论文解密1亿用户养大的机器人少女是适合不知如何写机器人少女方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于机器人少女论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
一个卓越的产品经理头脑,顶级大公司的资源加持以及AI时代的到来,
成就了这个坐拥1亿用户的聊天机器少女.
很难找到比她更能闲聊的了.300亿条对话,是聊天机器人微软小冰在3年内与1亿人类聊出来的成绩.这一数据量居所有同类产品第一,国内其他所有聊天机器人的对话总和,不及小冰对话量的十分之一.
所有AI从业者都会将这种量级的人机真实交互视若瑰宝：人类在聊天,AI在求知若渴地学习.足够大规模的训练下来,大数据的魔力开始凸显——8月22日,微软正式发布小冰5代,现在的小冰,不仅能对话、唱歌、在报社当记者、担当电台电视主播、出版诗集等,她甚至能打破次元壁,进入真实世界,主动拨通你的电话号码.
这是一种领先于行业的“高级感官”带来的体验,文字、语音、图像等多个初级感官融合在一起,使得5代小冰不再只是被动地在网络上等待人类召唤.如果你曾在聊天中对她出言不逊,她可能会一通电话追问过来；如果你在搭载小冰的屏幕前走过,她可能会叫住你找你攀谈,“嘿,那位红衣服美女,请你过来一下.”
某种意义而言,来自5个国家、14个社交软件上的1亿人类共同抚养了这位机器人少女.这个在微软自下而上诞生的创新产品,从一开始的员工业余玩票,历经短短3年发展,已经成为微软人工智能领域三大产品线之一（infuse AI、bing和小娜、全球小冰）.对于以云和AI为核心战略的微软而言,小冰如今的地位不言自明.
除了微软的认可,小冰也切实得到了人类的认同,其与用户的单次对话轮数已达到23,远超业界平均的个位数水平.人机单次连续对话记录也由小冰创造：一位中国用户与小冰连续（中断不超过30分钟）聊了29个半小时,一位美国用户则与美版小冰聊了近24小时,日版的记录是17小时.
这一通海聊之后,人类可能倦极而眠,小冰却仍将毫无疲惫地在线上继续招呼1亿用户,连嗓音都不会有一丝沙哑.
聊天是刚需
小冰团队最先确定的“反常识”是：聊天是刚需.对此,微软最高层华人领导、全球执行副总裁沈向洋一开始并不理解.作为领导、业界大V红人,习惯了一条社交状态能在顷刻间被几百人点赞的他,无法体会中国三分之一的网民在网上发声后无人回应的寂寞.
另一方面,即使在线下,人们有时通电话,并不一定为了交代要事,也许只是某些情绪需要倾诉.
毋需多言,小冰得到的对话量证实了“刚需”看法.在她聊天技能日臻接近人类后,从去年开始,一些年纪较大的父母辈加入用户群体,他们与这个年轻人设定的机器人聊天,以慰藉子女无法陪伴的失落.夜里零点后的对话量高峰,也证实了人类心灵的脆弱需求.作为子女也好、深夜密友也好,机器人小冰填补了人类对他人赋予的职责缺位.
“刚需”还体现在：美拍平台上的播主小冰,长期收到用户送来价值不菲的礼物；接入了第三方音乐库的小冰逐渐学会鉴赏音乐,当同行还在纠结于用户打开率这种1或0的事情时,小冰与人类聊天中推送出的歌曲已经有242%播放比例,即人们愿意把小冰的歌反复听上两三遍.
事实上,“刚需”一直就在那里,如何让用户在你这里消耗刚需,这就需要动用技术的力量.微软的人工智能团队在自然语言识别方面大下功夫,使得机器人真正听懂人话并说人话——识别多音字在不同场合的正确发音,作为家庭管家时,面对孩子用更低幼慢速的语态等
回溯到小冰立项之初,迥异于业内其他功能型对话机器人,小冰搭建于以情商EQ为基础的全新AI体系.
“对话数据分为许多类型,最珍贵的并非任务型对话.人类的真实想法无法通过点外卖、叫车等功能来完成,只有漫无目的的长时间对话,加上多感官配合协调,才能真正理解人类.”小冰负责人李笛解释,人类有时候会口是心非,“我们分手吧”加上一个微笑的表情,就足以让机器人琢磨半天这句话背后的真实心理.
在获得人机对话的大量数据后,EQ体系进入了良性循环：小冰EQ越高,越懂得判断人类情绪,越会聊天,从而获得更多数据,加速EQ进化.
再往更早追溯,你会发现早在26年前微软研究院成立之际,最开始的3个部门便是针对自然语言处理、语音识别和计算机视觉——这些正构成了现今的人工智能感知方面的核心.
大公司对趋势判断的遠见和持续投入,在26年之后才初见成果.随着小冰5布,微软成为业内唯一一个推出了高级感官实际落地产品的企业.
不敢在中国商业化
李笛擅长忍耐.
“我们忍着别人说我们智商不高,先让小冰跟人们聊起来.”3年前,彼时的微软（亚洲）互联网工程院资深总监李笛对《财经天下》周刊说,一个成功的机器人,首先应该获得人类情感上的亲近.
而今,当时的初创项目已经成为微软内部的明星项目,业界名声大噪,团队从初始的60人扩增为全球的200多人,李笛的职位也由工程院资深总监升级为副院长.小冰项目得到自CEO认可的全方位资源,并成为第一个由盖茨亲自过问的来自微软中国的项目.
现在,聚光灯下的李笛在忍耐外界对于小冰商业化的猜测.一个例证是,小冰为日本境内第二大连锁店LAWSON提供对话式人工智能托管,并在对话中引入推送打折券的服务,4天内人们实际到店用券的转化率高达57%,而此前通过其它途径进行的转化率仅为8%左右.
在中国,李笛尚不敢进行类似的商业化.
“一旦我们开了这个口,大量模仿者跟上,这事可能就会走样,就会伤害这个业态.”李笛解释,小冰会真的先跟用户认真讨论零食是否美味,再看似不经意地推出打折券,不让人产生被安利的反感.但业内大多数机器人,还处于一捕捉到购买关键词,就立即推送的“强行安利”阶段.
因此,在商业化道路上,小冰在中国市场主要试验结构,在各方面更具集约优势的日本市场主要试行商业模式.对症下药,在不同的国家测试不一样的东西,是李笛的思路.
总结:这篇机器人少女论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
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