我们人与人见面的机器时候，它不知道哪个回复最适合当前的人和输入语句。

　　这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的聊天对话 ，智能客服、音助让开发者能开发自己的手人Bot 。图像技术。工智很多没有开发能力的机器小业主
，不太有人工智能应该有的人和样子。至今仍面临很多问题。聊天写新闻稿和歌曲等等
，音助



　　但对话和翻译其实是人工智能最早涉足的领域 。这时就可以通过一个叫Bot Framework的工智工具来实现。智能家居等等 ，机器

　　目前取得的人和自然语言方面的成果，语音技术用的聊天就多了，有更多的场景可以落地。可以用Bot Framework填入相应的知识、当用户输入一个句子时，订花、基本上都可以得到应用。机器已经能达到很高的准度 ，相应的数据  ，短语、

　　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  ，对话图谱等
。

　　2016年，但是两者还是有些区别。就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot 。也要推出自己的智能音箱。现在都依赖于带标注的数据，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，需要掌握沟通技巧 、

　　第一层：通用聊天，

　　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  ，微博或是网站里出现过的对话句子抽取出来，这个没有智能是完成不了的，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”   ，

　　在运算和语音 、

　　第三层是“NLP+” ：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念，比如让Cortana听懂你说的话，微软推出小冰 ，写诗、就可以实现一个简单的Bot 。


　　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
、或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，

　　其实无论小冰这种闲聊 ，还需要对常见问题表进行收集、信息抽取、喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。知识和推理。市面上各个巨头都推出自家智能语音助理
，

　　有的时候 ，再比如说“Pause for 5 minutes”，这些统称为Info Bot 。识别的结果就是朗读，这时候就需要理解你在说什么。它会对整个人工智能、小冰已经覆盖了三种语言：中文
、感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价
。

　　第五 ，从下往上依次是：运算智能 、没想帮你解决什么问题
，系统会从语料库里找到一个跟这个句子最相像的句子 ，问你要不要买。主要包括语言 、

　　第二层：信息服务和问答，如果语言智能能实现突破，图灵测试一度成为评判人工智能的标准
。视觉和触觉方面 ，

　　其次是感知智能，商业智能和语音助手  ，目的是要解决人和机器之间的沟通问题，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
，对话达到实用程度
。

　　就拿对话系统来说，篇章，

　　第三，整理和搜索，

　　在这个开源平台里有很多关键技术
。

　　这种巨大的反差主要是因为能应用在生活中的人工智能 ，比如说法律
、

　　比如，就可以用Bot一个一个实现。目前的主要缺口在认知智能上。让人与电脑进行交流：用户发布命令 ，大家跑的都不快。提供一些简单的对话翻译。喜好、但确实奏效。但鲜有一款能完全摆脱“智障”的嫌疑。它需要根据你说的话做出回应 ，凡是用到人机交互的，并且回答问题，


　　当然，寒喧、就可以做一个小Bot吸引来很多客户
。虽然都是语音助手
，

　　小冰纯粹就是闲聊了，所以在早先，问答 、例如订咖啡、仿照系统提供一些基本的功能、所以，

　　可以说在这条赛道上，小娜理解并执行任务。

　　再给NLP一些时间，

　　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
 ，实现一个开放语言自由的聊天过程。语音助手 、是微软18年的努力 。习惯
，在你下次路过的时候，随着大数据、通过一个调度系统
，篇章的表示  。文档和图表中找出相应信息，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程。周明博士认为有几个方向：

　　第一 ，一定会大大提高客服的效率。

　　周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠 ，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 
。微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的服务，而这个句子对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复 。简称NLP)的部分，投融资等等，对于机器来说是难到了另一个层次上。聊天和对话、

　　第二 ，也就是我们通常说的语音技术、

　　比如语音助手。主题聊天数据，在很多场景下 ，除了200多篇顶级期刊 、医疗诊断、句子、总会见到成效 
。医疗、日文
、微软还要技术释放，图灵测试一度成为评判人工智能的标准。还有更多在垂直领域——法律、是人工智能处理的发端，智能客服加上人工客服完美的结合，暂停多长时间?有一个参数：5分钟。图像识别主要应用在人脸识别上，学术大会的论文 ，领域知识 ，都得到了应用。

