8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和機器人峰會（簡稱“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期舉辦！CCF-GAIR由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，香港中文大學(xué)（深圳）、雷鋒網(wǎng)聯(lián)合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協(xié)辦，以“AI新基建 產(chǎn)業(yè)新機遇”為大會主題，致力打造國內(nèi)人工智能和機器人領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高、跨界最廣的學(xué)術(shù)、工業(yè)和投資領(lǐng)域盛會。

8月7日下午，在「人工智能前沿專場」上，京東集團副總裁、人工智能研究院常務(wù)副院長、及智能人機交互業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人何曉冬博士進行了題為「多模態(tài)人機對話與交互: 理解、創(chuàng)作、決策」的演講。

何曉冬博士的演講圍繞人機對話系統(tǒng)的發(fā)展與應(yīng)用展開，結(jié)合對“AI新秀”GPT-3的技術(shù)探討，針對GPT-3等超大規(guī)模語言模型缺少知識和邏輯推理能力以及主要還局限于文本數(shù)據(jù)的短板，提出將高復(fù)雜的知識推理與決策任務(wù)及多模態(tài)的信息處理技術(shù)作為人工智能未來發(fā)展的驅(qū)動力。何博士還著重強調(diào)了下一步可在知識驅(qū)動的復(fù)雜任務(wù)導(dǎo)向人機對話和超出文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)和信息融合兩個方向發(fā)力，推動多模態(tài)人機對話與交互，并將人機對話系統(tǒng)落實到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上，包括智能客服、智能交互營銷、智能消費媒體等。

以下是何曉冬博士在大會的演講實錄，AI 科技評論進行了不修改原意的整理和編輯：

一、人機對話的構(gòu)想與進展

70年前提出圖靈測試時，圖靈選擇將人與機器之間的對話作為判斷機器是否具有智能的標(biāo)準(zhǔn)。他的選擇并不是隨意的。圖靈認(rèn)為對話是人特有的高級智能，只有當(dāng)機器能夠與人進行長時間對話時，才稱得上是擁有了類人的智能。

人機對話不但是一個科學(xué)問題，也是一個技術(shù)問題。

自計算機發(fā)明以來，研究人員一直在致力于如何克服“人機交流障礙”，如何使人和機器的交流變得越來越簡單。人機交互技術(shù)每往前進一步，使用計算機的人就增加幾個數(shù)量級，產(chǎn)業(yè)價值也往往隨著快速增長。下一步，我們希望計算機能與人類進行更加自如的智能的交流，從而讓機器能更好的幫我們完成更多更復(fù)雜的任務(wù)。

距離圖靈測試提出16年后，MIT開發(fā)出第一個人機對話機器人Eliza。但當(dāng)時它只是簡單模仿人的行為，談不上智能。到上世紀(jì)90年代，人機對話進入了一個新的發(fā)展階段，大家開始討論怎么讓計算機理解人類意圖與執(zhí)行命令。2012年，以蘋果的Siri為代表的智能個人助理成為主流，隨后出現(xiàn)更多的對話機器人，如微軟小冰等等。這些機器人不但能完成你下達(dá)的任務(wù)，還能逐漸跟用戶建立情感上的聯(lián)系。我們預(yù)想，今后會出現(xiàn)越來越多能與人自由交互的機器人，人類將真正與機器人共存。

人機對話領(lǐng)域一直十分活躍。今年1月，谷歌開發(fā)了一個大規(guī)模端到端的對話模型，F(xiàn)acebook也在4月發(fā)布了一個對話模型。這些對話模型都是基于深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和Transformer變種的模型大規(guī)模訓(xùn)練出來的，在閑聊等場景表現(xiàn)出很強的應(yīng)答有效性和精確性。

 二、GPT-3的機遇與挑戰(zhàn)

人機交互在文字自動生成方面也有了較大進展，如GPT-3。我認(rèn)為GPT-3是研究和工程結(jié)合的一個典范。雖然GPT-3本質(zhì)上仍基于Transformer模型，但OpenAI在開發(fā)的過程中運用了3000億單詞進行訓(xùn)練，模型內(nèi)含1750億參數(shù)，覆蓋50多個任務(wù)，用到28.5萬個CPU核和1萬個V100GPU做訓(xùn)練，最終取得了一個非常好的表現(xiàn)。GPT-3讓大家開始幻想：機器還有多久能模擬人的智能？

