在大会前夕，msup组委会采访了本届A2M智能语言与语音会场讲师 胡一川，就目前大家关注的智能对话技术等问题进行了访谈。

msup：很高兴能采访到您，你是如何接触到人工智能技术的？能否给msup读者简单的介绍一下自己？

胡一川：我叫胡一川，是来也的联合创始人和CTO。来也成立于 2015，专注于对话式人工智能技术，使命是让每个人拥有助理。在创立来也之前，我在2011年联合创立了个性化影视推荐引擎“今晚看啥”。2012年底，“今晚看啥”被百度收购，我加入百度担任资深架构师，负责百度视频个性化推荐业务。我本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于美国宾夕法尼亚大学。2015年合伙创立来也，C端产品"助理来也"是微信上最受欢迎的在线助理产品，提供日程、打车、咖啡、跑腿等 30 余项技能。B端产品"吾来"通过智能对话技术帮助企业客户打造行业助理，已在母婴，商旅，金融和汽车等行业落地。

msup：来也在语音交互等场景有很深的积累，能否简单介绍一下来也产品在语音交互场景中的难点有哪些？以及在交互中所使用的技术？踩过什么样的坑？有没有发生过一些有意思的故事？

胡一川：人类的语言博大精深，因此要让机器理解语言是一件很有挑战的事情。从本质上来讲，让机器和人对话，与让机器和人下围棋是类似的，即机器根据当前系统的状态(state)，选择一个合理的动作(action)，来最大化预期的回报(reward)。但对话与下围棋在细节上有很大的不同，导致对话比下围棋更有挑战。

首先，对话是由自然语言构成的，这使得准确描述对话状态成为一个难题。其次，围棋中有明确的指标可以作为回报(即最终的输赢)，而在对话中很难定义出一个指标来代表回报。因此，限定对话系统的边界对增强它的可用性和可靠性至关重要。在特定的领域内，用户有明确的预期，对话有清晰的边界，而且不断积累的大量语料，能使得对话系统不断进化。来也提供的智能对话解决方案，针对不同领域、不同场景进行大量优化，最大化提升对话的体验和效果。

msup：智能助手从概念到全面在生活场景中落地大概还要多久？相比较其他的AI平台，您要解决什么样的痛点？未来3-5年，智能助手在哪些真实的生活场景中，能够给我们提供怎样的帮助？

胡一川：其实智能助手已经在生活中的不少场景逐渐落地。比如在客服场景，基于智能对话技术机器人能够自动回答大量用户的重复问题，从而降低客服人员的压力，提升用户体验。再比如在营销服务场景，企业可以通过对话机人增加与用户的触点， 为用户提供个性化和更个性化的服务。可以预见未来3-5年，智能助理会在越来越多的垂直领域落地，比如金融、教育、旅游、零售等。

msup：我们都知道AI发展很多年了，那么在您看来，AI现状及在当下遇到的最大瓶颈是什么？

胡一川：今天我们谈到的 AI 技术，更多是指基于大数据训练模型让机器具有判断或预测的能力。首先，这离通用的人工智能还有很大距离。其次，抛开通用人工智能不谈，现有的 AI 技术也面临很多挑战，例如：如何让模型在小数据集上取得好的效果， 如何让模型更具有可解释性，如果让模型能融合常识、具有推理能力等。

msup：对于想快速掌握智能对话技术的人，需要学习哪些知识？对此，您又有什么好的建议？

胡一川：智能对话技术的基础是自然语言处理技术，因此首先需要对自然语言处理技术有一个全面的认知，了解自然语言处理中包含哪些问题，以及有什么样的解决方案。同时，大多数的自然语言处理任务都需要用到统计学、机器学习、深度学习等， 因此掌握这些基础知识的也是很有必要的。

msup：作为A2M的智能语音专题的讲师，能否剧透一下，这次您给大家带来了什么样的干货？

胡一川：这次分享的主题是“对话机器人的最佳实践”。随着智能手机和智能设备的普及，人机交互的方式也变得越来越自然。对话机器人通过自然对话的方式和用户进行交互，在销售、 咨询、服务等需要人性化交互的场景下有很大价值。

这次分享主要围绕以下几点展开：

1、对话机器人的技术架构；

2、深度学习在对话机器人中的实际应用；

3、对话机器人的典型应用场景和具体案例；

4、企业从0到1搭建对话机器人的最佳实践。

本届A2M大会上，部分精彩议题如下：

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