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“海內存知己，天涯若比鄰”，王勃的這句詩歌表達了人類遠距離溝通、理解的重要性。人與人之間相互幫助和信任，需要首先了解彼此的意圖和需求。今天我們介紹的Conversational AI技術，能幫助機器更好的理解、處理和響應人類語言及意圖，讓機器和人類之間的對話交互更“人性化”，讓人人溝通更輕松便捷，更智能，若知己，無距離。

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什么是Conversational AI？

ConversationalAI是一種人工智能技術，即“交互式人工智能”或“對話式人工智能”。

它使機器能夠理解、處理和響應人類語言。它包含一組技術，包括語音識別，文本和語音之間的轉換，自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）等。我們可以把ConversationalAI想象成為一個“大腦”，在它的“指揮”下，不僅可以完成人和機器的溝通，也能將無結構的會話、視頻、文本等數據進行結構化分析，從而讓人人溝通的過程更加自動化、智能化。

很多人最初對于Conversational AI的了解源起于從亞馬遜、微軟等這類“國際AI大廠”的技術創新。

教會機器人如何開展真正的對話，是人工智能所面臨的最艱難挑戰之一。為了讓語音機器人更聰明，亞馬遜豪擲幾百萬美金搞了個競賽。這個競賽名字叫——Alexa Prize，并且在亞馬遜每年舉行的 AWS Re:Invent大會上公布獲勝名單。這個賽事的獲獎標準是創建一個使用 Alexa 的聊天機器人，且能正常地與人類交談 20 分鐘。亞馬遜希望Alexa將可以像人類那樣進行對話，談論諸如電影、新聞和體育之類的話題，回答人們所關心的細節問題。

為什么即便有機器學習等技術，機器人像人來一樣展開對話依舊很難呢？

人類語言是由嚴格的語法、音調以及多樣的變化構成的，同時也充滿了不確定性，人們可以使用無限多的詞語來傳達相同的基本信息。人工智能系統很難僅僅通過數據去學習這些知識，也很難保證正確率。

那么，為聊天機器人編寫一個可遵照的話術規則是不是個好的辦法呢？這種方法可以獲得想要的與提問相一致的結果，但設計過程費時，且只能處理有限數量的話題。

經過數年時間，ConversationalAI有了飛速發展，不僅蘋果的Siri、谷歌的GoogleAssistant或亞馬遜的Alexa之類的服務已經成為移動設備中司空見慣的虛擬助手。在企業級應用領域，Conversational AI已經為很多企業客戶提供聊天機器人服務、會話分析等應用。比爾·蓋茨在創立微軟研究院時，曾提出過一個愿景：讓計算機能看會聽，并可理解人類的想法。微軟的新一代AI平臺以“對話”為核心來構建，讓機器人融入所有的企業級產品，推廣到客戶面前。

Conversational AI是如何工作的？

Conversational AI是如何將人類語言翻譯成機器能夠理解并以類似人類的方式做出反應的？實際上有許多不同的技術在幕后工作,其中最核心的是NLP技術，在這里，我們不僅要解釋一下什么是NLP，還要解釋一下什么是NLU、NLG。

• 什么是NLP？

NLP自然語言處理，是從計算語言學發展而來的，計算語言學是語言學的一個分支，它利用計算機科學、語言學、人類學等多個領域的工具和技術來分析和合成一種語言。

自然語言輸入的格式是非結構化的，并通過自然語言處理算法轉換為結構化的。自然語言處理的應用十分廣泛，比如，拼寫糾正、語言翻譯、語法檢查器、文本摘要、消除詞匯歧義等。

• 什么是NLU？

NLU是NLP的一個子領域。它包括語義分析，幫助機器理解文本的意圖含義和上下文。NLU的應用有情緒分析、違禁詞過濾、垃圾郵件過濾等。

• 什么是NLG？

它是自然語言生成。這是NLP的重要組成部分，自然語言生成幫助機器生成更接近人類語言的非結構化數據。NLG的應用有自動摘要、圖像字幕等。實際上，我們很難區分哪個應用分別使用NLP、NLU或NLG，甚至是不可能的。