目前來看，仍是長路漫漫。僅僅從“硬件”角度來看，人類大腦有860億神經(jīng)元、100-1000萬億聯(lián)接，能處理的任務(wù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過GPT-3。

GPT-3的強大有目共睹。它可以執(zhí)行很多任務(wù)。如果讓它生成某個特定的網(wǎng)頁，它不但能生成網(wǎng)頁，還能生成網(wǎng)頁對應(yīng)的HTML代碼。它也可以直接轉(zhuǎn)換語言的風(fēng)格。比如你寫一個很幽默的句子，GPT-3很容易就能將句子的風(fēng)格轉(zhuǎn)變成嚴(yán)肅的style。它還可以寫作、聊天、翻譯、問答等等。如果給它看棋譜，它還會下象棋。按照Open AI的統(tǒng)計，如果讓GPT-3生成一段很長的故事，再讓人判斷這段故事是人寫還是機器寫，發(fā)現(xiàn)人類判斷準(zhǔn)確的概率只有52%左右。這是一個令人非常感嘆的結(jié)果。

但GPT-3處理另外一些簡單工作的表現(xiàn)并不是特別好。如果你讓它做一位數(shù)、兩位數(shù)的加法，正確率基本能達(dá)到百分之百，但如果你讓它用5位數(shù)加5位數(shù)，它的正確率就會迅速下降。這一點很奇怪。如果一個小孩已經(jīng)學(xué)會加法，一般不會再出現(xiàn)很大的錯誤，除非是粗心。但是計算機是不會粗心的。再比如，如果用戶去問GPT-3新冠疫情會在什么時候結(jié)束，它會給你一個答案: 2023年12月31日。當(dāng)然，我們現(xiàn)在沒法驗證這個答案的可信度，但這不是關(guān)鍵，關(guān)鍵是GPT-3依據(jù)什么樣的證據(jù)來給出這個答案？如果它給不出證據(jù)的話，我們怎么相信這個答案是有效的？這說明計算機并沒有真正做到邏輯理解和推理，它只是通過模式的匹配和某種泛化的規(guī)范的記憶來得到結(jié)果。

諸如GPT-3之類的超大規(guī)模語言模型實驗給我們帶來非常有趣的思考和挑戰(zhàn)：

1、技術(shù)路線

人類智能/AI的許多問題與不完備規(guī)則相關(guān)。對話系統(tǒng)就是一個典例。它不像圍棋也不像撲克。它沒有完備的規(guī)則和知識邊界。因此，我們可能會問：端到端的架構(gòu)能力邊界在哪里？超大規(guī)模的模型對知識有海量的記憶能力，展現(xiàn)出很強的泛化能力，在開放領(lǐng)域的對話能力出色，精確性、有效性的表現(xiàn)還不錯。但這是因為它有很強的歸納能力和泛化記憶能力。在推演和演繹方面，超大規(guī)模語言模型在符號推理、輸出可控和可解釋方面還較弱。這是我們下一步需要聚焦的。

2、評測指標(biāo)

我們希望機器擁有擬人的智能，但我們怎么判斷擬人呢？是在對話層次上還是整體體驗上判斷？在實現(xiàn)傳統(tǒng)的閑聊時，我們希望機器所說的每句話都能像人一樣，分辨不出是人寫的還是機器寫的。如果從端到端來看，我們做閑聊的社交機器人，我們希望它在交流層次上能夠擬人，讓我們有一種陪伴的感覺。在做任務(wù)導(dǎo)向的機器人的時候，我們更關(guān)注的是任務(wù)達(dá)成，并希望機器人能在達(dá)成和效率上反映整體的對話體驗，而不是簡單評估每一個回復(fù)是不是對的。

3、系統(tǒng)任務(wù)

什么是任務(wù)？對話的一個核心問題是理解語言，但理解語言并不是對話的最終極目標(biāo)。在很多的復(fù)雜人機對話和交互里面，交互是多模態(tài)的，另外目的也超過了簡單的理解意圖。比如說咨詢導(dǎo)購，這是一種很常見的人和人之間對話的任務(wù)，但這個任務(wù)的目的不只是為了理解用戶、回答用戶咨詢，很多時候是要完成一個“銷售”的任務(wù)。這是更深層次的一個系列的博弈和決策，最后使得銷售的任務(wù)可以達(dá)成。從這個角度來說，文本只是一種呈現(xiàn)形式。

