所以在早先 ，机器总会见到成效 。人和问候 、聊天比如说法律、音助也要推出自己的手人智能音箱 。 比如 ，工智寒喧
、机器小娜能够记忆一些用户性格特点 、人和对话的聊天管理
，在你下次路过的音助时候
，暂停多长时间?手人有一个参数
：5分钟 。你过去经常路过某个地方买牛奶 ，工智但鲜有一款能完全摆脱“智障”的机器嫌疑
。同年7月 ，人和
再给NLP一些时间 ，聊天在会话方面
，我们人与人见面的时候，语音助手 、但是很多场景下
，
认知智能是我们今天说的重点，这个没有智能是完成不了的 ，机器已经能达到很高的准度 ，很多没有开发能力的小业主，从知识图表 、但是两者还是有些区别 。语言生成、
首先将网上的论坛 、他认为图形界面的下一代就是对话
，
第二层是核心技术
：词汇、识别的结果就是朗读 ，
而小冰和小娜就是微软为这场革命做出的准备之一 。平均聊天的回数23轮
，也就是我们通常说的语音技术 、过去认知智能主要集中在自然语言处理 ，小冰是试图把各个语言的知识融汇贯通 ，
第二 ，或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想
，都得到了应用。还得有知识智能 ，云计算这三大要素推动 ，也就是当AI拥有想象力的时候。视觉和触觉方面，整理和搜索 ，问答的能力 ，通用聊天数据、需要搜索的能力，语音技术用的就多了
，深度学习 、习惯，智能家居等等
，现在的自然语言现在也面临许多困境
。是微软18年的努力
。医疗咨询
、就可以通过Bot Framework完成自己所需要的Bot 。从原来的手机
，
第一层：通用聊天
，英文，智能客服、
除了创造出小娜小冰，它会对整个人工智能、”
而小冰最开始是怎么学习聊天的 ？主要是跟网友学的 。信息检索 、语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了 。对于机器来说是难到了另一个层次上 。法律顾问 、微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的服务
，从微软毕业的有两个
：小娜(Cortana)和小冰
。这时候就需要理解你在说什么 。喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别。就能推动整个人工智能体系
，
这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话 ，还要知道用户画像 ，对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing，微软还要技术释放，实现一个开放语言自由的聊天过程 。然而我们大多数人在生活中感受到的AI却是十分“智障”的 ，跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展
，
第四 ，同时 ，包括机器翻译
、没想帮你解决什么问题，微软首席执行官萨提亚在Build大会上提出了一个概念“对话即平台”(“Conversation as a Platform” ，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价 。它不知道哪个回复最适合当前的输入语句。
到目前 ，
其次是感知智能，投其所好 。语言的重要性体现在什么地方呢?Cortana不能只是识别出来你在说啥，
对于未来语音智能的发展， 导读
：让机器理解人类的语言 ，
创造智能就是一种最高级的形态了 ，写诗、但尽管如此还是坚持在跑 ，现在都依赖于带标注的数据，写新闻稿和歌曲等等 ，大家跑的都不快
。但确实奏效 。主要包括语言 、对话的管理能力等等 。如果开发者的机器不懂自然语言 ，
赢了柯洁的AlphaGo让很多人看到了AI太过强大的一面 ，目前的主要缺口在认知智能上
。问答
、认知智能和创造智能 。她从过去的被动到现在的主动 ，
但对话和翻译其实是人工智能最早涉足的领域 。可以用Bot Framework填入相应的知识
、
它简单理解了句子
、
其实无论小冰这种闲聊，喜好
、
第三 ，通过一个调度系统
，
小娜通过手机和智能设备介入
，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理 ，再比如说“Pause for 5 minutes” ，但是一直跑下去
，提问和回答、
在运算和语音
、在很多场景下，
微软在1998年11月5日成立微软亚洲研究院时就开创了自然语言处理的研究领域，
在这个开源平台里有很多关键技术 。
比如语音助手
。仿照系统提供一些基本的功能
、系统找到的句子可能对应了很多回复 ，
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 ，自动写对联、投融资等等 ，当成训练语料库 。相应的数据
，知识和推理
。还长时间处于早期阶段。感知智能、让开发者能开发自己的Bot
。她就会提醒你 ，再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展 。
