王清琛
白色的人形外殼，具有移動(dòng)功能，操著(zhù)一口流利卻沒(méi)什么感情的普通話(huà)，這應該是今年最常見(jiàn)的家用機器人模樣了。但是，機器人一定需要是人形嗎？機器人就一定要物化嗎？
云問(wèn)科技的智能問(wèn)答機器人就對上面的問(wèn)題給出了回應：作為一款基于云端的產(chǎn)品，云問(wèn)的智能問(wèn)答機器人通過(guò)微信、網(wǎng)頁(yè)或其他APP等方式跟各行業(yè)的用戶(hù)進(jìn)行文字交互，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)完成語(yǔ)義理解，給出用戶(hù)正確的解答。
云問(wèn)科技的創(chuàng )始人王清琛畢業(yè)于四川大學(xué)，在讀書(shū)期間接觸并學(xué)習了自然語(yǔ)言處理。2008年，他加入了一個(gè)做論文比對項目的團隊，負責篇章語(yǔ)義處理。當時(shí)為了減少工作量，王清琛就自己開(kāi)發(fā)一套智能問(wèn)答機器人系統，上線(xiàn)后效果非常好，幫著(zhù)處理了許多重復性工作。
2010年王清琛把這套系統放在網(wǎng)上作為開(kāi)源工具供大家使用，等到了2013年時(shí)，王清琛發(fā)現網(wǎng)站上已經(jīng)有2000家注冊用戶(hù)，并且有公司希望購買(mǎi)這套系統，用于線(xiàn)下使用，這時(shí)他發(fā)覺(jué)到這可以作為一門(mén)生意，于是跟幾位志同道合的朋友共同集資創(chuàng )立了云問(wèn)科技。
何為自然語(yǔ)言處理？
既然自然語(yǔ)言處理是云問(wèn)科技的主要研究方向，那么其完整定義是什么？
在機器人跟人的交互中語(yǔ)音是最關(guān)鍵的一環(huán)，而語(yǔ)音交互的整個(gè)過(guò)程分為語(yǔ)音識別、語(yǔ)義理解和語(yǔ)音合成，分別代表了聲音的輸入、加工和再輸出。其中語(yǔ)義識別是影響一個(gè)機器人能否聽(tīng)懂意思的關(guān)鍵，而自然語(yǔ)言處理就是研究能實(shí)現人與計算機之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。
在語(yǔ)音的各項技術(shù)的發(fā)展中，自然語(yǔ)言處理是發(fā)展最緩慢的，對此億歐采訪(fǎng)到技術(shù)出身的王清琛。
億歐：您認為自然語(yǔ)言處理發(fā)展緩慢的原因是什么？
王清琛：就我個(gè)人理解，自然語(yǔ)言發(fā)展緩慢的主要原因有兩點(diǎn)。
一是計算機嚴重缺乏關(guān)于語(yǔ)言的知識。比如說(shuō)如果你不告訴計算機什么是漢語(yǔ)的詞，它就無(wú)法判斷兩個(gè)連在一起的漢字是不是詞，年來(lái)的在自然語(yǔ)言處理中應用的各種深度學(xué)習技術(shù)，也是為了解決計算機缺乏語(yǔ)言知識的難題。
二是語(yǔ)言中經(jīng)常存在歧義，而我們有時(shí)感覺(jué)不到。比如“結婚的和尚未結婚的老師”。人類(lèi)在理解的基礎上明白了話(huà)語(yǔ)的意義（兩類(lèi)老師），而計算機只要沒(méi)達到完全理解的層次，就無(wú)法正確處理這些有歧義的語(yǔ)言，它就可能理解為“結婚的和尚，未結婚的老師”。
雖然技術(shù)上存在阻礙，但這沒(méi)有影響到其商業(yè)化的進(jìn)程，云問(wèn)科技最早利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)推出智能客服，現在公司還有針對企業(yè)內部用戶(hù)的智能咨詢(xún)系統，云問(wèn)公司的產(chǎn)品具備智能服務(wù)、機器問(wèn)答、圖像處理、數據分析、輿情分析等功能。
億歐：在自然語(yǔ)言處理技術(shù)成熟后，智能客服會(huì )是怎樣的？
王清琛：就智能客服這樣通過(guò)對話(huà)與人交流的業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，未來(lái)產(chǎn)品基本的交互界面和現在相比，變化不會(huì )很大，而差別是內在的。
