李笛：我们在做一些服务但我们不太喜欢谈概念，一般只在上线以后才说。我们现在正在做的事情就是 Plugin(插件) 的系统结构，我们希望在现有的通用层面上做出一个基于 Domain（域）的例子，使其真正有用，半年之内大家应该就能看到一些新的物联网的解决方案，或者看到一个机器人真正帮助用户把一件事做的非常好。

当一个人过来跟机器人说「你给我播首歌，或者你给我定张西班牙的机票」时，那这个机器人已经输了。因为当他跟机器人说这个话时，他的意图已经非常明确了，这个时候你的竞争对手是另外一个，摁几个按钮就可以完成这个任务。而这个机器人还有可能识别错，但按钮不会有判断不准确的情况。

我们觉得小冰最大的差异化是，比如说小冰的能力是可以从通用对话中把用户的意图带起来，在聊天的时候突然让用户产生兴趣「有没有西班牙的机票」。这种新的意图是我们的优势。而做到这个就必须把很多前置条件做完，我们一开始也顶着压力，自然语言学术界的一些人觉得这个东西不是他们所研究的。但如果一开始不做这个，就没有今天，很可惜这件事整个学界还不是完全理解。

前几天沈向洋也提到，未来人工智能的系统有 IQ 和 EQ 两个维度，但整个行业可能还没有意识到 EQ 的维度有多重要。我们很高兴微软在这方面走的比较早，但也比较寂寞。

五、Bots 行业

机器之心：您刚才提到通用聊天机器人比功能性机器人更好，那这种基于开放域的聊天机器人比封闭域的机器人，在研发上有什么难点？

李笛：开放域有几个要求，对于开放域同时还是交互机器人来说，它的第一个难点就是数据的峰度要足够大，并且分布要尽可能均匀。理论上来讲，如果不是搜索引擎，基本上没有太大的可能去做。

第二个难题，涉及到交互。因为交互对象是人，人就绝对不会仅仅用一种感官跟你交互，在文本交互的过程中很可能会出现图象交互，语音合成。小冰语音合成的自然度很高。当机器人的声音不够自然，用户就会被激励开始不自然的对话，但机器人的声音自然以后，用户说话一自然会导致语音识别率下降。因此这是一套系统。你需要把这些都做完，就很难形成一个开放域的全体交互。

相对于开放域，封闭域好办。当你讨论一个东西时，我认为它不在我这个封闭域里，我就告诉你「对不起，我不知道你在说什么？」封闭域还有一个好处是一般带有一些明确的目的和任务，这些任务在某种程度上可以穷举成主要依靠某一种感官，比如主要靠拍照或者靠语音。但是封闭域的问题是兜不住，用户在对话的过程中会跨领域，比如我们想弄一个春节联欢晚会的机器人，就会发现这个事情比想象的要难很多。我可以回答你任何跟春节联欢晚会有关的问题，这是基本要求，你可能就会问到「今天有什么节目？」这在我的域里，然后你会问到赵本山，这还是在我的域里，但你问到赵本山时用户不知道这已经从春节联欢晚会跳到了明星明人这个 Domain ( 域 ) 里。这时如果你聊的不好用户就会停，如果聊的好用户就会自然而然的跳到东北官场问题，这完全就跟春节联欢晚会没有关系了。

所以，做封闭域，但用户不知道你的边界在哪里，他随时就跳出去了，他一跳出去就是断崖式的下跌，这个是不行的。我们认为封闭域要基于通用。只不过除了做通用外，我们还做了一个通用的端到端的产品。

机器之心：你现在如何看待各种聊天机器人大热？尤其是美国都在做这方面的这样一个现象，但是自然源处理技术具体成熟其实还有很大差距。