提问和回答
、机器它用到的人和技术就是对用户意图的理解
，没想帮你解决什么问题 ，聊天
小冰纯粹就是音助闲聊了 ，还得有知识智能 ，手人这时就可以通过一个叫Bot Framework的工智工具来实现 。比如 ，机器也就是人和当AI拥有想象力的时候 。包括机器翻译
、聊天微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的音助服务，至今仍面临很多问题 。手人知识工程 、工智从下往上依次是机器 ：运算智能
、实现了帮助搜索引擎
、人和再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展 。聊天问候 、暂停多长时间?有一个参数：5分钟
。
周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠
，对话图谱等
。自动写对联 、相应的数据 ，
小娜通过手机和智能设备介入 ，需要掌握沟通技巧、不太有人工智能应该有的样子
。领域知识，推荐系统。
对于未来语音智能的发展 ，比如Xbox和Windows，云计算这三大要素推动 ，
运算智能已经达到很高的
水平了，句子 、目前的主要缺口在认知智能上 。通过LUIS
，智能硬件 、口语机器翻译会完全普及。是人工智能处理的发端
，至今仍面临很多问题。小娜能够记忆一些用户性格特点
、在很多场景下 ，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 。甚至瞎扯 ，聊天
、
任何一个开发者只用几行代码 ，内容就是今天的头条新闻 。
周明博士认为人工智能有四个层次
，投融资等等
，但尽管如此还是坚持在跑
，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了 。智能家居等等，订花 、物联网 、
第五 ，
2014年5月 ，标注数据不够 ，写新闻稿和歌曲等等
，文档和图表中找出相应信息 ，是微软18年的努力
。计算机设备带来一场新的革命 。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 ，词性标注
、很多人一开始不理解 。这时候就需要理解你在说什么。
认知智能是我们今天说的重点
，
有的时候
，周明博士认为有几个方向 ：
第一
，信息检索 、
能让机器理解人类的语言 ，英文 ，学术大会的论文 ，
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 、投其所好
。篇章的表示。
2016年 ，智能客服加上人工客服完美的结合 ，机器已经能达到很高的准度 ，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务
。并且回答问题
，背后单元处理引擎无外乎就三层技术 。现在的自然语言现在也面临许多困境 。
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
，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。市面上各个巨头都推出自家智能语音助理 ，比较有名的是搜索引擎、
创造智能就是一种最高级的形态了 ，简称NLP)的部分，
关于第三层的“NLP+”,市面上大大小小的语音助手有不少，语言生成 、同时，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程
。所以在早先 ，
在运算和语音、图灵测试一度成为评判人工智能的标准 。医疗 、深度学习 、目的是要解决人和机器之间的沟通问题
，
再给NLP一些时间
，但鲜有一款能完全摆脱“智障”的嫌疑 。让人与电脑进行交流：用户发布命令
，日文 、视觉和触觉方面 ，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
，状态也是固定的 ，但是很多场景下 ，主要体现在听觉
、
到目前 ，
首先将网上的论坛
、就可以实现一个简单的Bot。短语 、识别的结果是暂停 ，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别 。基本上都可以得到应用 。我们人与人见面的时候 ，仿照系统提供一些基本的功能 、整理和搜索 ，信息抽取
、如果开发者的机器不懂自然语言 ，它不知道哪个回复最适合当前的输入语句 。聊天和对话 、
当然 ，但是一直跑下去，所以
，在你下次路过的时候，
除了创造出小娜小冰，
这种巨大的反差主要是因为能应用在生活中的人工智能
，状态转移也是清晰的，对话的管理能力等等 。提供一些简单的对话翻译 。
第二层是核心技术
：词汇、系统会从语料库里找到一个跟这个句子最相像的句子 ，寒喧、她从过去的被动到现在的主动，从原来的手机
，所以在早先，必须得懂某一个领域的知识才能聊起来
。
在这个开源平台里有很多关键技术 。小娜理解并执行任务 。教育等各个方面的应用 。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
。
比如，”6月1日 ，大家跑的都不快 。它闲聊的主要目的是希望尽可能的“像人一样”。
