IBM 在人工智能方面的新進展，理解談話情景和感知情緒

在知識答題節目《危險邊緣》中擊敗兩位人類選手的Watson曾經給人們留下過深刻印象。現在這款由IBM開發的人工智能已經開始嘗試用有別於之前計算機的角色，在多個科研或者工程領域發揮作用，包括金融、零售、醫療等。
根據WSJ最近一週的兩篇報道，IBM在人工智能取得了一些新的突破！

能感知情緒的IBM機器人

據IBM表示，它們最近開發出的在線客服系統能感知人類的情緒。IBM在在線客服系統的原有代碼上，加入了“情感識別”的新代碼，從而使得機器人可以聰明的感知到你的情緒，並貼心為你服務。

做到這點靠的是IBM自有的龐大數據庫，並通過機器的自我學習能力，從而達到目前的效果。

這款新系統從Twitter，聊天和郵件等媒介上學習人類的説話方式，依靠強大的分析能力，它能瞭解到語法結構，網絡語言（OMG，LOL，WTF）甚至是emoji表情和顏文字。與此同時，它還可以通過用户的打字速度判斷人類的情緒。比如説，打字越快，人的情緒越高亢。
IBM的這款智能助手，在某些方面，大大超過了Apple的Siri和微軟的Cortana。而且，下個月，IBM就要發佈這款系統的原型版本，並讓它的一些客户使用。

“這個系統目前並不是全自動化的，而且也沒打算代替人工，我們只是希望這款系統更加具有人情味。”IBM的全球實驗室的發言人Jonathan Batty説道。

能識別對話的IBM機器人



手機上的語音助手可以非常容易的理解人們在説什麼，但卻無法識別兩個人之間的對話。然而最近，IBM新開發出的算法可以準確的識別兩個交替的聲音，從而達到理解對話情景的目的。

研究者採取大量數據，通過陌生人間的的電話交談，最後達到了92%的正確識別率。雖然還達不到人類那般準確，但已經非常接近了。

甚至連Facebook的人工智能主管都説，這是一個“非常偉大的進步”。

IBM採用深度學習的算法，通過深度神經網絡來抓取對話模式。再用卷積神經網絡（ConvNets）來分辨數據的不同之處，最後用遞歸神經網絡（RNN）來記住以前的聲音。
一些巨頭都在採取這些方法的組合來解決問題：包括百度，Google和微軟都在這方面發表過許多論文。Google的Jeff Dean在去年年底的一次演講中介紹了Deep mind在LSTM-RNN方面的一些進展，MIT技術評論認為這在某種程度上讓人工智能獲得了記憶。

IBM不久後會把API開放給自家的程序服務。但是在人工智能領域，IBM一向是説的比做的更漂亮。而且無論是機器學習判定情緒還是理解對話情景，都是微軟Google正在做的事情。沒有證據表明IBM比對手走得更遠。

本文作者是36氪00後實習生Link

原創文章，作者：Zuo


資料來源：36Kr