行业的多个领域(如智能客服、企业人力、智能家居、个人助手等)提供人工智能解决方案,让企业不需要写代码、不需要机器学习专家就可以快速落地、灵活定制对话机器人。

华为与竹间的生态合作中,华为应用Bot Factory™自建多轮对话场景,帮助员工解决报销、班车询问、IThelpdesk等等细分场景的对话,为员工提供快速、统一、及时的对话渠道与服务。

另外竹间为华为音箱产品提供闲聊机器人服务,运用全方位情感计算技术,赋予Chatbot识别、理解、适应和表达人的情感的能力。从声音,影像,交谈中能感受客户所有情绪,更能自然真实地进行对话。竹间自建的闲聊语料库,保证闲聊内容的安全可控,并且支持提供品牌人设和定制闲聊等相关个性化功能,为华为音箱客户提供更有趣的交互体验。

“人机交互能力与垂直行业融合,孕育颠覆性的应用场景,并将带来的价值赋能企业,企业在行业中的生存力才会强劲。”简仁贤表示,“竹间的角色就是把人机交互能力贡献出来,提供的是自然语言理解和情感理解技术。”

简仁贤总结说道:“未来我们要做的就是打通各个场景,整合更多领域,这样商业模式就可以做到从半开放式过渡到完全开放式领域,用户体验也将扩散为全场景的体验。”

绕开巨头,深入特殊场景发展

目前竹间智能的收入主要来源于对话机器人应用,如智能客服、导购机器人、企业助手、个人助理、语义理解、情感情绪分析等,另外Bot Factory™平台采用包年收费的方式,积累了教育、企业助手、硬件、法律等领域的客户,复购率达到70%。

简仁贤表示,竹间智能帮助客户解决最关键的问题就是获客与成本的降低。此外,降低成本、增加营收必须一起做,为客户打造业务闭环。

对于竹间智能未来如何实现更好的盈利与发展,简仁贤认为实现产品技术平台化,业务规模化,企业毛利就会提高。在这个过程中竹间智能必须要做到生态化发展,输出技术、产品、平台服务,赋能合作伙伴,如集成商、渠道商,代理商、软件供应商等,争取更多中小企业客户。

在自然语言学习与多模态情感识别领域,不乏阿里、百度等大型企业涌入,简仁贤认为中小型企业想要在这个市场跑出,必须以不同于大企业的特殊场景切入,并向垂直细分领域深挖。

“我们的对话机器人可以在不同的细分行业中完成定制开发,正是依据这个逻辑。”简仁贤表示。