三、GPT-3后，人機交互何去何從？

我認(rèn)為AI不僅可以進行簡單的淺層的任務(wù)，還可以嘗試更多需要知識驅(qū)動的任務(wù)，比如復(fù)雜的任務(wù)型的對話系統(tǒng)。這類任務(wù)需要領(lǐng)域知識及基礎(chǔ)常識的支撐，需要深度的推理與決策，不能通過簡單泛化記憶模型來解決。另外一個是多模態(tài)數(shù)據(jù)。模態(tài)交叉將帶來比目前高幾個數(shù)量級的數(shù)據(jù)，而跨模態(tài)的數(shù)據(jù)信息融合 (pooling)和聯(lián)接(grounding)將能使無監(jiān)督學(xué)習(xí)(predictive learning) 更高效的獲得更通用的模型。比如通過海量文本、語音、圖像、視頻數(shù)據(jù)建設(shè)跨模態(tài)數(shù)據(jù)集和知識庫。多模態(tài)數(shù)據(jù)可能可以幫助我們的模型超越語言，跟實體世界進一步結(jié)合，幫助我們更好地獲得人類世界的知識。

1）知識驅(qū)動的復(fù)雜任務(wù)導(dǎo)向人機對話 

在用戶在與機器人導(dǎo)購或銷售聊天時，表層是交互、關(guān)懷、交流，但在底層則需要大量的技術(shù)支撐，包括多輪對話管理、認(rèn)知智能、情感智能和推理與決策等。

比方說，如果顧客表示想給他的父母買一臺電視機當(dāng)節(jié)日禮物，客服機器人馬上判斷出來，并會結(jié)合情景判斷父母的年齡可能比較大，推薦更合適的商品。接著客戶可能會驚訝為什么推薦的電視機這么貴，這時對話機器人能夠理解客戶的真實意圖——他不是不買，而是對價格有點失望，需要一個解釋。于是機器人通過信息的挖掘，解釋為什么這個商品更適合他，甚至進一步給用戶推薦超值優(yōu)惠活動，幫助顧客開心地完成禮物購買，整個對話達(dá)到雙贏的結(jié)局。

對話不光是語言理解，還是一種博弈和決策。比如說，我們需要AI學(xué)會怎么做金牌銷售，從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)銷售的語言技巧和對話策略 以優(yōu)化全局銷售的結(jié)果為模型學(xué)習(xí)的目標(biāo)。我們在看對話的時候不止是看到語義理解和語音識別，更多的是了解對話的具體目的和任務(wù)。這一目標(biāo)的實現(xiàn)需要具體的技術(shù)支持。

自然語言任務(wù)的決策優(yōu)化是一個很難的問題。AlphaGo是一項很偉大的工作，但圍棋的執(zhí)行空間比較有限，每一步只能選361個點。從語言的角度來說，對話的每一句話可以有無限的選擇，在這種情況下你怎么進行強化學(xué)習(xí)、掌握最好的規(guī)劃策略？這是一個比較open的問題。

此外，人機對話能否基于很長的上下文做意圖識別。比如說，用戶說了很多話，哪些字或者哪些句子是真正定義這個用戶的意圖的，我們需要精確分辨出來并給予一定的可解釋性。

除了分辨意圖之外，我們還要對自然語言的語義進行表征。我們需要把每一個自然語言的描述（最好能把它的語義）用一個向量提取出來，在同一個語義空間表示。當(dāng)不同的人表達(dá)不同的方式時，只要意圖相近就很容易判斷出來。

另外，我們可以通過在連續(xù)空間里面投影我們的知識，再把這個知識的點和整個知識圖譜都投影到一個連續(xù)語義空間里面，在這個空間里面做很多直接的計算，判斷這個知識的一致性，并進行知識的補全。

2）超出文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)和信息處理

多模態(tài)的智能和多模態(tài)的數(shù)據(jù)迎來了很多新的機會。

如果我們想理解一個實體，比如說奧巴馬，我們可以通過讀文字、看圖片或者聽他的演講來理解他，甚至可以通過看他和他周圍的親戚、黨派、出生地等等知識對他有一個更好的了解。這些信息以前分屬于不同的模態(tài)，所以研究起來很分裂。 

