这是极客公园「极客公开课 · Live」第二期的活动，来自云知声AI Labs的研发总监刘升平和我们分享了如何打造对话式交互，以及他在AI领域相关技术产品经验。
什么是「极客公开课」？
1 位技术产品大牛和 10 位优秀技术产品人围绕技术产品相关话题，面对面深度分享和讨论，共同创造更优的知识与更高的学习效率。
而现在，这种深度的交流方式属于每一个人，知乎 Live 同步线上实时问答，随时随地参与提问互动，与数百人共创一本知乎 live 版的「课堂笔记」
每周 1 次，全年 50 场，极客公开课，推动产品人的自我迭代
以下为本期课堂笔记精华摘要：
会话式交互
什么是会话式交互？
我们可以从最早2010年，iPhone上一个App刚刚推出，上面可以通过语音说话，说我要查明天天气、我要看今天晚上有什么好看的电影，就直接会把结果用GUI的方式反应出来，这是最早的一种形态。然后，苹果应该在2010年左右，把他收购了，后来用在iPhone4上，iPhone4S的时候把它集成在一块推出来，但它的定位还是手机上的一个APP。
为什么现在这种交互形态比较火呢？因为我们在移动互联网时代，大家都可以看到APP是最主要的形态，但在现在的物联网时代，有各种各样的设备在上网，但这些设备可能是没有屏幕的，可能不是触手可及的，也有可能它的使用场景不能用在手机和车里面中控的屏幕，也不能用眼睛去看，也不能用手去摸，这种情况语音交互是最自然的形态。
所以，这也是目前我们说会话式交互也好，叫Bot或者VUI；在IOT时代会话的应用应该会成为主要的交互形式，所以这是我们做产品肯定要跟上时代嘛，不能只停留在GUI的时代。
口语对话系统：
从技术上来讲，我们这叫口语对话系统。而这个口语对话系统，也研究了至少有三四十年，最主要有这5个组成部分：
1、语音识别，就是你说话我需要听清楚，把它转成文字。
2、转成文字以后要理解这句话的含义，这就是口语理解。
3、理解完以后，要考虑怎么跟你深层次应答，对话管理甚至要考虑上下文的理解，因为可能多人交互嘛，所以要对话管理。
4、说了东西以后再转化成自然语言，把我们的想法组织成一个适合说的语音。
5、然后再用语音合成，就是TTS，把它用语音播报出来。详细讲解请见知乎 Live
会话交互的技术趋势：
现在基本上先要语音识别，后要语义理解，然后TTS语音合成。但我们认为这三点，非常想和大家分享。
第一，我们仅仅做语义理解还不够，而要做到语用。什么是语用呢？我们在做自然语言处理的时候，一般会说它分4个层次：
1、在词法这一级，我们考虑一个词的含义。
2、考虑语法和这个词怎么成一个句子。
3、语义，这句话是什么含义。
4、语用，要考虑同一句话在不同的使用场景下，表达出来的含义是不一样的。详细讲解请见知乎 Live
远场语音识别
这种IOT设备，离它有点距离的，所以这时候就是远场，远场语音识别比我们跟手机这种近场，我个人认为不止难一个数量级，主要在信号这一层，因为就像我在这里说话跟那边收到的，房间里有各种各样的声音折射和混响，特别是玻璃房里面，混响非常严重，大家可能在有些会议室开会有这种感觉，听见有翁翁翁的感觉，所以语音识别如果在这种情况下要识别准确非常难。
远场还有个很难的地方是，因为有个距离，远场声音的衰减是成平方的，所以我的声音到你那的时候已经变得很小了，这时候再加上各种各样的混响、环境噪音，声音质量是非常差的，这种情况下你还要听清楚这句话，非常困难。
所以，我们在做会话式交互的时候，能近讲尽量用近讲，不要用远讲，因为远讲对语音识别的干扰是非常大的。详细讲解请见知乎 Live
语用计算概述
什么叫语用？在研究这句话含义的时候，它有两个含义：字面表面含义，结合语境一句话的意思会不同，说句话到底是什么含义？而不是看那几个字是什么意思，因为它更多考虑的是说这句话时候真实的意图，而不是表面意图。
所以，在语言学里面更强调怎么通过语境来理解或者使用。除了在理解的时候要结合语境信息之外，我们在应答的时候也同样要结合这些语境信息。详细讲解请见知乎 Live
语用计算应用: 基于Seq2Seq的ChatBot
深度学习大家可能都听过一点，一句话进来另外一句话出去。这就跟我们做机器翻译一，一句中文进来一句英文出去，中间并没有真正理解你这句话，只是有很多中英文的语料，大家去训练这个模型，你说中文然后我说句英文，对话聊天也可以按类似的思路，它的框架实际跟翻译是一个框架，用一串莫名其妙的数字来表示。然后又吐出一句话，就跟机器翻译一样。
但训练的时候，需要很多聊天训练这个模型。这是现在学术界的一个方向，可以结合上下文。这个一致性也需要跟大家讨论一下。现在碰到最多的问题就是这个问题，以同样一句话去问它，它的答案会不一样。就像问小冰多大了，它说我是90后，再问它你是90后吗？它说不是，或者问它贵庚？它可能说70，再问它年芳几许？它可能说18岁。这是什么原因呢？目前聊天机器人的语料是从很多地方汇集在一起的，有人回答说你贵庚了？老人回答说今年88。它也不知道这几个问题是同一个意思，这会导致你跟一个机器人聊天，感觉它跟人格分裂一样，虽然说每句话都会回答，但它不是一个人的知识库，这种情况下是肯定通不过图灵测试的，如果一个人回答的信息一定是一致的。
在一致性方面，是在聊天方面最困难的问题了，现在有些方法，但也解决不太好。这个例子也是类似的，问住在哪里？说住在昌平，再问它是不是住在北京？它不知道是不是了，肯定要包含一定的知识，才能得到一致性的回答。详细讲解请见知乎 Live
会话式交互的产业化实践
这里面我可以给大家分享一下，可能不仅仅是从产品角度，假设你去做个公司，或者想把会话式交互产品落地，从技术转变成产品、商业模式，大概是怎样的思路。
在技术上刚才看到了会话式交互非常复杂，从语音到语言到知识，涉及的非常全面，所以这时就要做一个技术闭环，在技术这块一定要有用户、数据，通过这些用户的数据再去优化你的引擎。如果你的系统没有用户数据的反馈，光靠自己在底下吭哧吭哧优化，这个效果肯定不会太好。做搜索引擎的可能都知道，搜索引擎为啥越来越好？最重要的是用户可以做点击，如果你发现用户一般都是点第三个结果，那就可以把第三个结果提到第一个，因为用户的反馈告诉你了第三个结果最好，第一个结果不是最好，这样就可以更好的提升你的系统，这就是我们说的一定要形成个技术闭环。详细讲解请见知乎 Live
以上就是本次公开课的所有关键内容。
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