2016年，微软首席执行官萨提亚在大会上提出了一个概念“对话即平台”（“Conversation as a Platform” ，他认为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。

而小冰和小娜就是微软为这场革命做出的准备。

其实无论小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术，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，这些统称为Info Bot。

第三层：面向特定任务的对话能力，例如订咖啡、订花、买火车票，任务是固定的，状态也是固定的，状态转移也是清晰的，就可以用Bot一个一个实现。通过一个调度系统，通过用户的意图调用相应的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。

除了创造出小娜小冰，微软还要技术释放，让开发者能开发自己的Bot。如果开发者的机器不懂自然语言，这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现。

任何一个开发者只用几行代码，就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot。比如，有人想做一个送披萨外卖的Bot，可以用Bot的框架填入相应的知识、相应的数据，就可以实现一个简单的Bot。很多没有开发能力的小业主，通过简单操作，就可以做一个小Bot吸引来很多客户。

在这个开源平台里有很多小冰的关键技术。微软有一个叫做LUIS（Language Understanding Intelligent Service）的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。

比如说这句话“read me the headlines”，识别的结果就是朗读，内容就是今天的头条新闻。再比如说“Pause for 5 minutes”，识别的结果是暂停，暂停多长时间？有一个参数：5分钟。通过LUIS，我以把意图和重要的信息抽取出来，让Bot来读取。

这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话，对于机器来说是难到了另一个层次上。

周明博士认为人工智能有四个层次，从下往上依次是：运算智能、感知智能、认知智能和创造智能。

运算智能已经达到很高的水平了，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价。

其次是感知智能，主要体现在听觉、视觉和触觉方面，也就是我们通常说的语音技术、图像技术。语音技术用的就多了，比如让Siri听懂你说的话，图像识别主要应用在人脸识别上，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。

认知智能是我们今天说的重点，主要包括语言、知识和推理。语言的重要性体现在什么地方呢？Siri不能只是识别出来你在说啥，它需要根据你说的话做出回应，这时候就需要理解你在说什么。

创造智能就是一种最高级的形态了，j2直播，也就是当AI拥有想象力的时候。

在运算和语音、图像识别上，机器已经能达到很高的准度，目前的主要缺口在认知智能上。过去认知智能主要集中在自然语言处理，它简单理解了句子、篇章，实现了帮助搜索引擎、仿照系统提供一些基本的功能、提供一些简单的对话翻译。

周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠，如果语言智能能实现突破，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展，atv，就能推动整个人工智能体系，有更多的场景可以落地。

对于未来语音智能的发展，周明博士认为有几个方向：

第一，随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，口语机器翻译会完全普及。

第二，自然语言的会话、聊天、问答、对话达到实用程度。

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。

第四，自动写对联、写诗、写新闻稿和歌曲等等，

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，基本上都可以得到应用。

最后，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。

当然，现在的自然语言现在也面临许多困境。最关键的一点是如何通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，找人工标注代价又极大。

那么如何用这些没有标注的数据？这就要通过一个所谓无监督的学习过程，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程。

再给NLP一些时间，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了。

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