今天，聯想集團正式發佈《聯想對話機器人白皮書》（以下簡稱《白皮書》），系統化闡述了對話機器人技術的發展現狀及趨勢、聯想在這一領域的核心技術和具體的解決方案及應用場景，以及對話機器人未來的發展與展望。
白皮書中指出，聯想研究院打造的對話機器人MOLI，從2017年底至今累計處理超過六百萬案例。目前支持中、英、日、葡、西等10種語言，可識別29種語言，部署全球60個國家和地區，服務全球上百個國家和地區的客戶。
聯想對話機器人MOLI
對話機器人也稱作智能對話系統，是一種計算機與人用自然語言的方式進行溝通交流的人工智能系統。隨著語音技術、自然語言處理技術的發展，對話機器人正在廣泛應用於社會生活的方方面面。例如，醫療設備商使用對話機器人來幫助醫生解釋臨床測試結果；學校應用對話機器人來幫助老師以個性化的方式解答學生提問；工業界通過在客服系統中引入對話機器人來回復客戶的多樣性請求等。
據《白皮書》介紹，對話機器人採用的技術大致可分為兩類：一類是基於規則的以人工書寫的規則驅動型系統，另一類是基於機器學習的數據驅動型系統。
早期成功的商業應用大都採用基於規則的方法。這類對話機器人依賴人工制定的規則去理解語言和生成回答。雖然開發規則需要付出較大的代價，但規則很容易被人解釋和理解，規則修復相對容易，系統更新也很容易。基於規則的對話機器人的侷限性在於規則依賴專家編寫、跨領域的擴展性不足。因此，基於規則的對話機器人適用於一些對話情景相對狹小的領域。
與基於規則的系統不同，以深度學習為代表的數據驅動型系統從數據中學習對話系統中的所有知識。採用深度學習技術的對話系統在學習能力和領域適應能力上遠比基於規則驅動的系統更加強大。雖然基於深度學習的對話機器人已經成為研究的主流，但它也存在著明顯的侷限，比如需要大數據支撐、神經網絡的學習結果難以解釋、系統漏洞難以修補、更新系統困難等。
目前真正商用的對話機器人通常採用規則與數據相結合的技術路線,兩種方法取長補短，以達到性能最優。
對話機器人是一項融合了語音識別、自然語言處理、知識圖譜、人機交互等諸多技術的人工智能應用。下圖所示為一個任務導向型對話機器人的對話過程——首先系統引導用戶輸入意圖，然後系統分析用戶意圖，通過用戶和系統交互完善用戶意圖信息，最終完成具體任務。為了實現這個過程，一個完整的智能對話系統需要具備自然語言理解、對話管理、自然語言生成和知識圖譜等關鍵技術。
智能對話系統
在技術定位上，聯想的對話機器人本著務實的原則，以技術落地為基礎，在實踐中總結和創新。聯想的對話機器人既使用規則方法也採用統計方法。在自然語言理解任務上，採用深度學習方法實現細粒度情感識別、用戶問題類型識別、用戶焦點識別、用戶行為識別等自然語言多維度的精細理解。在對話管理上融合了規則驅動以及機器學習方法，構建支持快速部署以及線上熱更新的規則引擎，實現了立即修改立即上線，讓技術真正落地。
多任務、多語言、跨領域的自然語言理解
具體而言，聯想對話機器人技術特色包括支持多語言、細粒度、跨領域的自然語言理解，在語料缺乏情況下快速達到上線要求；獨創的高效可配置的網絡驅動的對話管理平臺，汲取基於規則及基於端到端的解決方案優勢，做到流暢、可配置、可擴展的對話管理；分層設計的自然語言生成策略，面向情景生成個性化答案；人機結合的知識圖譜構建與更新，用系統化的思路構建知識圖譜；工廠化的生產與優化平臺，實現對話機器人的批量生產;敏感數據處理，比如原則上對敏感信息不做持久化存儲，比如信息抽取，蒐集，存儲等；必要存儲的信息做脫敏處理，比如哈希變換，或添加掩碼，使信息不可識別等。
對話機器人生產與優化中心
