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年,一个由 MAD-SLIP 程式语言编写,在 位元架构的 IBM 大型电脑上运作,所有程式编码仅有 行左右的聊天机器人,被 MIT 的德裔电脑科学家 Joseph Weizenbaum 发明出来,名叫“Eliza”。“Eliza”和机器学习同期出现,早于经典教材的出版,甚至早于多层神经网络和半监督学习的发明。可以说,在“Eliza”的身上,集中反映了我们对人工智能最初的诉求:在某些场景或工作中,替换人类的角色。于是,关于对话机器人的研发尝试,几乎贯穿了整个人工智能的发展史。 世纪是个筑梦的世纪,进入 世纪后,人们发现,要推动 AI 发展,不仅要有强悍的学术资源,也要有充沛的产业基础。于是关于对话机器人的探索进入了新的阶段,即由如何通过图灵测试打造类人 AI ,转为如何进入企业生产环节,以最直观的方式实现降本增效。有报告将这种应用描述为:“将智能对话系统加载在服务场景的对话机器人中,以文本、语音和多模态数字人等产品形式与终端用户交互,应用在客户服务、元宇宙、智能决策、泛交互等服务场景。”因此,京东、百度、阿里、亚马逊云科技、谷歌等企业纷纷高速推进对话机器人的研发。从 到 的十年间,据统计,已经有 家企业(去重)获得投资; 年 4 月,法国对话式 AI 公司 Mindsay 被收购,也是这一趋势的集中体现。但人们也很快发现,要使对话式 AI 具备工业级的服务能力,只像 年前它的先辈 Eliza 一样写 行代码,是根本不可能的。今天的对话式 AI 要攻克大量技术性问题,尤其是在语音对话方面,技术壁垒可以总结为口语不流利(磕巴、语句断断续续)问题、话语权决策问题、鲁棒性问题。对话式 AI 中语音对话的三大技术壁垒口语不流利问题
相较于在线机器人,语音对话系统会出现一个特有现象:口语化的
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