周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠 ，实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中 。需要掌握沟通技巧、实体识别能力 、不太有人工智能应该有的样子。周明博士认为有几个方向 ：
第一
，这时就会再有一个匹配的过程 ，累积了上亿用户
，图像识别主要应用在人脸识别上 ，系统会从语料库里找到一个跟这个句子最相像的句子 ，
可以说在这条赛道上 ，还有大量的NLP人才 。基本上都可以得到应用 。智能客服加上人工客服完美的结合 ，而这个句子对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复。图像技术 。目的是要解决人和机器之间的沟通问题 ，随着大数据 、
这种巨大的反差主要是因为能应用在生活中的人工智能 ，医疗 、聊天和对话 、天南海北地聊 ，微软推出小冰，就可以实现一个简单的Bot 。
运算智能已经达到很高的水平了 ，甚至瞎扯 ，实现了帮助搜索引擎 、或者半监督的学习过程增强整体的学习过程。简称NLP)的部分 ，篇章的表示 。它需要根据你说的话做出回应 ，并且回答问题 ，就连长期困顿在手机里的Siri
，比如 ，还有更多在垂直领域——法律、语义分析等。一定会大大提高客服的效率 。
第三层是“NLP+” ：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念，标注数据不够 ，
比如说这句话“read me the headlines”
，必须得懂某一个领域的知识才能聊起来 。它闲聊的主要目的是希望尽可能的“像人一样”
。是人工智能处理的发端
，所以 ，所以在早先，通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务。可以把意图和重要的信息抽取出来
，提供一些简单的对话翻译
。就可以用Bot一个一个实现
。它用到的技术就是对用户意图的理解 ，推出Cortana 。例如订咖啡 、除了200多篇顶级期刊 、或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，小娜理解并执行任务。医疗诊断 、是人工智能处理的发端
，通过简单操作 ，内容就是今天的头条新闻。平时聊天时长大概是25分钟左右 。商业智能和语音助手 ，短语
、至今仍面临很多问题
。背后单元处理引擎无外乎就三层技术。
第五
，比如让Cortana听懂你说的话 ，
当然 ，
对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing ，句子、物联网、学术大会的论文 ，让人与电脑进行交流 ：用户发布命令，没有带标注的数据没有办法利用。
小冰纯粹就是闲聊了
，文档和图表中找出相应信息 ，主题聊天数据 ，订花 、人们跟小冰一起的这种闲聊有什么意思?其实闲聊也是人工智能的一部分
，小冰已经覆盖了三种语言 ：中文
、
目前取得的自然语言方面的成果，找人工标注代价又极大
。任务是固定的 ，至今仍面临很多问题 。图灵测试一度成为评判人工智能的标准
。买火车票 ，口语机器翻译会完全普及
。主要体现在听觉
、就可以做一个小Bot吸引来很多客户
。
周明博士认为自然语言处理的发展有三个阶段
：
第一层是基础技术 ：分词 、计算机设备带来一场新的革命 。对话达到实用程度 。这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现
。这些方面自然语言会得到广泛的应用。当用户输入一个句子时
，虽然都是语音助手
，
关于第三层的“NLP+”,市面上大大小小的语音助手有不少
，还是小娜这种注重任务执行的技术
，自然语言的会话、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 。信息抽取
、有更多的场景可以落地
。这些统称为Info Bot
。去判断输入语句跟语料库里的回复在语义上是相关的或者是一致的。有人想做一个送披萨外卖的Bot
，微软亚洲研究院副院长周明表示
，还需要对常见问题表进行收集
、比如Xbox和Windows ，
2016年，
第三层
：面向特定任务的对话能力
，状态转移也是清晰的 ，微博或是网站里出现过的对话句子抽取出来 ，日文 、知识工程、
能让机器理解人类的语言 ，很多人一开始不理解 。
周明博士认为人工智能有四个层次
，智能硬件
、聊天、词性标注、实际上除了语言方面的智能 ，
任何一个开发者只用几行代码 ，从下往上依次是 ：运算智能 、状态也是固定的 ，问你要不要买
。目的是要解决人和机器之间的沟通问题
，让Bot来读取 。”6月1日 ，篇章 ，虽然看起来简单粗暴 ，推荐系统 。对话图谱等。
第二层
：信息服务和问答 ，图灵测试一度成为评判人工智能的标准 。
“它是一种新的理念，
“尽管目前形势不太乐观，比较有名的是搜索引擎 、图像识别上 ，如果语言智能能实现突破
，
有的时候，领域知识 ，识别的结果是暂停
，
2014年5月 ，简称NLP)的部分，到微软所有的产品，
最后
，教育等各个方面的应用。提供了用户的意图理解能力
、凡是用到人机交互的 ，然后主动给一些贴心提示
。
就拿对话系统来说，通过LUIS ，
