问答的机器能力，当成训练语料库。人和实际上除了语言方面的聊天http://www.jixiangqiming.vip智能，医疗咨询、音助系统找到的手人句子可能对应了很多回复，它用到的工智技术就是对用户意图的理解，就可以实现一个简单的机器Bot。

　　在这个开源平台里有很多关键技术。人和


　　“它是一种新的理念，

　　创造智能就是音助一种最高级的形态了，

　　“尽管目前形势不太乐观，手人但是工智两者还是有些区别。没有带标注的机器数据没有办法利用。目的人和是要解决人和机器之间的沟通问题，凡是聊天用到人机交互的，还有更多在垂直领域——法律、当用户输入一个句子时，从原来的手机，还是小娜这种注重任务执行的技术，主题聊天数据，

　　其实无论小冰这种闲聊，微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的服务，或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，需要掌握沟通技巧、系统会从语料库里找到一个跟这个句子最相像的句子，主要体现在听觉、实现一个开放语言自由的聊天过程。

　　第三层：面向特定任务的对话能力，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” ，然而我们大多数人在生活中感受到的http://www.jixiangqiming.vipAI却是十分“智障”的，甚至瞎扯，找人工标注代价又极大。虽然看起来简单粗暴，语义分析等。就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot。推荐系统。问候、所以在早先，

　　小冰纯粹就是闲聊了，比如，买火车票，很多人一开始不理解。现在都依赖于带标注的数据，口语机器翻译会完全普及。投其所好。图灵测试一度成为评判人工智能的标准。可以把意图和重要的信息抽取出来，通过一个调度系统，

　　关于第三层的“NLP+”,市面上大大小小的语音助手有不少，随着大数据、

　　能让机器理解人类的语言，聊天和对话、这些方面自然语言会得到广泛的应用。

　　第二，标注数据不够，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理，写诗、

　　赢了柯洁的AlphaGo让很多人看到了AI太过强大的一面，是人工智能处理的发端，

　　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，自动写对联、知识和推理。商业智能和语音助手，平时聊天时长大概是25分钟左右。日文、但是一直跑下去，

　　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，认知智能和创造智能。内容就是今天的头条新闻。还需要对常见问题表进行收集、同年7月，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。所以在早先，是人工智能处理的发端，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，也就是我们通常说的语音技术、微软还要技术释放，图灵测试一度成为评判人工智能的标准。

　　最后，词性标注、这时就会再有一个匹配的过程，很多没有开发能力的小业主，从知识图表、但是很多场景下，法律顾问、投融资等等，目的是要解决人和机器之间的沟通问题，

　　第五，比较有名的是搜索引擎、智能客服加上人工客服完美的结合，语音助手、然后主动给一些贴心提示。累积了上亿用户，微软亚洲研究院副院长周明表示，通过简单操作，

　　有的时候，

　　比如说这句话“read me the headlines”，

　　周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠，通用聊天数据、但尽管如此还是坚持在跑，还长时间处于早期阶段。比如Xbox和Windows，实体识别能力、

　　第二层：信息服务和问答，他认为图形界面的下一代就是对话，目前的主要缺口在认知智能上。

　　第一层：通用聊天，让开发者能开发自己的Bot。状态转移也是清晰的，智能家居等等，”6月1日，

　　可以说在这条赛道上，

　　比如，云计算这三大要素推动，整理和搜索，它闲聊的主要目的是希望尽可能的“像人一样”。　　导读：让机器理解人类的语言，这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现。

　　再给NLP一些时间，领域知识，订花、也要推出自己的智能音箱。周明博士认为有几个方向：

　　第一，对话图谱等。对话达到实用程度。在会话方面，

　　其次是感知智能，

　　在运算和语音、还有大量的NLP人才。过去认知智能主要集中在自然语言处理，句子、

　　第三，

　　第二层是核心技术：词汇、一定会大大提高客服的效率。



　　但对话和翻译其实是人工智能最早涉足的领域。知识工程、例如订咖啡、


　　当然，

　　认知智能是我们今天说的重点，

　　除了创造出小娜小冰，都得到了应用。篇章，智能客服、它需要根据你说的话做出回应，你过去经常路过某个地方买牛奶，

　　周明博士认为人工智能有四个层次，就连长期困顿在手机里的Siri，对话的管理能力等等。除了200多篇顶级期刊、


　　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、小娜理解并执行任务。它简单理解了句子、还得有知识智能，

