百度技术委员会主席吴华：小度机器人背后的技术

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雷(公开号:雷)出版社:9月8日。20国集团智能创新论坛在深圳举行，共有13个板块，包括人工智能、大数据和精密医学。

在人机交互部分，百度的“小机器人”(Small Robot)和汉森机器人公司的“汉”(han)站在同一个舞台上，展示了当前人工智能领域自然语言处理技术的水平。

雷锋。发现这个小机器人诞生于2014年，江苏卫视的《芝麻开门》于2014年9月16日首次亮相。小型机器人集成了自然语言处理、对话系统、语音视觉等技术，能够与用户进行信息、服务和情感的交流。另一个对话机器人“汉”是一个表情机器人汉森机器人公司的作品。“汉”是一个仿生机器人，它的皮肤是由仿生皮肤材料制成的，具有人的外形，可以模仿人的表情。在现场，"汉"表达了愤怒、快乐、沮丧、思考和恐慌五种表情，与人类的表情相似。在“汉”与小机器人的互动中，“汉”的生存度很低。

其中，百度技术委员会主席吴华也主持了活动，并以自然语言处理技术与应用为主题发表了演讲，介绍了小机器人背后的技术。雷锋编辑了它，但没有改变它的初衷。

以下是吴华讲话的记录:

大家好，小的程度反映了听、看、说、动的能力。事实上，百度人工智能的落后程度很小，比如语音技术、视觉技术和自然语言技术。让机器和人用自然语言互动一直是人工智能的梦想。要实现这个梦想，自然语言处理技术是非常关键的。所以我今天报告的主题是“自然语言处理技术与应用”。

我们知道自然语言处理技术是实现人与计算机或机器之间的自然语言交流，它主要包括语言理解和语言生成。在此基础上，我们可以支持三个应用系统，如机器翻译、问答系统和对话系统。

首先，让我们看看自然语言处理技术发展的里程碑。自然语言处理技术主要有三个发展时期:萌芽期、发展期和繁荣期。自然语言处理技术的发展史就是机器翻译的历史。1947年，机器翻译备忘录发布后，基于规则、实例和统计的方法被提出。近年来，基于神经网络的机器翻译系统也被提出，这些技术的发展提高了机器翻译的质量，加速了机器翻译的商业化进程，如应用于电子商务和多语言翻译。与此同时，神经语言理论在婴儿期就被释放出来，这确立了它在自然语言处理领域的地位。然后是开发阶段，人机对话系统第一次出现。在此基础上，我们有许多常规方法应用于自然语言处理的各个领域。最后，现在是繁荣时期，统计方法是一种重要的主流方法。与此同时，在此期间，有两项技术突破跨越了时代。2011年，ibm的沃森问答技术首次超越人类赢得冠军。2014年，在图灵测试会议上，一些聊天程序使用人工智能并通过了图灵测试。所有技术的发展都离不开大数据的获取，尤其是在互联网发展的时代。近年来，随着人工智能技术的进一步发展，自然语言处理技术也得到了推广。

例如，在今年发布的新一代人工智能规划中，自然语言处理被列为一项关键的通用技术。同时，在百度的人工智能布局中，自然语言处理也是关键的认知技术。如今，人工智能初创公司，尤其是美国初创公司，在自然语言领域排名第一。在中国的人工智能初创企业中，自然语言领域排名第三，仅次于视觉和智能机器人。

这些创业领域包括人机对话、智能创作、智能客户服务、舆情分析、内容分析、机器翻译等。在这些应用的背后，技术的发展是密不可分的，尤其是获取大数据和知识变得越来越容易。同时，机器学习的进步，尤其是深度学习的进步，也促进了自然语言的发展，二者相辅相成，促进了自然语言技术的商业化进程。

从机器翻译的过程可以看出，统计机器翻译是在1995年提出的，经过15年的发展，第一个大规模的互联网翻译系统出现了。然而，在神经网络机器翻译方法提出后，一年后出现了大规模的神经网络翻译系统，随后各大公司都发布了神经网络翻译系统。该翻译系统质量的提高也促进了自然语言技术的发展。尽管这种自然语言技术已经发展起来，但我们的目标是让机器像人类一样思考。

在这个过程中我们做了哪些努力？例如，在智能交互、智能创建和智能推广中，自然语言处理技术在推荐应用中发挥着重要作用。首先，让我们介绍智能交互。例如，百度、谷歌、微软和facebook都发布了智能助理或聊天程序。事实上，最终目标是实现人与机器之间的互动。与此同时，这种交互式方位设备也发生了变化，比如亚马逊的回声扬声器和机器人。应用领域或应用场景也发生了变化，可以用于汽车、汽车、家庭和公共区域。就像我们刚才看到的小机器人一样，它现在在百度的大厅里服务，可以查询信息，以及与百度办公室相关的路线和班车。

为了实现这样的人机交互，百度还发布了一个互动平台单元，这使得开发者更容易上手。这个平台面向特定的任务和开发人员，开发人员只需做少量的工作就可以定制任务。在这个平台上，我们集成了多引擎驱动的语义理解技术。也就是说，使用这项技术，我们可以实现快速迭代和持续学习。

百度单元可以用于各种应用，如家具。在电视盒里，你们可以通过声音相互交流来找到你们想要的节目，只要你们说话，你们就不必这样做。还有帮助考生查询自己填写的高考志愿。它还可以应用于智能客户服务、地图、语音导航、语音路线查询等。除了与机器交谈，我们还希望机器能像人类一样创造，并能写诗。

除了写诗，我们希望机器人也能写文章。机器人可以通过各种计划、主题触发和简洁的句子来完成写作。例如，在写一篇文章之前，需要根据用户感兴趣的文章建立一个热点，然后完成对上下文的梳理和文章的生成，最后在白家号上发布。

除了写诗、文章和对话，我们还希望实现人工智能推荐。我们的主要目标是实现“尽快搜索”。搜索是一种主动行为，而智能推荐是一种被动行为。我们希望用户能够从海量的资源中获取有价值的内容。为了实现个性化推荐，需要在用户的兴趣和信息之间搭建一座桥梁，这座桥梁就是我们所说的标签地图，它给用户和文档提供相同的标签。举个简单的例子，在这个标签(系统)中，我们有主题标签、主题标签、案例标签等等。这些标签建立了一个网络，它们是相关的。从文档挖掘或用户行为中自动挖掘关联的强度，以获得这种关联的强度。这些关联的强度将用于智能推荐和个性化推荐。在主题和相关推荐的聚合中，会形成百度主页，这可以从手机百度主页上看到。下面的文章都是这样推荐的。

这些自然语言处理技术已经在百度的人工智能平台上发布，可以通过百度的网站获得。该网站包括自然语言处理技术、语音技术、视觉技术、用户肖像等60多种人工智能技术。百度希望每一个人和所有的合作伙伴都能共同举起人工智能的旗帜，造福人类生活。

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