導(dǎo)語
2015年9月，上海徐匯的一間辦公室內(nèi)，簡仁賢獨(dú)坐在桌前，周遭無人。
他躍躍欲試，但也有些擔(dān)心，從微軟離職創(chuàng)業(yè)，一切得從零開始，“沒有人，怎么干活？”。
10月，團(tuán)隊(duì)基本組建完成，第一行代碼被敲下。竹間智能正式運(yùn)作起來。
簡仁賢在2015年9月創(chuàng)辦竹間智能，主要通過結(jié)合情感識別與類腦對話系統(tǒng)打造情感型人工智能機(jī)器人。
目前，團(tuán)隊(duì)通過圖像、聲音、語言、文字多模態(tài)結(jié)合已經(jīng)能夠識別22種情緒，情緒識別正確率提至85%（測試環(huán)境中），可理解的人類談話意圖超過200個，多模態(tài)情感識別模塊也磨合至相對穩(wěn)定狀態(tài)。
注: 簡仁賢承諾文中數(shù)據(jù)無誤，為其真實(shí)性負(fù)責(zé)，鉛筆道已備份錄音速記，為內(nèi)容客觀性背書。
對聊天機(jī)器人鐘情已久
簡仁賢很早就想做一款聊天機(jī)器人了。世紀(jì)之交，萬維網(wǎng)發(fā)明者蒂姆·伯納斯-李提出語義網(wǎng)（Semantic Web，即知識圖譜的前身）概念。其核心為通過給萬維網(wǎng)上的文檔添加計(jì)算機(jī)可理解的語義“元數(shù)據(jù)”，使整個互聯(lián)網(wǎng)成為一個通用的信息交換媒介。
那時(shí)簡仁賢在美國，想要基于此開發(fā)一款聊天機(jī)器人。但感覺時(shí)機(jī)尚未成熟，也由于尋求資金不順，他將想法暫時(shí)擱置。
2006年年初，他加入微軟，領(lǐng)導(dǎo)微軟在亞太地區(qū)的搜索與廣告業(yè)務(wù)開發(fā)。2009年，蘋果收購Siri公司，后者是一項(xiàng)智能語音助手，支持自然語言輸入，提供對話式問答。用戶可以調(diào)用它執(zhí)行諸如咨詢天氣、安排日程等任務(wù)。但簡仁賢總覺得， “一問一答，一句接一句地問下去，有點(diǎn)傻”。
2013年，一部講述了人與人工智能相愛的科幻愛情電影《Her》風(fēng)靡一時(shí)，簡仁賢也深有感觸，“人工智能是能夠陪伴人類并作出情感交流的”。
2015年8月，作為微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院的副院長，他推動微軟小冰在通訊應(yīng)用LINE日本的落地，推出了日版小冰“RINNA”。“RINNA”可用在企業(yè)賬戶回復(fù)用戶需求之中，給出人性化的答復(fù)，企業(yè)服務(wù)的智能程度隨之提升?！癛INNA”推出后，兩周即覆蓋日本全國人口的1%。這進(jìn)一步驗(yàn)證了簡的觀點(diǎn)，“人是愿意與機(jī)器人談心的”。
簡仁賢也從中得到了啟發(fā)。一直以來，他困于找不準(zhǔn)人工智能助理的商業(yè)落地方案。微軟小冰在日本的成功登陸讓他意識到，人工智能助理可以在幫助企業(yè)與用戶的溝通中提高用戶體驗(yàn)，從而產(chǎn)生價(jià)值。
但在微軟這樣的大公司，人工智能搜索等“黑科技”受限于“開發(fā)要跟著主線業(yè)務(wù)走”，很難鋪開來做，并且，其開發(fā)側(cè)重于技術(shù)本身，沒有做到“以人為本”。此時(shí)，他對人工智能與其商業(yè)模式已認(rèn)知頗多，“是時(shí)候創(chuàng)業(yè)了”。
“前提是情感人工智能”
9月，他離開微軟，隨即創(chuàng)辦竹間智能，想要將人工智能應(yīng)用于商業(yè)與生活場景之中。在團(tuán)隊(duì)尚未搭建之時(shí)，多位個人投資人就沖著簡仁賢，投出大手筆的2500萬美元天使輪。
基于“以人為本”的理念，簡仁賢先考慮的是如何讓聊天機(jī)器人與人類產(chǎn)生連接與粘性。而實(shí)現(xiàn)人工智能的前提是情感智能，即機(jī)器對情感的理解，“就像人一樣，感性在理性之前”。