基于新的深度學(xué)習(xí)模型，我們有可能把不同模態(tài)的信息投影到統(tǒng)一的語義空間，在這個空間里面做很多計算，幫助我們從各個角度理解這些信息。比如說，把文字和圖片投向同一個空間，這樣很快就可以知道文字和圖片是不是描述同樣的意思，然后生成一張圖片，迅速用語言模型來描述它真正的視覺信息，幫助我們更好地理解語言和視覺之間的互相管理。

我們還可以通過建立跨模態(tài)知識庫連接視覺、語言和實體的信息。這是我們之前做的一個全球名人數(shù)據(jù)庫 “MS-Celeb-1M”（見下圖），把人的圖像信息和知識圖譜里面的實體信息進行連接。在這張圖片里，我們不光識別出一個人，我們還知道她是1982年出生的，是一個美國人，在某一個劇里演了某個角色，這樣我們對這個實體的人的了解知識迅速豐富起來。

除此之外，我們可以通過多模體做視覺信息到語義推理的問答?；谝粡埡唵蔚膱D片或者問題，我們有沒有可能建造一個模型幫助我們回答疑問？這就意味著我們需要建設(shè)一系列語言模型、視覺模型，特別是需要建立一個多層的語言和視覺信息交換的模型，可以提取出最好的信息，幫助我們在語言和視覺之間聯(lián)合理解蘊涵的多模態(tài)信息。

我們還模擬人的注意力機制提出了“bottom-up and top-down attention “ 機制，讓語言和視覺跨模態(tài)的信息融合和理解更高效。 

我們還可以先理解語言再創(chuàng)作圖畫。我們把“一只紅羽毛白肚子點短咀小鳥”這句話梳理文字給AI的時候，有沒有可能AI在畫這只小鳥的時候，學(xué)會對應(yīng)看那個語言對應(yīng)的語義，知道什么地方應(yīng)該畫什么顏色，比如肚子上要畫白色，羽毛上畫紅色，在頭部畫一個短嘴，最后憑空合成這么一張小鳥圖片。

通過一系列的模型，我們可以在視覺和語言這兩個最重要的模態(tài)中間建立信息的交換、融合。我們也可基于這類模型做藝術(shù)創(chuàng)作，讓計算機學(xué)會怎么創(chuàng)作一個藝術(shù)地圖、怎么寫書法。

大家知道《蘭亭集序》開頭的4個字“永和九年”（如下圖）。這里面有4個字是王羲之寫的，另外四個是AI模仿王羲之的風(fēng)格寫的。大家能看出哪些是王羲之脅的，哪些是AI寫的？確切來說，圈出來的字是AI寫的。AI書寫還有一些瑕疵，比如“九”字是有瑕疵的，“和”“年”這兩個字則十分完美。而且AI還可以寫出帶有不同情緒的書法，興奮時寫得比較輕快，悲傷時寫得比較頓挫。

基于這種新的多模態(tài)交互技術(shù)，配上之前的人機對話任務(wù)，有可能讓我們的模型在GPT-3后更向前走一步。

【 圖片來源：null  所有者：null 】

上圖所示是京東的一個人類顧客與機器客服的交流，交流過程中雙方使用了大量圖片直接表達(dá)信息。

這是一個實際的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的例子。在我們生活中，人和人、人和客戶交互，肯定不止是語言和對話，肯定有多模態(tài)、視頻、圖像。有時候圖片表達(dá)比文字表達(dá)更直接有效，這也從應(yīng)用角度反過來驅(qū)動我們更好地把對話或者語言模型進一步向多模態(tài)智能模型提升。

四、人機對話系統(tǒng)落地

產(chǎn)業(yè)界對人機對話系統(tǒng)的需求很大。在過去的幾年里也出現(xiàn)了一些特定領(lǐng)域的應(yīng)用，比如京東的智能客服、微軟小冰、亞馬遜智能音箱等等。我們發(fā)現(xiàn)在特定領(lǐng)域確實對話系統(tǒng)通常表現(xiàn)好，在很多時候能提升我們的工作效率，降低工作成本，甚至可以提升顧客體驗。但是在開放領(lǐng)域、對可靠性有很高要求的時候，對話系統(tǒng)還是一個很大的挑戰(zhàn)。

京東深耕智能對話與交互平臺的應(yīng)用，比如智能客服、智能營銷、導(dǎo)購、智能消費媒體等等，希望把人機對話技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界落地，創(chuàng)造新價值，引發(fā)新思考。

我們將TTS、ASR、語義理解跟工單結(jié)合，打通工單系統(tǒng)與快遞系統(tǒng)，謀求一體化，給客戶提供一個比較無縫的售中/售后服務(wù)體驗。