在典型的對話系統應用中，有如下幾步，第一步，語音識別，并轉換成文字，第二步，機器進行意圖理解，第三步，對話管理模塊進行推理，并針對如何回復進行邏輯決策，第四步，機器通過自然語言生成用人類習慣的語言表達出來，第五步，轉換成語音送出去。

此外，在一些單純“閑聊”場景的應用中，例如，陪伴機器人，也會用端到端深度學習模型，用不同的語料生成。

趨勢：企業級ConversationalAI的趨勢/預測市場將快速增長

先來看一組數據，Gartner預測，到2023年，全球40%的企業都將開始應用ConversationalAI。Conversational AI市場正在快速增長。目前，Conversational AI的全球市場規模為68億美元（2021年），預計到2026年將增長到184億美元。增長背后的原因是客戶互動的數字化、技術創新和不斷變化的客戶需求。

越來越多企業采用AI技術，提供更好的客戶服務，來滿足客戶需求并降低運營成本。

根據德勤Conversational AI未來的調查，訓練數據和維護等問題的挑戰是阻礙企業采用聊天機器人的主要原因。然而，創新和低代碼解決方案的出現，Conversational AI的前景非常光明。

Conversational AI可以劃分成兩類

我們可以將Conversational AI劃分成兩類：對話系統與會話分析。

對話系統是在人和機器的溝通中，通過程序（Agent）參與溝通，可以干預和引導人機對話的走向。而會話分析是隱藏在人人溝通背后，不會直接參與溝通，企業級會話分析應用的核心在于賦能員工，讓企業員工和員工之間、員工和客戶之間的溝通更加智能化。

對話系統（Dialogue System）

首先說說對話系統，學術角度，把對話系統按照任務性質，可以分為，一種是任務型對話系統，比如，手機Siri語音助手，可以完成任務，比如，打電話或者查詢信息；另一種，聊天機器人，比如，微軟的小冰，主要功能就是聊天。

因為在有的場景下不需要聊天，就只是做任務，打電話，查詢路線，查詢天氣等。而有的時候二者也會結合在一起，以便讓任務交互更有人情味，比如，很多銀行信用卡中心的AI電話客服。有時候也需要在聊天中導流到電商。因此，任務型對話系統和聊天機器人兩種對話系統也在不斷融合中。

會話分析（Conversation Analysis）

本質上，數據是公司的核心資產，會話數據也不例外。今天，經營數據帶來的價值已經顯而易見。那么會話數據帶來的會話應用爆發式發展就不難理解了。

會話分析有助于改進客戶服務流程，客戶服務代表可以縮短解決客戶問題和詢問所需的時間，并提高客戶滿意度。客戶常見問題的潛在答案可以由機器人自動化回復，或者從知識庫中提供智能推薦的回復給客戶服務人員，從而讓客戶服務人員騰出時間來完成要求更高的任務。在會話分析中，機器人還能夠自動將客戶問題推薦引導給適當的團隊成員。

會話分析還可以簡化培訓和入職，使得那些人員高流動性和工作高挑戰性的的企業降低人員培訓成本。

最后，拋開表象看本質，ConversationalAI實際上是一次通訊革命的開始。以Conversational AI技術取代傳統的信息交流和信息搜索手段是大勢所趨，它開拓的是一套新的人機乃至機機交互方式。

概括起來，Conversational AI有很多商業價值。

• 更好的客戶體驗：速度更快，體驗更簡單性；通過直接的消息，成為首選的用戶交互渠道，特別符合年輕一代用戶的交互習慣。
• 更短的等候時間：讓大量的客戶互動自動化完成，還可以為服務支持人員賦能，增強能力，提升了人工客戶服務的工作效率。
• 高效的人力支持：增強了人工客戶服務的工作，每小時解決的案例更多，溝通交互的信息流更加流暢。

明略科技明智會話、靈聽工牌等產品，聚焦銷售過程分析、營銷活動分析、員工對比分析、客戶需求分析等場景，利用AI技術，基于明略隱私保護技術，賦能商業增長。