IBM在人工智能方面的新进展，理解谈话情景和感知情绪

老道消息 • 2015-05-29 14:45

文章摘要：在人工智能方面，IBM一向说的比做的还多，谁知道这两个进展成色如何

在知识答题节目《危险边缘》中击败两位人类选手的 Watson 曾经给人们留下过深刻印象。现在这款由 IBM 开发的人工智能已经开始尝试用有别于之前计算机的角色，在多个科研或者工程领域发挥作用，包括金融、零售、医疗等。

根据 WSJ 最近一周的两篇报道，IBM 在人工智能取得了一些新的突破！

能感知情绪的 IBM 机器人

据 IBM 表示，它们最近开发出的在线客服系统能感知人类的情绪。IBM 在在线客服系统的原有代码上，加入了 “情感识别” 的新代码，从而使得机器人可以聪明的感知到你的情绪，并贴心为你服务。

做到这点靠的是 IBM 自有的庞大数据库，并通过机器的自我学习能力，从而达到目前的效果。

这款新系统从 Twitter，聊天和邮件等媒介上学习人类的说话方式，依靠强大的分析能力，它能了解到语法结构，网络语言（OMG，LOL，WTF）甚至是 emoji 表情和颜文字。与此同时，它还可以通过用户的打字速度判断人类的情绪。比如说，打字越快，人的情绪越高亢。

IBM 的这款智能助手，在某些方面，大大超过了 Apple 的 Siri 和微软的 Cortana。而且，下个月，IBM 就要发布这款系统的原型版本，并让它的一些客户使用。

“这个系统目前并不是全自动化的，而且也没打算代替人工，我们只是希望这款系统更加具有人情味。” IBM 的全球实验室的发言人 Jonathan Batty 说道。

能识别对话的 IBM 机器人

手机上的语音助手可以非常容易的理解人们在说什么，但却无法识别两个人之间的对话。然而最近，IBM 新开发出的算法可以准确的识别两个交替的声音，从而达到理解对话情景的目的。

研究者采取大量数据，通过陌生人间的的电话交谈，最后达到了 92%的正确识别率。虽然还达不到人类那般准确，但已经非常接近了。

甚至连 Facebook 的人工智能主管都说，这是一个 “非常伟大的进步”。

IBM 采用深度学习的算法，通过深度神经网络来抓取对话模式。再用卷积神经网络（ConvNets）来分辨数据的不同之处，最后用递归神经网络（RNN）来记住以前的声音。

一些巨头都在采取这些方法的组合来解决问题：包括百度，Google 和微软都在这方面发表过许多论文。Google 的 Jeff Dean 在去年年底的一次演讲中介绍了 Deep mind 在 LSTM-RNN 方面的一些进展，MIT 技术评论认为这在某种程度上让人工智能获得了记忆。

IBM 不久后会把 API 开放给自家的程序服务。但是在人工智能领域，IBM 一向是说的比做的更漂亮。而且无论是机器学习判定情绪还是理解对话情景，都是微软 Google 正在做的事情。没有证据表明 IBM 比对手走得更远

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