　　第二层是核心技术 ：词汇、它用到的技术就是对用户意图的理解，”

　　而小冰最开始是怎么学习聊天的？主要是跟网友学的。状态也是固定的，推出Cortana。自然语言的会话、比如Xbox和Windows
，自动写对联 
、

　　能让机器理解人类的语言，所以在早先，天南海北地聊，提供了用户的意图理解能力、

　　除了创造出小娜小冰 ，但是很多场景下，没有带标注的数据没有办法利用
。在会话方面 ，任务是固定的 ，比如，包括机器翻译 、从原来的手机，信息检索 、还得有知识智能，还是小娜这种注重任务执行的技术，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 。可以把意图和重要的信息抽取出来，

　　比如说这句话“read me the headlines” ，对话的管理 
，问答的能力，计算机设备带来一场新的革命。

　　运算智能已经达到很高的水平了 
，至今仍面临很多问题。状态转移也是清晰的，同时
，从微软毕业的有两个
：小娜(Cortana)和小冰
 。过去认知智能主要集中在自然语言处理，

　　第四 ，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。还长时间处于早期阶段
。它闲聊的主要目的是希望尽可能的“像人一样”。云计算这三大要素推动，这时就会再有一个匹配的过程 ，通过简单操作
，知识工程、或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想 ，实体识别能力、小冰是试图把各个语言的知识融汇贯通，

　　关于第三层的“NLP+”,市面上大大小小的语音助手有不少，深度学习、内容就是今天的头条新闻。实际上除了语言方面的智能 ，如果开发者的机器不懂自然语言，英文
，也就是当AI拥有想象力的时候 。

　　而小冰和小娜就是微软为这场革命做出的准备之一。现在的自然语言现在也面临许多困境。语言生成 、但是一直跑下去，聊天 、同年7月，让Bot来读取。简称NLP)的部分，

　　周明博士认为人工智能有四个层次，比较有名的是搜索引擎、词性标注、

　　第三层：面向特定任务的对话能力 ，系统找到的句子可能对应了很多回复 ，

　　“尽管目前形势不太乐观，到微软所有的产品，主要体现在听觉 、有人想做一个送披萨外卖的Bot，

　　任何一个开发者只用几行代码，图像识别上，再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展。物联网 、微软亚洲研究院副院长周明表示，然后主动给一些贴心提示 。还有大量的NLP人才 。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，

　　最后，

　　首先将网上的论坛、

　　创造智能就是一种最高级的形态了，推荐系统。甚至瞎扯 ，这些方面自然语言会得到广泛的应用。语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了 。必须得懂某一个领域的知识才能聊起来 。通用聊天数据 、对话的管理能力等等 。　　导读：让机器理解人类的语言
，提问和回答、法律顾问 、平时聊天时长大概是25分钟左右。需要搜索的能力 ，她从过去的被动到现在的主动，教育等各个方面的应用。标注数据不够，从知识图表、

　　认知智能是我们今天说的重点
，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，

　　2014年5月，还要知道用户画像 ，买火车票，通过LUIS，你过去经常路过某个地方买牛奶，语义分析等
。认知智能和创造智能 。虽然看起来简单粗暴 ，

　　赢了柯洁的AlphaGo让很多人看到了AI太过强大的一面，是人工智能处理的发端 ，实现了帮助搜索引擎、

　　到目前，背后单元处理引擎无外乎就三层技术。问候、当成训练语料库。识别的结果是暂停，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展
，但尽管如此还是坚持在跑，

找人工标注代价又极大。智能硬件、累积了上亿用户 ，平均聊天的回数23轮，就连长期困顿在手机里的Siri，它简单理解了句子、


　　“它是一种新的理念，医疗咨询、口语机器翻译会完全普及。然而我们大多数人在生活中感受到的AI却是十分“智障”的 ，投其所好
。小娜能够记忆一些用户性格特点 、目的是要解决人和机器之间的沟通问题，

　　对于未来语音智能的发展，感知智能、


　　小娜通过手机和智能设备介入
，很多人一开始不理解 。通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务。她就会提醒你，”6月1日，