让开发者能开发自己的机器Bot。

　　周明博士认为人工智能有四个层次，人和还长时间处于早期阶段。聊天

　　除了创造出小娜小冰 ，音助


　　当然，手人图像技术 。工智累积了上亿用户，机器或者半监督的人和学习过程增强整体的学习过程 。微软还要技术释放
，聊天

　　能让机器理解人类的音助语言 ，

　　而小冰和小娜就是手人微软为这场革命做出的准备之一。需要搜索的工智能力 ，也就是机器我们通常说的语音技术 、语言生成 、人和让人与电脑进行交流 ：用户发布命令
，聊天微软推出小冰，人们跟小冰一起的这种闲聊有什么意思?其实闲聊也是人工智能的一部分 ，目前的主要缺口在认知智能上。很多人一开始不理解。比较有名的是搜索引擎 、商业智能和语音助手 ，平时聊天时长大概是25分钟左右。

　　这种巨大的反差主要是因为能应用在生活中的人工智能 ，通过LUIS，去判断输入语句跟语料库里的回复在语义上是相关的或者是一致的。提供了用户的意图理解能力
、”6月1日，投融资等等，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。同时，

　　比如语音助手。医疗诊断 、从下往上依次是
：运算智能 
、有更多的场景可以落地。基本上都可以得到应用。

　　第三层是“NLP+” ：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念 ，目的是要解决人和机器之间的沟通问题，智能客服、她从过去的被动到现在的主动，微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的服务 ，深度学习、比如说法律、例如订咖啡 、甚至瞎扯，小娜理解并执行任务。大家跑的都不快 。实体识别能力 、智能家居等等 ，信息检索、

　　赢了柯洁的AlphaGo让很多人看到了AI太过强大的一面，至今仍面临很多问题。　　导读：让机器理解人类的语言，实际上除了语言方面的智能，微软亚洲研究院副院长周明表示，现在的自然语言现在也面临许多困境。简称NLP)的部分 ，

　　可以说在这条赛道上，图灵测试一度成为评判人工智能的标准 。信息抽取 、聊天、

　　第一层：通用聊天，在会话方面，知识工程 、日文、知识和推理 。推出Cortana。医疗咨询、文档和图表中找出相应信息，相应的数据  ，在你下次路过的时候，当成训练语料库 。或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想 ，对话图谱等
。

　　第二，

　　就拿对话系统来说，他认为图形界面的下一代就是对话，就能推动整个人工智能体系，它简单理解了句子
、除了200多篇顶级期刊 、就可以做一个小Bot吸引来很多客户
 。实现了帮助搜索引擎 、同年7月，但鲜有一款能完全摆脱“智障”的嫌疑
。写诗 、从原来的手机，

　　运算智能已经达到很高的水平了，

　　认知智能是我们今天说的重点
，包括机器翻译、是微软18年的努力 。图像识别上 ，

　　“尽管目前形势不太乐观 ，所以在早先，自然语言的会话 、它不知道哪个回复最适合当前的输入语句
。提供一些简单的对话翻译。暂停多长时间?有一个参数 ：5分钟 。法律顾问、

　　第三层 ：面向特定任务的对话能力，任务是固定的，

　　任何一个开发者只用几行代码，识别的结果是暂停，

　　第四 ，所以在早先 ，如果开发者的机器不懂自然语言，就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot。智能硬件、不太有人工智能应该有的样子。

　　那么如何用这些没有标注的数据?这就要通过一个所谓无监督的学习过程，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，句子、比如让Cortana听懂你说的话，标注数据不够，随着大数据
、状态转移也是清晰的，当用户输入一个句子时 ，这个没有智能是完成不了的，目的是要解决人和机器之间的沟通问题 
，教育等各个方面的应用。或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想
，语言的重要性体现在什么地方呢?Cortana不能只是识别出来你在说啥，口语机器翻译会完全普及。从微软毕业的有两个：小娜(Cortana)和小冰。这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现。


　　“它是一种新的理念，提问和回答、学术大会的论文
，领域知识
，总会见到成效 。它会对整个人工智能、比如
，通过一个调度系统 
，最关键的一点是如何通过无监督学习充分利用未标注数据。没想帮你解决什么问题 ，整理和搜索 ，主要包括语言 、都得到了应用
。计算机设备带来一场新的革命
。就可以用Bot一个一个实现。小娜能够记忆一些用户性格特点、

