【IT168 厂商动态】2月21日，《麻省理工科技评论》2017全球十大突破性技术榜单公布，人工智能领域有三大技术上榜。“十大突破性技术”代表了当前世界科技的发展前沿和未来发展方向，具有巨大的影响力。2013年，深度学习被评为十大技术突破之首，这对深度学习的发展、人工智能的起飞，起到极大的推动作用;2016年榜单中的语音接口，也见证了当下智能语音行业的爆发。

　　科大讯飞研究院院长胡国平在21日北京举行的发布会上表示：“《麻省理工科技评论》有100多年的历史，它真正见证了科技是如何改变世界的。”

　　科大讯飞研究院院长胡国平

　　科大讯飞人工智能的两条主线

　　在今年的榜单中，科大讯飞入选强化学习、刷脸支付两大突破性技术研究者名单。这是业界对科大讯飞深耕技术多年的肯定，也是全球人工智能热潮的体现。但实现人工智能的道路还是“路漫漫其修远兮”，科大讯飞目前在人工智能核心技术发展上主要围绕两条主线开展。

　　1.深度神经网络为代表的算法。在这方面科大讯飞已是全球领先的水平，并在多项国际比赛中夺魁。

　　2.脑科学和类脑科学研究。目前科大讯飞在这个领域已经跟中国医学科学院、协和医学院、中国科学院神经所等众多的研究机构进行了深度的合作。

　　在这两个方向上，科大讯飞都在持续突破。即使没有新的算法突破，以我们今天所掌握的技术成果，结合云计算、大数据和移动互联网，我们已经可以改变一个又一个的行业。当前，我们已经可以让机器学习行业最顶尖专家的知识，未来达到行业优异专家水平，从而超越90%的普通专业人士，这也是今天我们面临的机遇。

　　强化学习 VS 深度学习

　　深度学习大家都不陌生，那么强化学习又有何不同?强化学习是实现人工智能的重要方法之一，也被认为是真正的人工智能的希望。在发布会上，胡国平院长在人工智能“强化学习”圆桌环节发言表示，强化学习，更准确的是指深度强化学习，核心点是要用深度学习的方式，去决策在复杂状态中的下一步动作规划问题。

　　目前，讯飞已经针对强化学习在多个方向展开了研究和应用，包括人机对话系统、智能客服系统、机器辅助驾驶、机器人控制等方向，都已有应用研究。以对话系统这样一个多轮人机交互系统为例，它是一个非常典型的强化学习应用案例。对话系统分为两类，一类是任务完成型的对话系统，另一类是开放领域的聊天系统。

　　传统的任务完成型对话系统，用户需要在一次交互过程中把自己的需求描述清楚，这样的交互是不自然的。在讯飞的AIUI交互系统框架中，我们引入多轮交互的思想，由一个深度强化学习(马尔科夫决策过程)模型来引导用户输入需求，已达到快速、自然流畅的完成用户的目标的目的。因此，我们的AIUI交互系统的优化目标已经不是传统单轮交互的语义理解正确率，而是一个定义在整个交互过程上的奖赏值，这个奖赏值包含了交互的成功率，达成交互所需的对话轮数，以及交互过程的自然流畅的程度。

　　对于开放领域的聊天系统，目前大多使用当前流行的编码器-解码器(encoder-decoder)框架，根据用户输入的语句生成系统的回答语句。这种系统也是采用单轮的一问一答的优化方式来训练，无法将多轮聊天中的上下文信息关联起来，因此给人的感觉是非常不自然的。对于这一类系统，讯飞也采用强化学习的方式来优化我们的系统，优化目标的奖赏值要考虑到回答生成的正确性、上下文关联准确性、对话可持续性。此外，我们在对话过程中还要考虑结合知识库，因此，知识库查询的操作过程、查询的准确性也是需要考虑的，这也是我们现在正在研究的方向之一。

　　未来十年，人工智能将是与每个人都息息相关的伟大历史进程。这个时代已经蓬勃而至，所有人都不可能独善其身，人工智能正在改变世界。科大讯飞要用人工智能建设美好世界，世界将因讯飞而不同!