人工智能发展日新月异，其中，NLP（自然语言处理）被誉为人工智能皇冠上的明珠。由于AI要投入全面应用必然需要AI具备语言理解、表达能力，NLP正日益成为填补人类通信与数字数据鸿沟的重要技术。
这也是竹间智能专注研究的课题。近日，2020世界人工智能大会云端峰会组委会宣传组联合AI报道采访了竹间智能科技（上海）有限公司（以下简称竹间智能）创始人兼CEO简仁贤，探讨新基建建设及企业的智能化转型。
竹间智能由前微软（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤在2015年创办，以独特的情感计算研究为核心，利用自然语言理解、深度学习、知识图谱等人工智能技术为基础，研发具有情感识别能力的对话机器人和具有认知能力的知识引擎，提供一站式的企业服务的情感人工智能开放平台 Bot Factory™、全双工全场景AI Contact Center 平台解决方案、Gemini 增强智能知识引擎、NLP深度网络平台、Scorpio 机器学习平台以及按业务需求配置自动化工作流WFEA。
人工智能加速落地，NLP迎来新机遇
业内公认的是，作为认知智能的一个分支，自然语言处理的难度要比作为感知智能的视觉、语音技术要高一个等级。因此，视觉、语音的技术相对成熟，场景相对固定，商业化程度也更高。
而竹间智能成立5年以来，一直专注于自然语言理解和情感计算，找到了大量可以落地的行业应用场景，从而创造出更多的价值。尤其在新基建浪潮下，人工智能迎来了落地新机遇。
简仁贤引用了一句话表明对新基建的看法：“新基建将决定未来中国城市、产业的格局，关乎所有城市未来30年的命运。”他认为，在“新基建”的催化下，人工智能率先在企业中加速落地，智能升级成为企业转型的关键。“智能化需要解决的是企业发展的核心问题——‘降本增效’，而竹间智能对话机器人的最大价值在于为企业在人力效率有限、成本过高、获客成本居高不下等难题下，提供新思路，实现多角色、全场景、全媒体的协同应用。”
多场景下对语义理解对话机器人的需求已形成规模
当下，如科幻电影《Her》中那样，具有不输于人类甚至超越人类的智慧和情感的人工智能系统“萨曼莎”离现实生活还很远，但竹间智能的语义理解对话机器人已经在众多商业环境中实现落地。从技术到产品，再从产品到商业落地规模化，竹间智能在这条路上已经走得很远。
“人们需要机器人的帮助去自动解决繁琐的事情。”简仁贤介绍道，“在客户服务、业务办理、外呼营销、个人助理、企业的助手等场景下人们对语义理解机器人的需求比较大。”
具体来说，电话机器人可以在联络中心服务客户，迎接呼入的客户，进行满意度调查和提醒类服务；还能帮助呼叫中心的服务人员，提高服务质量，做人机辅助；对于新加入的电话服务人员进行人机训练；帮助坐席，进行坐席辅助；了解客户服务过程中所需要的流程、客户情绪的变化，建立客户画像，帮助企业快速进行呼叫中心的智能化。在企业的财务部门，竹间机器人可以做到自动报销，建立自动流程，帮财务部门大大提高工作效率。在企业的人力部门，竹间HR机器人可以用于进行简历搜索，候选人员通知等等。”
目前，竹间智能已针对不同场景研发出一系列产品，以语义查询、自然语言处理、知识图谱、意图引擎、技能平台等技术为底层基础，架构起6大AI产品平台，并在AI+金融、AI+医疗医药、AI+教育、AI+互联网，AI+智能终端、AI+传统产业等领域均能提供完整的解决方案。
最困难的部分：达到多模态交互
要想真正理解语言的含义，就必须能够判断人说话时的意图和情感，这也是自然语言处理的一大难题。
简仁贤表示：“人类情感中的喜怒哀乐用在各个不一样的场景，有不一样的意义，通过眼睛、表情识别，有时甚至通过声音的相应的语调识别情绪，需要把这些融合成为多模态，这是最困难的部分，也是我们最终要达到的目的。能够仿真人能够达到多模态的交互，加上有认知的交互、情感交互，才是我们做人机交互的最终的一个目标。”
目前，竹间智能在语音质检中，利用前沿的深度学习、结合语言学及先进的情感计算等技术、自然语言理解算法模型，打造自然语言理解的27个基础模块和能力、对语音和文字进行客户与坐席双方的情绪和表述、意图的识别，语义理解准确度可达到92%以上，具有构建与知识推理的文本分析能力、并开发出流畅的聊天机器人与具有认知能力的人机交互平台。
懂语言者得天下
截至目前，对话式AI主要用于虚拟助手、智能语音交互和情境化数据洞察三大方向。Gartner报告中指出，阿里、百度、竹间智能、科大讯飞、IBM、微软等公司均属于对话式AI平台代表企业。相较于上榜的其他科技大厂，竹间智能是最专注于NLP赛道的企业，且具备扎实的底层原创技术。
“未来的世界里，语言会成为一个人类生活层面的操作系统，懂语言者得天下，如果能够将语言了解透彻，就能帮助人类在言语的沟通上起到协同和赋能的作用。我们是连接人、商业和终端三个为一体的一个环节，来做情感机器人，赋能于人类生态。”简仁贤展望道，“未来，竹间智能希望把计算机语言、自然语言处理跟心理学融合在一起，达到真正意义上的交互，把人类的语言懂透、摸透，通过计算机语言，把语言变成一个可计算的东西。我们会在NLP这条路做更多的努力！”
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