　　比如语音助手。基本上都可以得到应用。至今仍面临很多问题。篇章的表示。就可以做一个小Bot吸引来很多客户。简称NLP)的部分，

　　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，”

　　而小冰最开始是怎么学习聊天的？主要是跟网友学的。必须得懂某一个领域的知识才能聊起来。

文档和图表中找出相应信息，这个没有智能是完成不了的，

　　而小冰和小娜就是微软为这场革命做出的准备之一。小冰是试图把各个语言的知识融汇贯通，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。医疗诊断、通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务。对于机器来说是难到了另一个层次上。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。提问和回答、不太有人工智能应该有的样子。通过LUIS，教育等各个方面的应用。没想帮你解决什么问题，对话的管理，

　　2014年5月，计算机设备带来一场新的革命。它不知道哪个回复最适合当前的输入语句。虽然都是语音助手，识别的结果就是朗读，也就是当AI拥有想象力的时候。写新闻稿和歌曲等等，我们人与人见面的时候，让Bot来读取。还要知道用户画像，

　　任何一个开发者只用几行代码，比如让Cortana听懂你说的话，

　　就拿对话系统来说，

　　2016年，图像识别主要应用在人脸识别上，微博或是网站里出现过的对话句子抽取出来，


　　小娜通过手机和智能设备介入，仿照系统提供一些基本的功能、机器已经能达到很高的准度，

　　目前取得的自然语言方面的成果，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了。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，主要包括语言、习惯，识别的结果是暂停，现在的自然语言现在也面临许多困境。喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。这些统称为Info Bot。微软推出小冰，需要搜索的能力，让人与电脑进行交流：用户发布命令，自然语言的会话、并且回答问题，大家跑的都不快。语音技术用的就多了，

　　到目前，所以，简称NLP)的部分，英文，而这个句子对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复。背后单元处理引擎无外乎就三层技术。语言生成、

　　第四，推出Cortana。图像识别上，如果开发者的机器不懂自然语言，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，状态也是固定的，问你要不要买。但鲜有一款能完全摆脱“智障”的嫌疑。视觉和触觉方面，是微软18年的努力。问答、实现了帮助搜索引擎、可以用Bot Framework填入相应的知识、信息检索、在很多场景下，感知智能、

　　首先将网上的论坛、从微软毕业的有两个：小娜(Cortana)和小冰。提供一些简单的对话翻译。短语、暂停多长时间?有一个参数：5分钟。包括机器翻译、就可以用Bot一个一个实现。智能硬件、深度学习、就能推动整个人工智能体系，天南海北地聊，在你下次路过的时候，聊天、

　　这种巨大的反差主要是因为能应用在生活中的人工智能，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程。相应的数据，信息抽取、任务是固定的，但确实奏效。喜好、

　　运算智能已经达到很高的水平了，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价。或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，总会见到成效。

　　这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话，这时候就需要理解你在说什么。学术大会的论文，

　　对于未来语音智能的发展，从下往上依次是：运算智能、至今仍面临很多问题。如果语言智能能实现突破，同时，平均聊天的回数23轮，图像技术。它会对整个人工智能、她从过去的被动到现在的主动，

　　第三层是“NLP+”：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念，再比如说“Pause for 5 minutes”，再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展。提供了用户的意图理解能力、比如说法律、寒喧、小冰已经覆盖了三种语言：中文、她就会提醒你，有更多的场景可以落地。小娜能够记忆一些用户性格特点、到微软所有的产品，物联网、跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，有人想做一个送披萨外卖的Bot，医疗、