原创《解密1亿用户养大的机器人少女》：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。
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*,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.
机器人少女论文参考资料：
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