竹简智能创始人简仁贤：AI也要七情六欲？如何打造现实中的《Her》

动点科技 | ID：technode

你想不想要一个懂你的机器人？

人工智能是人工智障？导致我们产生这种”嫌弃“的原因，究竟是人类的要求太高，还是AI技术发展不行？

对这个问题较为理智地回答应该是：目前的AI技术总的趋势是非常喜人，不过因为在发展过程中，也存在一定的掣肘。但只要技术找对场景，研发出解决根本问题的、有实用性的产品，用户依旧会买单。最典型的案例就是语音交互技术的应用，因为自然语言处理技术还正在发展中，所以它还尚未能实现像人一样“沟通自如”。所以，如果你用NLP技术赋能一个扫地机器人，用户可以接受一些瑕疵，但如果你用NLP技术来打造一个娱乐机器人，那用户可能就会充满怨言。

不过，人类对智能的要求一向很高，马云认为AI翻译过来应该是机器智能，“人工智能”这个翻译显得人类太自大。“人工智能”寄托着人憧憬的理想科技状态——机器人可以和人一样。那么，机器人变成“人”的关键是什么？竹简智能创始人简仁贤认为是情感。”无情感，不智能。“他说。

这个前微软（亚洲）互联网工程院副院长，曾领导微软小冰及小娜的产品技术开发。他是电影 Her（《她》）的粉丝，他希望将那个具有丰富情感，能读懂、看懂、听懂、有记忆的AI带入现实世界。2015年，简仁贤创办了竹间智能科技。作为国内唯一具有语言、图像、语音三重人机交互技术，及“多模态情感识别技术”的AI企业，竹间智能希望打造一个像人类那样理解谈话者的情感、情绪与意图的机器人。

竹间还正努力使情感AI变得更“有用”。通过自主学惯用户喜好和习惯，竹间 AI机器人已经能为人类提供行程规划、酒店预定在内的 30多项功能与服务。其应用场景包括金融、零售、教育等。

那么，什么是情感智能？为什么我们需要情感智能？怎么做到情感智能呢？

人类的情感非常复杂，说话者所传递的情感与字面意义，听话者所感受到的情感，然后再以怎样的情感去回复，这对于机器人来说是巨大的挑战。“过去自然语言理解都是一问一答，机器不懂人的情绪情感。情感其实是广义的，不满、高兴、疑惑都是一种情绪，如果没有办法理解这个维度，是无法交互的。“简仁贤认为，情感是AI技术进步的一个关键点。

“这些年，大家都被科幻电影所教育了，从电影《HER》到《西部世界》，人们对于AI的预期期待越来越高。但是理想和现实是有差距的。”简仁贤从技术角度强调，需要认可这个差距，但同时也需要看到差距正在缩小：“我们已经看到很多AI技术落地，这个进步过程的关键点就是靠技术和人之间的反馈。”他认为这就是情感连接，我们在走向情感智能。

而从市场需求方面来说，他认为，整个经济已经从农业经济到制造经济再到现在的服务经济：“互联网带来服务经济，从打车到叫外卖，服务经济的最大问题就是服务本身成本的问题，满意度的问题，效率的问题，用户体验的问题。这些问题的解决办法就是AI。”他提到服务业中间很大的群体如客服等，这类工作性质是与人打交道，所以情感智能在这些应用场景的重要性更是可见一斑。而之前的智能仅是做关健词，做模块，是一问一答的模式，无法辨识真正的语义和用户的真正用途。“有了深度学习，对话机器人需要去理解上下文，能够进行一个多轮的对话，可以把语义了解得更透彻，从各个层面读懂用户。”简仁贤说。

那么，我们应该怎么做到情感智能呢？“情感流露的方式不只包括文字，语音，还是有视觉。”简仁贤表示情感识别是一个多模态的交互。所以，竹简融合了语音识别、自然语言处理、人脸识别等技术，其自主研发的“多模态情感识别模型”能够精确探测用户的面部表情、语音语调、语言情绪等特征，识别喜、怒、哀、惊、惧等 22种人类情绪。并在此基础上，制定拟人化的情感交互模型和对话策略。由于情感识别的加入，竹间的机器人可以成为一个有温度的 AI导购或客服人员。

“我们传统的说自然语言处理，指的是文本处理，真正要做到自然语言的理解其实在做的是人机交互。人机交互不只有语言，也有声音，视觉。人与人之间的对话是在一个语境下进行的。例如你是怎么样个性的人，喜欢什么，不喜欢什么，昨天干了什么事等等。机器了解了你这些问题就可以更好的和你互动。“他表示竹简目前可以做到这样的长期记忆，而一般狭窄意义的上下文理解只是短期记忆。

”短期记忆就是记得你几句话之前讲什么，再接下去。长期记忆就是建立你的用户画像，用户标签。“他说。如何理解简仁贤口中的长期记忆？假如你是一个二十几岁的女生，你昨天对机器人说”和男朋友吵架了“，机器人就知道你的情感状态，第二天早上它会在一定时机问你心情是否好一点了，形成主动式对话。

简仁贤介绍道，竹间把这些核心技术和基础技术赋能各行各业，比如虚拟助理。“我们没有办法帮所有的企业做应用的开发，场景太多了。所以我们提供整个平台，让各个企业在AI上面能够自己做二次开发。”他表示，竹间的Bot Factory机器人工厂开放平台是一个框架，有垂直行业的深度学习模型、数据和场景，也会提供通用模型。

目前，竹间在情感智能方面的努力已经有不错的成果。其客户包括唯品会、AWS、万达、中国移动、招商银行信用卡、腾讯等等。今年年初，简仁贤在接受媒体采访时，曾表示竹间今年能实现收支平衡。这对于广大正在商业模式中挣扎的AI公司来说是一个非常欣慰的消息。对于商业化，简仁贤表示规模化即商业化。不过，目前大部分AI企业都是除了开放平台，都是定制化产品。定制化和规模化本身是否有冲突？

“我们可以规模化的定制化。我们给客户做定制化，其实是基于我们的平台。所以每一个定制化都是沉淀到平台。这样定制的速度很快，而且平台也可以逐渐深刻。很快就可以满足更多的场景，给一些中小客户使用，规模化就更快。”对于接下来的发展，简仁贤始终信心满满。

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