这里最重要的技术是对于源语言的编码，直播，还有体现不同词汇翻译的，不同作用的注意力模型。此外，微软还持续做了一些工作，其中主要有两个方面。

第一，引入语言知识。因为在编码的时候是仅把源语言和目标语言看成字符串，没有体会内在的词汇和词汇之间的修饰关系。我们把句法知识引入到神经网络编码、解码之中，这是传统的长短时记忆 LSTM，这是模型，我们引入了句法，得到了更佳的翻译，这是大家看到的指标有了很大程度的提升。

第二，引入领域内的知识图谱。微软想把知识图谱纳入到传统的神经网络机器翻译当中，来规划语言理解的过程。其中的一个假设就是虽然大家的语言可能不一样，但是体现在知识图谱的领域上可能是一致的，就用知识图谱增强编码、解码。具体来讲，就是对于输入句子，先映射到知识图谱，然后再基于知识图谱增强解码过程，使得译文得到进一步改善。

其次是中国文化的部分

2004 年的时候，微软就已经在对联的部分尝试过用机器翻译的技术来模拟对联的全过程。而最近，在微软对联的基础上，他们又继续去尝试其他的中国文化，其中有一个特色就是字谜。

字谜是给你谜面让你猜谜底。当然也可以反过来，给定一个谜底，让你出谜面。现在，已经可以用电脑来模拟整个猜字谜和出字谜的过程了，我们也把这个功能放在了微软对联的网站上。

同时，微软亚洲研究院的宋睿华博士最近就在用这种神经网络的技术来进行诗歌的创作。这件事非常有创意：用户提交一个照片，让系统进行，然后变成一首诗，自由体的诗。大概两周以前，微软小冰发布了微软小冰写诗的技能，引起了很多人的关注。这种把人工智能和中国文化巧妙结合起来的方式也很有创意。

对话即平台

下一个方向是「对话即平台」，英文叫做「Conversation as a Platform（CaaP）」。2016 年，微软首席执行官萨提亚在大会上提出了 CaaP 这个概念，他认为继图形界面的下一代就是对话，它会对整个人工智能、计算机设备带来一场新的革命。

提出这个概念有两个原因。

第一个原因源于大家都已经习惯用社交手段，如微信、Facebook 与他人聊天的过程。微软希望将这种通过自然的语言交流的过程呈现在当今的人机交互中，而语音交流的背后就是对话平台。

第二个原因则在于，现在大家面对的设备有的屏幕很小，有的甚至没有屏幕，所以通过语音的交互，更为自然直观的。因此，我们是需要对话式的自然语言交流的，通过语音助手来帮忙完成。

而在产品策略上，微软在做 CaaP 的时候实际上有两个主要的产品策略。

第一个是小娜，通过手机和智能设备介入，让人与电脑进行交流：人发布命令，小娜理解并执行任务。第二个就是小冰。它是一种新的理念，就是人与它之间的闲聊。

而无论是小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术，其实背后单元处理引擎无外乎就三层技术。

第一层：通用聊天，需要掌握沟通技巧、通用聊天数据、主题聊天数据，还要知道用户画像，投其所好。

第二层：信息服务和问答，需要搜索的能力，问答的能力，还需要对常见问题表进行收集、整理和搜索，从知识图表、文档和图表中找出相应信息，并且回答问题，我们统称为 Info Bot。

第三层：面向特定任务的对话能力，例如定咖啡、定花、买火车票，这个任务是固定的，状态也是固定的，状态转移也是清晰的，那么就可以用 Bot 一个一个实现。你有一个调度系统，你知道用户的意图就调用相应的 Bot 执行相应的任务。它用到的技术就是对用户意图的理解，对话的管理，领域知识，对话图谱等等。