7月19日-20日，以“拥抱数智经济·赋能产业生态”为主题的「市北·GMIS2019全球数据智能峰会」在上海召开。思必驰联合创始人/首席科学家俞凯受邀出席，并在20日的「智能应用与产业生态」板块中分享了《可定制对话式人工智能》的演讲。
AI技术落地的主要矛盾
在我们的日常生活中，C端智能产品基本都已做到了根据用户的产品使用习惯而进行的个性偏好推荐，从而为每位用户提供精准的产品服务。其实在B端，技术方案提供方同样要面对客户“千人千面”的产品需求。
俞凯谈道，技术提供商的通用技术和高度灵活个性化应用的需求往往成为主要矛盾。
于是，为了解决矛盾，思必驰推出可定制的对话式人工智能平台DUI。通过工程、资源、算法三方面的支撑，DUI平台以对话为核心，满足高可用定制与规模化定制，提供智能终端服务与智能信息服务，从而实现产品可定制对话式人工智能。
定制化便是解决AI技术落地主要矛盾的良方，提供针对性的技术方案，满足企业客户高度灵活的个性化应用需求。
有人说如果语言是人工智能的皇冠，对话便是皇冠上的宝石。
不同于语言问答，对话的整体架构是由感知到认知形成的闭环。在感知智能层面，语音识别与合成作为人机对话输入与输出的两端，是完成对话的基础；在认知智能层面，将是对信息进行理解、以及决策和表述，基于相关搜索与数据资源的处理，是完成人机交互任务的关键。
针对对话层面的认知智能技术路线，俞凯教授指出，将纵向的深度学习结合横向的迁移学习，用小数据完成大规模的模型更新，比如，基于概念数的语义槽共享，在共享环境下做深度学习，使得无需复杂的定制，只要在大多数定制的基础上把原始概念语义解析的能力迁移到各个不同的领域，即可实现对话的快速自动适应。将数据驱动演变为数据配合知识混合驱动，通用信息模型与场景专用信息模型做到精准认知与高效表达人机对话。将由需要预先搜集数据的开环学习转变为更新数据模型的闭环学习。
最后，俞凯教授表示，我们会认为在未来一定可以看到对话的智能，它不是一种通用的技术，一定是可以在每一个产业里面取得有自己独立个性的，并且都是比通用技术更高水平的定制化的对话式人工智能。
AI技术的应用创新
峰会最后，俞凯与华为IT标准专利部主任工程师黄之鹏、码隆科技联合创始人/首席技术官MattScott、暗物智能研发总监梁晓丹、Wonder Technologies首席数据科学家Christopher Dossman共同围绕AI应用创新与挑战进行了一场圆桌对话。
俞凯表示「在未来十年可解释的AI是最重要的方式，只有可信的AI才能够推广到各类领域中。」
近年来AI正历经发展的高潮，但远非终点。在远未来，人工智能最终会以什么形态出现，我们不得而知。在近未来，我们对人工智能的应用创新需要结合现有认知，先服务赋能好现有行业，这是基础同时也很重要的应用创新之路。