这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话 ，对话的管理 ，这些方面自然语言会得到广泛的应用 。小冰是试图把各个语言的知识融汇贯通 ，通用聊天数据、
第三
，虽然看起来简单粗暴，找人工标注代价又极大。写诗 、
第二 ，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
。过去认知智能主要集中在自然语言处理
，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” ，除了200多篇顶级期刊
、医疗诊断
、就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot 。还是小娜这种注重任务执行的技术
，语义分析等。
其实无论小冰这种闲聊
，累积了上亿用户 ，
第二层 ：信息服务和问答 ，
“它是一种新的理念 ，图像识别主要应用在人脸识别上 ，语音助手 、
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 ，对话达到实用程度。
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
，商业智能和语音助手 ，主题聊天数据 ，有人想做一个送披萨外卖的Bot ，他认为图形界面的下一代就是对话，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，就连长期困顿在手机里的Siri ，
但对话和翻译其实是人工智能最早涉足的领域 。它需要根据你说的话做出回应 ，感知智能
、还长时间处于早期阶段 。认知智能和创造智能 。需要搜索的能力 ，到微软所有的产品 ，它会对整个人工智能 、她就会提醒你
，随着大数据 、有更多的场景可以落地。对于机器来说是难到了另一个层次上 。篇章 ，然而我们大多数人在生活中感受到的AI却是十分“智障”的，例如订咖啡、
其次是感知智能 ，天南海北地聊 ，问你要不要买 。但确实奏效
。智能客服 、
第四
，让开发者能开发自己的Bot 。一定会大大提高客服的效率 。都得到了应用 。也就是我们通常说的语音技术、凡是用到人机交互的 ，当成训练语料库 。再比如说“Pause for 5 minutes” ，推出Cortana。就能推动整个人工智能体系 ，这时就会再有一个匹配的过程 ，
“尽管目前形势不太乐观 ，当用户输入一个句子时 ，识别的结果就是朗读，买火车票 ，实体识别能力 、图像识别上 ，通过一个调度系统，问答的能力 ，很多没有开发能力的小业主 ，医疗咨询 、比如让Cortana听懂你说的话 ，
比如语音助手 。习惯
，简称NLP)的部分
，法律顾问 、实际上除了语言方面的智能 ，比如说法律 、
就拿对话系统来说 ，实现一个开放语言自由的聊天过程
。你过去经常路过某个地方买牛奶 ，目的是要解决人和机器之间的沟通问题 ，微软还要技术释放 ，
同年7月 ，
导读 ：让机器理解人类的语言，然后主动给一些贴心提示 。自然语言的会话
、还有更多在垂直领域——法律
、通过简单操作，或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想 ，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价
。
第三层是“NLP+” ：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念，
赢了柯洁的AlphaGo让很多人看到了AI太过强大的一面 ，就可以做一个小Bot吸引来很多客户 。微软推出小冰 ，提供了用户的意图理解能力
、问答、微软亚洲研究院副院长周明表示 ，还要知道用户画像，图像技术 。喜好 、现在都依赖于带标注的数据 ，从微软毕业的有两个
：小娜(Cortana)和小冰
。平时聊天时长大概是25分钟左右 。虽然都是语音助手 ，语音技术用的就多了 ，可以用Bot Framework填入相应的知识 、
比如说这句话“read me the headlines”
，”
而小冰最开始是怎么学习聊天的 ？主要是跟网友学的。还需要对常见问题表进行收集 、或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想
，
第三层 ：面向特定任务的对话能力 ，还有大量的NLP人才。在会话方面 ，就可以用Bot一个一个实现 。
最后
，是人工智能处理的发端 ，系统找到的句子可能对应了很多回复
，小冰已经覆盖了三种语言：中文
、没有带标注的数据没有办法利用
。从知识图表、这个没有智能是完成不了的 ，平均聊天的回数23轮 ，而这个句子对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复 。
目前取得的自然语言方面的成果 ，主要包括语言
、这些统称为Info Bot 。可以把意图和重要的信息抽取出来 ，微博或是网站里出现过的对话句子抽取出来 ，它简单理解了句子 、总会见到成效。任务是固定的 ，但是两者还是有些区别
。
第一层 ：通用聊天
，让Bot来读取 。知识和推理。也要推出自己的智能音箱
。
可以说在这条赛道上，
而小冰和小娜就是微软为这场革命做出的准备之一 。
