在简仁贤看来，开展情感对话式机器人的研究不仅是为了迎合技术的发展，更重要的是推动人工智能融入金融、电商、智能硬件等高价值商业场景。

在电影《Her》中，“Samantha”虽是基于人工智能技术的Chatbot（对话机器人），但是她的“知性和感性”还是感染了不少观众，让人们对于“懂情感的人工智能”有了一种期盼。

“从现在的技术发展看，机器人还无法模拟人类的情感。因为情感与创造力一样，是人工智能无法模仿和计算的。但这不妨碍人工智能通过语义理解、人脸识别、姿态识别、语音识别等方式识别判断人类情感情绪状态，并进行一些拟人化的人机对话。”竹间智能创始人兼CEO简仁贤表示。

图 | 竹间智能创始人兼CEO简仁贤

做有温度的对话式机器人，打造现实版Samantha

“伴随着人工智能热潮的到来，现在市场上涌现了一批人工智能对话与聊天机器人，但其中大部分都是以关键词、规则模版为核心的旧技术，不能称为人工智能。另外一类虽然使用了深度学习与自然语言处理的算法，但只注重语义层面的理解。”

在踏入创业圈之前，简仁贤的身份标签是“前微软亚洲互联网工程院副院长”。在微软工作期间，其领导了微软小冰和小娜研发，这一段从业经验让他深切意识到“人机交互中，自然语言理解与情感情绪的理解缺一不可。”

基于这一认知，在创业之初，简仁贤就对未来的产品方向进行了规划——一个能理解人类语言、懂得人类情感的有温度的对话式机器人，即现实版的“Samantha”，并将其与垂直行业的具体场景深度融合，打造专业的AI专员。

成立至今，竹间智能已经快走过3年光阴，用简仁贤的话来说，他们现在已经步入了发展的快车道。在公司本身，竹间智能已经在上海、北京、深圳、台北设立了4个研发中心，汇聚了来自微软、亚马逊、谷歌、BAT的顶尖AI人才。同时也与招商银行、民生银行、唯品会、优必选、长虹等一系列行业领先企业达成了合作。在整体发展的大环境方面，国家对于人工智能的重视与规划俨然为他们打开了一条VIP通道。

标注百万级数据，打造“文本+语音+图形”多模态情感情绪识别

在眼下这个时代，“数据”就是如同石油般的存在，而对于时刻需要数据的硬科技创企而言，如何获取足够的数据是产品研发过程中的一个难题。于竹间智能，情绪识别等技术的准确性是“根本”，如何稳固这一根本？海量数据是也。

简仁贤表示，他们的数据除了一些公开数据外，为了保证情感情绪识别的准确度，他们也会对数百万高质量人脸表情图片进行专门的数据标注，从而便于系统的识别训练。

“在竹间眼中，人机对话是一项基础技术，只有和具体的垂直行业与应用场景结合，才能发挥人工智能真正的力量。”在简仁贤的应用场景描述中，竹间智能的对话机器人以“虚拟AI员工”的形象取代了真实的人类，扮演着产品导购、精准营销、投资顾问、企业HR助手等角色。

不过，这并不意味着人类被替代了，在这些场景中，从服务一线退下的人类转型成AI员工的管理者和培训者，通过“人机协作”的方式提高企业的运营效率，并降低成本。

值得注意的是，人机交互是个多渠道的复杂交互过程， 除了竹间的自然语言理解技术外，更结合了多模态情感情绪识别技术，来实现更深的语义理解和情感交互分析，从而达到人机交互过程中对人更深层次的理解。

此外，基于传统的以文本识别为主的情感情绪识别，竹间智能升级为“文本+语音+图形”的多模态情感情绪识别分析。“在技术上，竹间实现了通过自然语言处理对文本的情绪进行识别。通过深度学习与人脸识别技术实现对人脸情绪的识别，以及对语音情绪的识别。”

竹间还结合人机对话与情感情绪识别，拓展了一系列创新性应用。诸如在今年CES上，联合苏宁发布共同开发AI主动式导购机器人，在用户人脸属性与情绪识别的基础上，通过用户理解以自然语言对话为用户提供主动式的产品导购与推荐。

情感情绪识别为人机交互增添人性化色彩，推进AI融入世界

在创立之初，简仁贤对于产品的规划就是奔着“Samantha”去的，而“Samantha”最令人期待的一点就是“情感”，这也是竹间智能一直以来为自己产品贴上的“标签”。

有研究表示，人类交流中有80%的信息都是情感性的信息。“由于情感在人类信息沟通中的意义重大，所以AI对人类的情感情绪识别的是实现人性化的人机交互中必不可少的部分，情感识别与理解技术也是人机交互的基础性技术之一。”

我们都说，先有需求再有产品和市场。既如此，一个具备“情感情绪识别”的对话式机器人能够满足怎样的需求？

简仁贤称，通过对人类的情感进行获取、分类和识别，AI机器人可以在人机交互中实现更为亲切、拟人化的互动，大幅提升人机交互体验。另外，基于情感情绪识别，AI机器人也能够“主动”的为用户提供情感抚慰等服务。

“开展情感对话式机器人的研究不仅是为了满足技术的发展，更重要的是服务于人类。通过将情感计算与人机自然交互结合，我们可以探索广泛的应用前景。”

不过，以上一系列操作有时候还需要满足一个基本前提——用户愿意（主动）与机器人进行互动。然而，现实情况如何呢？与这一基本前提恰好相反，很少有用户愿意与机器人进行交流，甚至有的场景下，诸如智能客服，虽然人们发起对话并进行了多个对话伦次，但有的人或许并没有意识到与他进行互动的是一个机器人。不得不说，在用户磨合度上，对话式机器人还有的路走。

“通过拟人化的交互，能够打破人类对机器人的陌生感，提升普通人对于AI的接受程度，从而推动AI融入我们的生活。”简仁贤表示。

最后

当前，竹间智能已经于去年完成了B轮融资，在业务方面也涵盖了银行、证券、保险、电商、零售、智能硬件、客服呼叫中心等多个垂直行业。

对于接下来的规划，简仁贤表示，一方面，他们还将继续推动对话机器人与垂直行业的融合，从客服、导购等场景延展至更多应用场景，使对话机器人与业务场景深度融合；另一方面，将继续探索人机对话与情感情绪识别的创新应用，譬如机器人基于对用户人脸属性与情绪识别的基础，可以以语音交互的方式为其提供主动式的产品导购与推荐。