當(dāng)時(shí)市面上的聊天機(jī)器人大致有三類：聊天機(jī)器人、語音助手與客服機(jī)器人，基本都只會基于搜索條件提供閑聊或常用問題的回答，笨拙且無感情。而這是由于這些聊天機(jī)器人在開發(fā)過程中，并沒能做到對上下文的聯(lián)系理解，不具有記憶能力以及對人的意圖、情感的理解能力。
于是，簡仁賢帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)先開發(fā)基于情感智能與人工智能的雙向?qū)υ捠浇换ハ到y(tǒng)。“先讓聊天機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對人類意圖與情感情緒的理解，在這個基礎(chǔ)上，才能完成交互的目的。”
◆分析圖解
團(tuán)隊(duì)首先利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言學(xué)習(xí)、增強(qiáng)式學(xué)習(xí)、認(rèn)知科學(xué)等技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)搜索分析，模擬人的思考與交互模式搭建類腦架構(gòu)，其中包括人的理解、記憶、情感、主題、意圖、等40多個模塊。
其中，包含文字、面部及語音理解的多模態(tài)情感識別是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的核心之一。結(jié)合團(tuán)隊(duì)開發(fā)的視覺情緒理解技術(shù)、語音情感技術(shù)，可比較好地實(shí)現(xiàn)機(jī)器對人的“聽懂、讀懂、看懂”。
在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)逐漸建立起用戶畫像圖譜，并構(gòu)建出用于回答常規(guī)問題的知識圖譜，接著是功能引擎的開發(fā)，最后是以機(jī)器學(xué)習(xí)為主的記憶能力構(gòu)建。
情緒識別正確率85%
起初，機(jī)器只可判斷信息的正負(fù)面性質(zhì)，記憶能力也緩慢。借助半監(jiān)督式的學(xué)習(xí)循環(huán)技術(shù)，三次左右的迭代后，團(tuán)隊(duì)逐漸將情緒識別數(shù)量增至22個，結(jié)合多模態(tài)的方式對人類的情緒識別正確率提至85%，人臉辨識率升為98.40%，可理解意圖增至200多個（測試環(huán)境中），多模態(tài)情感識別模型也磨合至相對穩(wěn)定狀態(tài)。
◆22種情緒辨識
在類似這樣的細(xì)節(jié)上，竹間智能的聊天機(jī)器人在努力變成一個“更接近人”的機(jī)器人。
去年，團(tuán)隊(duì)還推出一款“小影”機(jī)器人，展示了可用于B端商家的售前導(dǎo)購與售后服務(wù)等商業(yè)場景之中的人工智能技術(shù)。
竹間智能的商業(yè)模式分為兩種。一是對中小客戶提供將于下月正式推出的“機(jī)器人工廠（Bot Factory）”，其是無需軟件開發(fā)基礎(chǔ)，就能定制有對話交互人工智能的開放平臺，客戶據(jù)此可快速自主定制出需要的機(jī)器人；二是對大客戶提供可定制的整體化解決方案，即團(tuán)隊(duì)以“機(jī)器人工廠”為基礎(chǔ)，根據(jù)客戶需求添加模塊，做出定制化方案，再上傳到云端。
目前已有30多家金融和電商企業(yè)，在利用竹間智能的情感型人工智能解決方案，提升用戶體驗(yàn)與商業(yè)轉(zhuǎn)化，并降低客戶服務(wù)成本。其中，竹間智能與優(yōu)必選合作的實(shí)體機(jī)器人、與愛奇藝合作推出的VR一體機(jī)中的人工智能伴侶已于3月上線。
近期，竹間智能正在進(jìn)行A輪融資。接下來的半年，簡仁賢打算大力拓展在金融行業(yè)與電商行業(yè)的商業(yè)落地。