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百度科学家神级 rap 调戏地图惊艳全场,背后黑科技同步开放
来源:企业新闻   发布日期:2018-07-06 11:47:23   浏览:24694次  

导读:从去年百度 AI 开发者大会至今 ,UNIT 已吸引超过一万名开发者 , 开发了 13000 余项技能 , 进行了 33 万次启发式训练 , 人机对话量高达 32 亿次 , 并且已经赋能旅游、汽车、酒店、企业办公、家庭教育、超市购物、电子政务等各行业。 7 月 5 日 , 百度自然语言...

" 从去年百度 AI 开发者大会至今 ,UNIT 已吸引超过一万名开发者 , 开发了 13000 余项技能 , 进行了 33 万次启发式训练 , 人机对话量高达 32 亿次 , 并且已经赋能旅游、汽车、酒店、企业办公、家庭教育、超市购物、电子政务等各行业。"

7 月 5 日 , 百度自然语言处理部主任研发架构师、UNIT 技术负责人孙珂在 2018 百度 AI 开发者大会 ( Baidu Create 2018 ) 的百度大脑论坛 , 为与会者分享了面向第三方开发者的、对话系统定制平台 UNIT 在过去一年的成就 , 推出 UNIT2.0 版本 , 并宣布 UNIT 对开发者永远免费。

孙珂

机器与人类的交互向来被认为是人工智能领域的重点方向 , 而对话式人机交互方式既要求 AI 能听会说 , 也需要 AI 理解语言意义。但研发对话产品向来是开发者遇到的难点之一 , 为了能够准确理解用户多样的需求表述 , 开发者通常需要为对话系统提供充足的训练数据 , 使理解模型能够充分学习用户的语言表达习惯。然而 , 训练数据的采集成本很高 , 对开发者来说是不小的门槛。UNIT 则搭载了业界领先的需求理解与对话管理技术 , 以及百度多年积累的自然语言处理、机器学习、大数据等核心能力 , 为开发者提供对话理解技术解决方案。

就在前一天 2018 百度 AI 开发者大会的主论坛上 , 2018 百度 AI 开发者大会 ( Baidu Create 2018 ) , 百度高级副总裁、AI 技术平台体系 ( AIG ) 总负责人王海峰在现场与百度地图之间进行了如下对话 :

王海峰 :" 小度小度 "

百度地图 :" 我在 "

王海峰 :" 我要从三里屯的团结湖地铁站出发路过望京的家乐福然后再去南锣鼓巷最后到我家 , 我要红绿灯少的不堵车的最快的路线 , 你帮我路线规划一下吧。"

百度地图 :" 提供一种导航方式 , 需要导航吗 ?" ( 屏幕显示目的地导航路线 )

王海峰演示百度地图语音助手

从现场演示可以看到 , 百度地图语音助手精准识别、理解了长达 60 多字的服务请求 , 并自然流畅地提供了导航服务 , 引起了现场观众的欢呼与好奇 , 许多人都想 " 调戏 " 这种能够用 Rap 的口气来交流的人工智能 , 而不仅仅是一字一顿字正腔圆的对话。展现出了自然流畅的人机交互 , 以及机器人对复杂语句的理解能力 , 震撼了全场 , 这正是基于百度理解与交互技术 UNIT 才得以成功实现。依赖 UNIT 提供的持续学习的高精度对话理解技术、独创的像人类一样理解与学习的 Interactive Learning 机制 , 以及开源的对话管理与任务满足框架 , 开发者也可以快速拥有一个像这样聪明的机器人 , 并通过人机交流让机器人实现终身学习 , 越来越智能化。

王海峰演示百度地图语音助手

而 UNIT 在大会上推出的 2.0 版本的标志着百度全方位地升级了 UNIT 的技术、功能与架构 , 为开发者提供更加便利、更加专业的对话系统定制能力。据现场介绍 , 为降低开发者的研发门槛 ,UNIT 对用户的表达进一步分析与抽象 , 提供了融合深度学习与启发式规则的意图理解模型 , 将系统词槽的深度与广度进一步扩展 , 还拿出了百度 NLP 压箱底的黑科技 " 口语化分析 " 与 "query 纠错 "。结合这些技术 , 开发者在 UNIT 平台只需提供极少量数据就可让理解模型具备识别上图所有例子的泛化识别能力 , 接入成本几近于 0。

孙珂解读 UNIT2.0 重磅升级

而 UNIT2.0 最重磅的新功能在于正式开源了 DM Kit ——百度内部使用的工业级对话管理与任务执行框架。孙珂介绍 ,UNIT1.0 虽然能够提供理解能力和部分对话管理能力 , 但开发者依然开发者还需要自行搭建控制业务流程的对话逻辑 , 以及满足用户需求的资源检索与任务执行等操作 , 对于没有对话系统研发经验的开发者来说依然不够友好。而 DM Kit 可无缝对接 UNIT 云端对话理解能力 , 并轻松对接外部知识库 , 丰富人工智能的回复信息量 , 实现多状态的复杂对话流程控制 , 让开发者快速灵活的搭建对话产品。

除了 DM Kit,UNIT2.0 还公布了一项黑科技—— Interactive Learning, 让对话系统可以像人一样在对话中理解与学习。用户总是希望对话系统能够更加 " 善解人意 ", 但系统对理解模糊的问题往往难以正确回答。而现在开发者只需正常定义对话任务 , 就可以得到系统内置的交互式理解能力 , 它可以主动发现系统理解模糊的问题并向用户进行澄清询问 , 也可以被动等待用户发起纠正。实验表明 , 该机制能够让 98.1% 的用户对话被系统正确的理解 , 并具备持续学习的能力。

通过交流在实践中持续学习

大会期间 ,UNIT 还正式公布了将对开发者永远免费的消息 , 并推出 UNIT 公开课 , 将从对话系统开发入门、典型行业案例拆解、压箱底 " 黑科技 " 的教学这三方面入手 , 通过分享经验助力开发者的全面成长 , 让对话理解技术得到更广泛的普及。

孙珂表示 , 未来 UNIT 将针对行业需求 " 量身定制 " 提供更多的垂直解决方案 , 开放技能与资源商店 , 为开发者呈现更加开源的生态 , 以及面向更复杂场景的深度 " 黑科技 ", 为开发者提供更加易用、更加专业的对话系统定制工具 , 加速人工智能对话能力的全面落地。

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