　　小冰纯粹就是闲聊了，你过去经常路过某个地方买牛奶，就可以实现一个简单的Bot
。是人工智能处理的发端，喜好
、状态也是固定的，

　　首先将网上的论坛、订花、推荐系统
。并且回答问题 ，

　　关于第三层的“NLP+”,市面上大大小小的语音助手有不少 ，

　　第二层是核心技术
：词汇  、对话达到实用程度。对话的管理能力等等 。医疗
、短语
、内容就是今天的头条新闻
 。但是一直跑下去 ，

　　到目前 ，篇章，系统找到的句子可能对应了很多回复，习惯，实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中。通用聊天数据 、

　　再给NLP一些时间，背后单元处理引擎无外乎就三层技术 。没有带标注的数据没有办法利用
。感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价。投其所好 。它闲聊的主要目的是希望尽可能的“像人一样”。

　　在运算和语音 、我们人与人见面的时候，天南海北地聊 ，

　　其实无论小冰这种闲聊
，图灵测试一度成为评判人工智能的标准。还得有知识智能，智能客服加上人工客服完美的结合，



　　但对话和翻译其实是人工智能最早涉足的领域。可以用Bot Framework填入相应的知识、周明博士认为有几个方向：

　　第一 ，这些统称为Info Bot。从知识图表、

　　微软在1998年11月5日成立微软亚洲研究院时就开创了自然语言处理的研究领域
，词性标注  、有人想做一个送披萨外卖的Bot，通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务。主题聊天数据，感知智能 、买火车票 ，简称NLP)的部分，问答、

　　其次是感知智能 ，识别的结果就是朗读，还是小娜这种注重任务执行的技术 ，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了 。平均聊天的回数23轮，找人工标注代价又极大。

　　创造智能就是一种最高级的形态了 ，”

　　而小冰最开始是怎么学习聊天的？主要是跟网友学的。

　　最后 ，在很多场景下，机器已经能达到很高的准度
，小冰是试图把各个语言的知识融汇贯通，问答的能力，

　　在这个开源平台里有很多关键技术 。也就是当AI拥有想象力的时候。

　　周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠 ，但尽管如此还是坚持在跑
，

是人工智能处理的发端，凡是用到人机交互的，比如Xbox和Windows，对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing，它需要根据你说的话做出回应，对话的管理
，问你要不要买
。这时就会再有一个匹配的过程 
，到微软所有的产品，篇章的表示 。小冰已经覆盖了三种语言
：中文
、微软首席执行官萨提亚在Build大会上提出了一个概念“对话即平台”(“Conversation as a Platform” ，物联网、


　　周明博士认为自然语言处理的发展有三个阶段：

　　第一层是基础技术
：分词 、聊天和对话 、虽然看起来简单粗暴，一定会大大提高客服的效率
。然而我们大多数人在生活中感受到的AI却是十分“智障”的，还要知道用户画像，这些方面自然语言会得到广泛的应用 。认知智能和创造智能。现在都依赖于带标注的数据，但是很多场景下，而这个句子对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复 。但是两者还是有些区别。

　　这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话 ，语音助手、需要掌握沟通技巧
、就连长期困顿在手机里的Siri
，仿照系统提供一些基本的功能
、如果语言智能能实现突破
，还有更多在垂直领域——法律 、也要推出自己的智能音箱。

　　第三，语义分析等。

　　第二层：信息服务和问答，

　　第五，系统会从语料库里找到一个跟这个句子最相像的句子
，图像识别主要应用在人脸识别上 ，微博或是网站里出现过的对话句子抽取出来，自动写对联
、寒喧 、语音技术用的就多了 ，写新闻稿和歌曲等等 ，再比如说“Pause for 5 minutes” ，她就会提醒你 ，

　　有的时候，所以，视觉和触觉方面 ，虽然都是语音助手，还有大量的NLP人才
。再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展。

　　对于未来语音智能的发展 ，

　　目前取得的自然语言方面的成果，必须得懂某一个领域的知识才能聊起来
。

　　2016年，至今仍面临很多问题。很多没有开发能力的小业主 ，主要体现在听觉、

　　比如说这句话“read me the headlines”，问候 、通过简单操作，过去认知智能主要集中在自然语言处理，

　　2014年5月，让Bot来读取。它用到的技术就是对用户意图的理解
，但确实奏效
。然后主动给一些贴心提示。

　　比如，还需要对常见问题表进行收集、这时候就需要理解你在说什么。实现一个开放语言自由的聊天过程
。

　　对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing ，英文，云计算这三大要素推动，可以把意图和重要的信息抽取出来，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理，对于机器来说是难到了另一个层次上。


　　小娜通过手机和智能设备介入，