就像現在市面上有各種類(lèi)似蘋(píng)果語(yǔ)音助理Siri的產(chǎn)品，可能第一眼看上去，很難感覺(jué)得到差別，但是只要多用幾次，你就能判斷出哪個(gè)產(chǎn)品更加聰明一些。最聰明的狀態(tài)下，你感覺(jué)不到是在和機器人交流。未來(lái)，語(yǔ)言會(huì )是人和計算機交流的接口，所以對自然語(yǔ)言的處理和理解將會(huì )成為人與計算機交流的基礎。
為了解云問(wèn)科技如何把這項技術(shù)應用于商業(yè)，億歐還采訪(fǎng)到云問(wèn)科技COO茆傳羽。
億歐：請問(wèn)云問(wèn)科技的業(yè)務(wù)類(lèi)型分哪幾種？
茆傳羽：首先是智能服務(wù)，隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，現在微信上各類(lèi)公眾號的關(guān)注數可能超過(guò)百萬(wàn)，咨詢(xún)量每天可能會(huì )有十幾萬(wàn)，但企業(yè)不太可能在人力投入上再增加，而且你會(huì )發(fā)現咨詢(xún)中有許多重復性的問(wèn)題，這時(shí)候智能客服是一個(gè)很好的解決方案。例如我們?yōu)槿缂揖频甓ㄖ频臋C器人“小如”，可以解決超過(guò)八成的常見(jiàn)問(wèn)題。
除了智能客服，我們還幫助企業(yè)去建立一個(gè)服務(wù)內部、外部用戶(hù)，進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢(xún)和調用的智能系統，也可以把許多重復性的問(wèn)題快速解決。這兩類(lèi)業(yè)務(wù)本質(zhì)上是把語(yǔ)義理解的技術(shù)垂直應用到行業(yè)中，目前智能客服和企業(yè)解決方案兩個(gè)業(yè)務(wù)的規模各占一半。
億歐：云問(wèn)科技跟同類(lèi)企業(yè)有什么不同？
茆傳羽：目前市場(chǎng)上也有智齒、Udesk一類(lèi)的智能客服企業(yè)，但是他們更注重的是打造一款輔助人工客服的工具，而并不是從底層技術(shù)上去深層挖掘。云問(wèn)作為底層技術(shù)供應商，跟市場(chǎng)上近半數的智能客服公司有合作。可以理解為我們提供機器人的部分，他們提供人工模塊，例如呼叫中心整合，人工客服模塊整合等等。
億歐：智能客服遇到無(wú)法解決的問(wèn)題時(shí)如何處理？
茆傳羽：這涉及到系統閉環(huán)的問(wèn)題，我們現在的做法是將企業(yè)內部服務(wù)流程打通。例如酒店的智能客服機器人遇到一個(gè)問(wèn)題不會(huì )答，它會(huì )把問(wèn)題發(fā)到服務(wù)群組里，里面是優(yōu)秀管理人員。在管理人員答復的過(guò)程，機器人就完成了學(xué)習過(guò)程。
另外一種方法是利用系統存在的數據，智能客服會(huì )在內部存檔里面去搜索，然后把搜索到的答案交給人工審核，人在審核的時(shí)候機器也完成了一次學(xué)習。
隨著(zhù)機器人重復學(xué)習，它的知識庫就得到了拓展，智能化的水平就得到了提升，目前云問(wèn)已經(jīng)擁有33個(gè)行業(yè)里的頭部企業(yè)客戶(hù)，也已經(jīng)利用數據建立起可復制的語(yǔ)義圖譜。
億歐：如何評估智能客服回答問(wèn)題的質(zhì)量？
茆傳羽：首先客戶(hù)有兩個(gè)維度，客戶(hù)可以對回答的問(wèn)題進(jìn)行評價(jià)，另外機器會(huì )觀(guān)察用戶(hù)問(wèn)了一個(gè)問(wèn)題后的反應，如果一個(gè)用戶(hù)問(wèn)完了還是繼續問(wèn)，說(shuō)明之前的回答可能不夠準確。另外，機器自身可以評定回答的準確率。最后，人工管理員也可以評估機器的回答。
億歐：智能客服是否會(huì )導致人工客服人員失業(yè)？
茆傳羽：智能客服肯定會(huì )對人工客服帶來(lái)沖擊，但是我們關(guān)注的點(diǎn)不是把人工換掉，把人工定位成VIP服務(wù)團隊和疑難雜癥解決團隊。
隨著(zhù)技術(shù)的變革，我們會(huì )利用各項人工智能的技術(shù)做到完整的閉環(huán)，從前端服務(wù)，到后端的服務(wù)數據的監測、熱點(diǎn)識別，再到前端的銷(xiāo)售。而且智能客服還可以把優(yōu)質(zhì)客戶(hù)梳理出來(lái)，交由人工客服去更好地服務(wù)他們