銷售AI比客服AI的發(fā)明過程更難?？头回?fù)責(zé)讓你滿意，銷售必須讓顧客下單。我們在銷售智能這一塊投入了許多，比如摸索如何通過多模態(tài)的賣點營銷，把商品最亮的亮點給用戶一下提出來；如何通過對話式的商品推薦，把最合適的商品推薦給用戶；我們甚至可以通過智能系統(tǒng)促進下單成交。比如用戶咨詢以后，如果有一段時間沒有反應(yīng)，我們可以再跟進一下。比如上次咨詢某個產(chǎn)品很好，現(xiàn)在它的優(yōu)惠快過期了，用戶要不要下單。這是我們從金牌銷售的技巧中學(xué)到的，但我們并不是讓金牌銷售手把手教AI，而是通過大量的學(xué)習(xí)、甚至通過某種程度的強化學(xué)習(xí)，讓AI從金牌銷售那里學(xué)到該怎么交流，怎么對話能更有效。我們內(nèi)部也在看人工導(dǎo)購和通過機器輔助導(dǎo)購的轉(zhuǎn)化率，發(fā)現(xiàn)機器導(dǎo)購可以帶來轉(zhuǎn)化率的直接提升。

在衡量對話系統(tǒng)成功的指標(biāo)時，我們發(fā)現(xiàn)，在導(dǎo)購場景下，顧客和客服聊的時間越長，他下單的概率越大；但如果是售后場景，顧客跟客服聊得越長，他越不滿意。

除了對話營銷之外，我們還可以通過多模態(tài)的交互技術(shù)生成消費媒體。這個可以看成是廣義的對話，它不是一輪一輪的應(yīng)答，而是某種程度上產(chǎn)生信息的交互，使得用戶感知到這些信息，促進用戶做下一輪的行為。這些是針對新的商品在不同的情況下給出不同的銷售文案（如下圖），在京東網(wǎng)頁客服對話的情景下，用不同的形式、不同的風(fēng)格、不同的語氣來表達(dá)商品的特點，使用戶更能體會到商品的優(yōu)點。我們達(dá)到了風(fēng)格多變、可控的結(jié)果。

我們還可以通過數(shù)字人多模態(tài)交互，綜合語音、情緒、視覺形象等等做一種更加自然、更加擬人化的人和機器的交互。通過人工智能技術(shù)，我們希望可以為數(shù)以億計的每一個商品都配上一個帶貨主播和專屬客服。

此外，我們通過智能對話技術(shù)賦能IoT設(shè)備，使得硬件更好地連接起來，使得我們可以開拓更多的新市場。

從研究到應(yīng)用之間往往存在一個期望的不匹配，一個“技術(shù)應(yīng)用鴻溝”。很多時候，當(dāng)一個新技術(shù)剛出來，人們往往希望在短時間內(nèi)就看到它的爆發(fā)或者巨大的價值增長，但實際上，我們往往高估了它短期帶來的價值，但低估了它的長遠(yuǎn)價值。因為很多時候，單項新技術(shù)的價值往往是有限的，需要跟其他技術(shù)連接之后，才能構(gòu)成一個技術(shù)的網(wǎng)格、真正解決我們的問題，提高價值。比如很多年前語音識別就能提供API，但是價值一直沒有得到很好的體現(xiàn)。如果我們把語音識別、語言理解、計算機視覺、IoT和云計算綜合起來，就可以創(chuàng)造更大的能力，解決更大的問題，帶來更大的價值。

另一方面，新的技術(shù)是需要一個應(yīng)用生態(tài)的。如果一項技術(shù)只是為了服務(wù)單一的應(yīng)用，開發(fā)技術(shù)的成本往往會顯得特別高，沒有被攤平。如果有一個繁榮的應(yīng)用生態(tài)，技術(shù)可以復(fù)用，那么技術(shù)開發(fā)成本就會迅速降低，產(chǎn)生的價值也會繼續(xù)增長。所以在探索智能對話和交互技術(shù)的時候，我們會考慮客服、交互營銷、消費媒體、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、智能硬件。長期來看，未來10年AI技術(shù)帶來的價值將呈非線性的迅速增長，而目前來看，我們需要進一步促進技術(shù)聯(lián)接和培養(yǎng)應(yīng)用生態(tài)。參考文獻：

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