低成本、高智商，博學(xué)的AI助手上崗

　　智源大模型研究中心算法工程師趙撼宇一畢業(yè)就來到了北京智源人工智能研究院（以下簡稱智源研究院）。他的一項(xiàng)專利技術(shù)，在悟道大模型與OPPO小布助手合作的項(xiàng)目里，起到了關(guān)鍵的助推作用。

　　趙撼宇說：“在自己的研究成果落地的那一刻，我感到自己的價(jià)值得到了認(rèn)可，為自己能夠真正地為行業(yè)和社會(huì)作出一份貢獻(xiàn)而驕傲。”

　　在和OPPO旗下開放式對話虛擬語音助手小布的合作中，基于悟道大模型開啟的“生成式回答系統(tǒng)”，在一定程度上解決了行業(yè)共通性的長尾問題。

　　如今，AI語音技術(shù)在智能助手方面有著較為成熟的落地方案，智能家居、智能車載、新聞播報(bào)、智能終端等場景應(yīng)用案例不勝枚舉，但許許多多和AI客服“戰(zhàn)斗”過的人，都有過恨不得把它從手機(jī)里薅出來的體驗(yàn)，乃至于對AI客服的“智力”產(chǎn)生深深的懷疑。

　　據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前至少有1億用戶的提問，AI語音助手無法回答。盡管現(xiàn)在的智能手機(jī)幾乎都有語音助手功能，但使用它的人不到5%。

　　現(xiàn)階段，“檢索式回答”是大多虛擬助手的主要人機(jī)交互方式之一，對話內(nèi)容局限于模型自建庫和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

　　這意味著，諸如“長江長還是黃河長”這類問題，如果無法在數(shù)據(jù)庫中找到答案，在搜索引擎等途徑也無法查詢到的話，虛擬助手就無法做出回答。

　　從企業(yè)側(cè)來說，用戶的單個(gè)問題體量大且無法窮盡，依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)回答用戶提問命中率低，但自建語料庫不僅周期長，人工數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高，這種整個(gè)行業(yè)普遍存在的情況因?yàn)榇竽Ｐ偷募尤氲玫搅烁纳啤?/p>

　　智源研究院學(xué)術(shù)副院長、清華大學(xué)教授唐杰介紹，悟道開放平臺(tái)給出了兩套解決方案。

　　首先，悟道大模型具有強(qiáng)大的小樣本學(xué)習(xí)以及文本的理解與生成能力，可以針對小布助手現(xiàn)有用戶已經(jīng)提出的問題生成回答。

　　此外，針對用戶未來可能問到的問題，悟道大模型結(jié)合知識(shí)圖譜持續(xù)學(xué)習(xí)，形成持續(xù)知識(shí)預(yù)訓(xùn)練模型，進(jìn)而生成問答語料庫。

　　OPPO數(shù)智工程事業(yè)部總裁劉海峰介紹，OPPO小布的單條回答建設(shè)成本降低了99%。

　　“希望接下來打造出更加智能的知識(shí)型、交互型、聊天式的智能助手，在回答人類提問時(shí)能夠更開放，風(fēng)格更多樣化。”唐杰說，“當(dāng)然，人性化的互動(dòng)目標(biāo)對模型的自然語言理解和生成提出了更高的要求，目前還沒有更好的解決方案，但悟道大模型正在朝著這個(gè)方向邁進(jìn)。”

　　在大模型鋪就的邁向通用人工智能的路徑上，AI助手在聽、看和感受等方面都獲得了長足的進(jìn)步，變得越發(fā)“博學(xué)”，功能不多、語音識(shí)別不準(zhǔn)、語音喚醒困難等種種不智能的表現(xiàn)正在一一消除。(記者 劉 艷)