去年5月，创新工场的全新子公司创新奇智宣布成立，以“AI+”B2B为服务模式，瞄准企业赋能。创新奇智 CTO 、联合创始人，创新工场人工智能工程院首席架构师张发恩曾在接受采访时表示：“人工智能 + to B 还是片蓝海，我们步入了后 AI 时代。”

中国本身就是一个庞大的运转机器，生产及加工产业“大而不强”，仍然处于“人力”赋能阶段。依靠大量的人口基数发展的产业，急需数字化转型。通过AI赋能，助力企业客户及合作伙伴提升商业效率和价值具有广阔的前景。未来10年，人工智能必将帮助整个制造业节省大量人力并提高效率。

对话AI就是这样一个个例。它可以通过简洁高效的指令实现命令动作的持续完成。比如：航班查询——订票——飞行相关建议等。在工作中可以辅助完成多项任务，如：人力管理、会议管理、项目跟踪等。企业对话AI的应用可能是下一个风口。Vijay Ramakrishnan是思科机器学习、人工智能虚拟卓越中心的研究员。本文就企业对话应用开发机器学习模型和对话系统问题对其进行了采访。

1.对话AI意味着什么？

Vijay Ramakrishnan：对话AI是一组以机器学习、自然语言处理和对话系统开发为核心的工程学科，用于创建能够智能地与人类交互的AI代理。传统输入是语音和文本，分别通过通过自动语音识别（ASR）技术以及智能手机和键盘来实现。然而，视觉作为一种输入方法的出现，可以提高AI代理人的智能。这种系统的输出既可以是助理的自然语言响应也可以是屏幕上的显示变化。

图1.显示语音识别准确性改进的图表。照片来源：Economist.com

2.企业所应用的对话AI与应用在消费者和学术界中的对话AI有何不同？

Ramakrishnan：企业应用与多业务知识库有很强的联系，而消费者和学术界中的应用却不是这样。2018年，亚马逊的Alexa Prize（业界领先的竞赛）提供了一个目标，即建立一个可以与人类聊天的机器人，可以随机谈论不同的话题。

在学术界中，目标是在阅读理解中超越斯坦福大学的问题、答案数据集等基准数据集。该数据集是通过将维基百科的数据提供给众包工作者进行标记而构建的。

对于企业，AI应用程序必须非常好地完成具体任务，例如预订机票。这类任务需要与客户和业务数据的深度链接，这些数据往往比公共数据集更合适、规模更小。

因此，通过信息检索技术解决用户语音、文本到业务目标是这种任务完成的关键。其次，专门研究较小数据集的机器学习模型对于构建准确的企业对话应用程序非常重要。

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