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雷鋒網按：本月 18 日，由美中技術與創新協會（Association of Technology and Innovation，ATI）主辦的第一屆“AI NEXT”大會在西雅圖召開。本次會議的主要嘉賓包括：微軟首席 AI 科學家鄧力，微軟院士黃學東，Uber 深度學習負責人 Luming Wang 等。華人之外，還有亞馬遜 Alexa 首席科學家 Nikko Strom，微軟小娜架構師 Savas Parastatidis 等業內知名專家。
大會主題是“探索 AI 的潛力，把 AI 技術應用于實用項目和服務”，對 CV、NLP、智能助手、深度學習框架均做了專題報告。其中，鄧力博士以”對話系統：歷史發展與現狀“為題，向與會者作了 ppt 演講報告。
鄧力在 AI NEXT 演講現場
雷鋒網注：鄧老師原為加拿大滑鐵盧大學教授，1999 年加入微軟，2016 年起擔任微軟首席人工智能科學家，負責微軟深度學習技術中心應用趨向的深度學習研究。
鄧力：很高興能夠來這里，與大家分享我的一些研究——對于該領域，我個人將其稱之為”聊天機器人技術“（Bot Technology），有時也被叫做對話系統（Dialogue System），與人機交流（Human-Machine Communication）緊密相關。對該領域的研究，已經有相當長的歷史。借這次機會，我想要與大家分享該技術的歷史發展，以及一些時新論文研究中的前沿技術突破。
當我們談起對話系統、對話代理（Conversational Agent）、對話式交互界面（Conversational UI）或者聊天機器人，它們其實從屬于同一類技術，是實現人機交互（HCI）的一種方式。今天我主要想講講，在過去的二三十年間，這類技術是如何發展的。就好像對于神經網絡專家，今天所流行的深度學習以及各種 AI 技術，其根源都要追溯到二三十年前。過去許多有價值的研究，都被現在的年輕人忽視了。我希望大家能夠回頭看看這些技術的演進歷程——今天的技術都不是孤立存在的，也不是科研人員用一兩年時間一下子研究出來的。
我先從對該技術的簡單介紹開始。
首先，這類技術可被分為兩類：基于文字（Text-based）和基于語音（Speech-based）。大家將會從下一位演講者 Nikko（亞馬遜 Alexa 首席科學家 Nikko Strom，本次大會上他的演講主題為 “Alexa是怎樣煉成的”）那里，聽到更多關于”基于語音“的東西，因此我會重點講”基于文字“和它們之間的區別。
有一種視角把口語對話系統看作是兩類系統的接替（基于語音→基于文字）：先是語音識別，然后，語音識別的結果變成一連串的文字，這就成了基于文字的系統。這是傳統的觀點。
但現在看來，這兩種系統可以很好的整合到一起，不再是兩條分離的流水線（Pipeline）。這樣可以對端到端（End-to-End）的性能進行優化。這方面有些不錯的學術出版物。
所以，我寫的“對話系統= | ≠語音識別+基于文字的對話系統”的意思是：口語對話系統既可被看作是兩種系統的接替，也可不這么看。傳統的觀點十分簡潔，可以有兩個不同的開發者社群來進行技術開發：一個是語音識別，一個是用基于文字的系統識別錯誤，因為語音識別會產生錯誤。
在這里，我想指出三點：
設計對話系統有兩種不同方式：整合學習（Integrated learning）vs. Simply pipelined；
對于基于語音的系統，它包含額外的信息：我們稱之為 Para-linguistic cues，這在文字中是缺失的。若能充分利用 Para-linguistic cues，比如說話者的情緒、肢體語言，基于語音的系統會遠遠強大于基于文字的系統。當然，后者也有一些表達情緒的方式，比如 emoji 的使用，但和 Para-linguistic cues 相比仍然是不同的東西。這是基于語音和基于文字系統的一項主要區別。
另外，取決不同的用戶，語音輸入可能會比文字輸入更簡單——或者更復雜。對我個人而言，由于對語音技術比較了解，在噪音不高的情況下，我傾向于使用語音來于小娜對話。但對于大多數人而言，他們傾向于使用基于文字的對話，因為他們不知道語音識別在什么情況下效果好，什么情況下效果不好。區別于不同用戶，會有不同的人機對話行為，這是系統設計中需要考慮的、很重要的一點。
另一個重要區別是：窄領域 vs 寬領域（narrow domain vs wide domain）。目前來講，基于文字的系統一般被看作是寬領域，語音是窄領域。但這是由于目前技術所限，隨著語音識別技術成熟，情況很快就可能發生變化，尤其鑒于深度學習對語音識別的改善。今天的研究人員，已經可以著手思考怎么讓基于語音的系統更寬更 open。
接下來，我會講講口語對話系統的三代發展。
口語對話系統的三代發展
近幾年，我們經歷了一輪又一輪公眾對于 AI 技術的興奮期。但現實是，相關技術的基礎在 1980 年代末、1990 年代初就已經開發出來了。我會對這些技術如何從第一代發展到最新一代作個概括。
首先，第一代技術從 1980 年代末開啟，在流行度上面，幾年前這一波技術就可以說是結束了，雖然你能夠發現一些商用系統和 bot 初創企業還在使用它們。這代技術依賴于專家人工制定的語法規則和本體設計（ontological design）。這些規則很容易解釋、理解，比較透明，這就是這代技術為什么能催生出一系列的成功商業應用的原因。修補漏洞很容易，系統更新也很容易。
它的局限性：
依賴于專家。如果沒有懂得編寫這類應用的專家，開發會極其困難。
跨領域的擴展性不足
數據用來設計規則，而不是學習
早期有相當多的高校、政府機關、商業公司研發這類系統。它們可分為語音識別和語言理解系統。它們全都由符號規則組成，需要付出極大的努力來開發。
由于這些局限，第一代技術只能應用于極狹窄的領域，而這也許是一件好事。有一個非常好的、關于這類技術的論文，它的研究對象是伯克利的餐廳。雷鋒網獲知，普通餐廳反而是不行的，因為需要寫的規則太多。
第二代技術是數據驅動型的。
從業者不愿意把這代技術稱之為淺層學習（shallow learning），但事實如此，它們是傳統的淺層學習方法。對了，用于對話規則（dialogue policy）的強化學習就是這時候研究出來的（1990 年代）。今天我們看到的強化學習高潮，在那時就打下了基礎。如今深度學習的進步進一步起到了幫助。
這種基于淺層學習的數據驅動方式，不容易理解和修補漏洞，但確實有學習能力。
這篇論文（“POMDP-based statistical spoken dialogue systems：a review”）對第二代技術做了整體歸納，它發表的時間是 4 年前（2013），恰恰在深度學習登場之前。這篇論文是劍橋大學的成果，他們做了很多努力來把該系統商業化。
第三代技術用深度學習取代了淺層學習的部分。和第二代技術一樣，數據被用來學習對話系統中的所有東西。第三代的神經模型和表示遠遠比前兩代要強大，端到端的學習也變得可行。從兩年前開始，它吸引了全世界范圍內巨大的研究興趣。但它也有許多局限性：
解釋、修補漏洞、更新系統仍然不容易。
在神經網絡學習和符號自然語言之間缺乏交互界面
跨領域的擴展，但相當多的研究在想辦法利用深度遷移學習和強化學習來實現
尚無明確的商業成功案例。
這三代技術有各自的強項，如何把這些優點整合起來，是一項主要的挑戰。很多研究聚焦于此。
這里我列出了三項前沿研究領域：
基于語音 vs 基于文字
針對對話的深度強化學習
符號-神經之間的整合
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