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在人工智能領域里，聊天機器人往往被當作殺手級應用。從 2010 年起，市面上逐漸出現了各種聊天機器人產品和平臺，與此同時，聊天機器人的領導者也逐步從學術界轉變為互聯網公司。這就意味著，隨著大數據的積累、計算能力的提升、市場的培育以及各項人工智能技術的成熟，聊天機器人慢慢地走向應用和落地。

在深圳灣舉辦的「WARE 2017 語音智能平臺與應用峰會 第 II 季」上，Gowild 智能科技 CEO 邱楠針對聊天機器人發展現狀發表演講。

邱楠說，在整個人工智能發展的歷史中，圖靈測試是檢測機器人智能程度的重要方法，但是作為聊天機器人產品來講，單純地用圖靈測試來驗證產品技術的好壞是不合適的，因為人與人之間的對話，往往基于人們相互之間的認知和了解，而這是圖靈測試所無法做到的。

現在仍然處于弱人工智能時代，如何將聊天機器人打造得更好，邱楠認為，至少面臨著以下幾個挑戰：

• 如何處理長對話，即多輪對話；
  
• 如何讓聊天對話場景從垂直領域擴展到開放領域；
  
• 如何高效地表示和使用上下文；
  
• 識別用戶多樣化的表達和意圖；
  
• 返回個性化的對答，避免回復的不一致性；
  
• 如何在對話中體現機器人的情感。
  

邱楠說：「我們希望機器人能夠通過語言進行一些思考。什么叫思考？就是指能夠進行記憶、聯想、推理，這些都是人與人之間交互才能具備的。」

如何讓聊天機器人做到更好的交互，接近于人和人之間的交互？邱楠總結：「我們要基于大數據來構建海量的知識圖譜?！苟?b>構建知識圖譜的重點在于語義理解、知識表示、QA、智能對話和用戶建模。

具體如何讓聊天機器人產品落地，實現弱人工智能向強人工智能的轉變，邱楠認為，可以從以下幾個方面入手：

首先，聊天機器人需要更個性化的知識圖譜。例如，Gowild 推出的機器人琥珀·虛顏，它擁有多種情感狀態、喜好、技能等知識維度，同理，用戶通常想要表達的是他們職業狀態和生活軌跡的信息。需要強調的是，不論是個性化的小圖還是開放的大圖，都不是獨立存在的，需要將它們融在一起，才能發揮更大的價值。

其次，我們的世界不僅僅是靜態的，而是動態地反映各事物在時空上的變化。因此，我們不僅僅需要靜態的圖譜，更需要思考如何表示和應用動態的圖譜。

第三，機器人不能只是冷冰冰的回答用戶的問題或幫助用戶完成特定功能，它需要感知用戶的情感并輸出相應的情感，這樣才更擬人化。例如，用戶說「我心情不好」，這屬于閑聊中的情感表達，這時需要將用戶當前的心情狀態更新到圖譜的對應維度數值中。相應的，機器人也要有自己的心情、體力、甚至是和用戶之間的好感關聯度。

第四，為了讓聊天機器人完成更多的功能，需要接外部服務或者開放 API。此時，圖譜就需要從傳統的關系型知識圖譜擴展到支持動態服務的知識圖譜。另一方面，如何刻畫服務之間的各種關系（如因果、時序依賴等）也是圖譜擴展中所需要考慮的。

最后，我們接觸世界的方式不僅僅是通過文字，而是結合圖像、語音、文字等多模態來了解外部的世界。因此，我們所構建的知識圖譜也應該從單純的文本擴展到多媒體的知識圖譜，ImageNet 和 Visual Genome 正是這方面的努力。