對話系統的評價機制是構建負責任、安全正確以及功能強大的智能對話系統的關鍵。隨著對話機器人的生產和使用的大幅增長，對於智能對話系統的評價需要也與日劇增。目前聯想的對話機器人已經在全球範圍內投入使用。為了能夠更好地服務聯想的智能化戰略，全面客觀地評估對話機器人的智能水平，聯想研究院結合對話機器人的實踐經驗，提出了工業級對話機器人的6級評價體系, 可以供開發人員、系統設計者、研究者以及對話系統的參與者評估對話系統的智能水平。具體而言，圍繞三種智能類型，即認知智能、情感智能以及系統完整性，我們採用6級等級評價方法構建對話機器人的智能評價框架，從非智能的（0級）對話機器人到完全智能的（5級）對話機器人。
聯想研究院打造的客服機器人MOLI，藉助協同客服人員以及AI機器人，MOLI致力於在任何時間、任何地點、以用戶喜歡的方式以及用他們熟悉的語言為聯想全球客戶提供全天候、全生命週期的高水平服務。目前可識別29種語言，部署全球60個國家和地區，服務全球上百個國家和地區的客戶。
人機融合的聯想對話機器人
MOLI端到端客戶意圖理解率超過93%，端到端的問題解決率超過70%，用戶滿意度超過83%，可與人工服務相媲美。聯想的客服機器人正在成為企業向數字化轉型，全面提升企業競爭力和創新業務發展的能力的一個重要工具。
MOLI聯想智能對話系統架構
此外，聯想研究院攜手廈門熙重電子科技集團聯合打造了智能“e政務”便民服務站，助力廈門市政府實現群眾“家門口辦事”、“刷臉辦事”、“一趟不用跑”。
通過在現有“e政務”自助一體機基礎上，增加聯想自然交互的人工智能解決方案，讓設備通過自然語言跟人交互，通過口語化、情景化的對話，準確識別用戶意圖從而把用戶引導到所需要的功能模塊。同時，重構服務流程，以老百姓辦事情目的為導向，提供類似人工服務的整體辦理體驗。
智能政務一體機
從性能方面來說，隨著人工智能技術水平的不斷增強，對話機器人的生產和使用正在大幅增長，對話機器人的智能程度也在不斷提高，在認知智能上已經具有理解複雜的查詢並支持更自然的對話的能力。此外，對話機器人已經開始具備情感智能，能夠在對話過程中應用情緒策略來提高與用戶的溝通質量。當前的對話機器人已經可以理解和應對“有限”的情感，比如客戶對提供服務 “滿意”、“不滿意”等。未來的對話機器人將“充分”理解和應對用戶的情感，可以通過整合來自所有視覺、聽覺、觸覺的信息，利用當前狀況和過去的經驗，充分理解、記憶、預測和應對客戶的情緒。此外，對話系統已經具有一定的自我學習自我管理能力，同時在系統完整性方面也取得了很大進步。
未來，隨著人工智能、心理學和腦科學等不同學科的發展以及技術融合，對話機器人的智能將持續提高，對話機器人在與客戶的互動過程中將看起來更像人類，還將出現新的功能和服務方式。作為一個智能體，未來的對話機器人或將具備自我學習能力，能夠以端到端的方式進行對話管理、自我培訓、自我測試和自我保護。
從應用方面來看，截止到2020年，全球呼叫中心行業整體市場規模將達到約3萬億元，軟件相關市場規模近2000億元，複合增長率超過13.8%。其中智能對話機器人不論是從軟件產品的提供，還是對人工服務的有效替代或增強，其對應的市場價值都擁有巨大潛力。
除呼叫中心行業外，智能對話系統正在與各行各業緊密融合，助力行業的不斷創新。電信、醫療、製造、金融、交通、教育、零售、媒體等行業，利用智能對話系統的感知能力、認知能力、決策能力和實施能力進行部署已擁有諸多優秀案例，全面提升了行業效率。隨著智能對話系統向全面智能化發展，實現場景連接全面化、企業流程自動化（RPA+AI）、體驗個性化，各行各業的廣大用戶將切實體會到智能對話系統為生活和工作所帶來的便利。
[說明]
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