为了把这种能力释放出去，让每个人都能够体验人工智能的好处，微软开发了一个叫 Bot Framework 的工具、平台，任何一个开发者只用几行代码就可以完成自己所需要的 Bot。

最后一个方面是阅读理解

阅读理解顾名思义就是给你一篇文章，看你理解到什么程度。为了推动阅读理解的发展，美国斯坦福大学就开发了一个测试题，也开放给大众。它既有训练的部分，也有开发的部分，还有测试的部分。每个参赛队伍拿到测试题目，自己进行训练。通过开发调自己的参数，最后提交自己的系统，然后斯坦福大学就把你的成绩公布到他的网站上。

从去年 9 月份到现在，微软亚洲研究院一直名列第一。现在人工阅读的正确率能做到 82% 左右，而现在我们微软亚洲研究院的结果在 76% 左右，与人类水平还差 5 分左右。在阅读理解这样难的技术上，我们可以清醒的认识到还有很长的路要走。其实就包括对常识知识的把握、推理的能力，还有识别问题、上下文理解的问题等等。

NLP 未来的发展方向

第一，随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，所谓认知智能，尤其是语言智能跟感知智能一样会有长足的发展。从初步的应用到搜索、聊天机器人上，到通过对上下文的理解，知识的把握，它的处理能力得到长足的进步。具体来讲，口语机器翻译肯定会完全普及，任何人出国，无论到了哪个国家，拿起电话来你说你的母语，跟当地人交流不会有太大的问题，而且是非常自如的过程，就跟你打电话一样。虽然这不意味着同声翻译能彻底颠覆，也不意味着这种专业领域的文献的翻译可以彻底解决；但我认为还是会有很大的进展。

第二，自然语言的会话、聊天、问答、达到实用程度。这意味着在常见的场景下，通过人机对话的过程完成某项任务，这个是可以完全实现，包括带口音的说话都可以完全听懂。但是同样，这也不代表任何话题、任何任务、用任何变种的语言去说都可以达到。目前离那个目标还很远，我们也在努力。

第三，智能客服加上人工客服完美的结合，一定会大大提高客服的效率。我认为很多重复的客服工作，比如说问答，还有简单的任务，基本上人工智能都可以解决。但是复杂的情况下仍然不能解决。所以，它实际上是人工智能跟人类智能完美生产线的结合来提高一个很好的生产力，这个是没有问题的。

第四，自动写对联、写诗、写新闻稿和歌曲等等，我认为今天可能还是一个新鲜的事物，但是五到十年一定都会流行起来，甚至都会用起来。比如说写新闻稿，给你一些数据，这个新闻稿草稿马上就写出来，你要做的就是纠正，添油加醋，供不同的媒体使用等。

第五，在会话方面，语音助手、物联网、智能硬件、智能家居等等，凡是用到人机交互的，我认为基本上都可以得到应用，而且促进以上的一些产品推广。

最后，认知智能、感知智能一起努力，在很多场景下，比如说法律、医疗诊断、医疗咨询、法律顾问、投融资等等，这些方面自然语言会得到广泛的应用。