而就在AlphaGo推出的前一年，前微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長簡仁賢，回國創(chuàng)辦了竹間智能并推出一站式的企業(yè)服務(wù)的情感人工智能開放平臺——Bot Factory™。
而在今年，竹間智能自研的Bot Factory™再度升級，于5月29日正式發(fā)布。據(jù)了解，Bot Factory™賦能于全行業(yè)，適用于多場景多渠道，旨在打造更易用、更多功能多場景的對話式機(jī)器人的機(jī)器人工廠，主要為企業(yè)解決人力成本、客戶服務(wù)、企業(yè)數(shù)據(jù)及效率等問題。
竹間智能創(chuàng)始人&CEO簡仁賢于2006年加入了微軟，主要負(fù)責(zé)的工作內(nèi)容更偏向于自然語言理解、搜索、算法和品牌研發(fā)。而在微軟最后的幾年主要負(fù)責(zé)整個(gè)亞太地區(qū)的搜索技術(shù)、合作生態(tài)以及全球移動研發(fā)，主要賦能于企業(yè)。在微軟工作的經(jīng)歷，使得簡仁賢對于全世界企業(yè)的需求及解決企業(yè)需求中遇到的問題接觸比較多，對于toB企業(yè)、軟件與toB服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)十分豐富。
竹間智能創(chuàng)始人&CEO簡仁賢
在人工智能領(lǐng)域的時(shí)間算起來已經(jīng)有20多年經(jīng)驗(yàn)的簡仁賢，對于行業(yè)的看法與國內(nèi)市場現(xiàn)狀都有著獨(dú)到的見解。令筆者欣喜的是，簡仁賢非常友善且健談，從人工智能行業(yè)的理解，到自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用，再到國內(nèi)AI企業(yè)的發(fā)展方向，相關(guān)問題都一一做出詳盡的回答。
“服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，打鐵還需自身硬”
2015年，從微軟離開后，簡仁賢回國創(chuàng)辦了竹間智能，在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有20多年的經(jīng)驗(yàn)的簡仁賢，創(chuàng)辦竹間智能對于他來說是一件水到渠成的事情。“把人工智能普及在生活和企業(yè)上”——這個(gè)想法已經(jīng)在腦海里沉淀了很多年。
簡仁賢談到，人工智能已經(jīng)在美國發(fā)展得比較久了，但國內(nèi)還在起步中。直到2015年，無論從資源、人才、資本、市場接受度來說，時(shí)機(jī)才算比較成熟。隨后的2016年，AlphaGo的橫空出世將市場的熱度推向一個(gè)小小的高潮，讓更多人認(rèn)識了人工智能，也算是人工智能打開國內(nèi)市場的第一步。
但國內(nèi)大的企業(yè)對于人工智能的拓展速度比較慢，加上人工智能項(xiàng)目落地的時(shí)間也比較久，所以直到2020年，經(jīng)過疫情和新基建推動，才能說市場已經(jīng)完全接受了人工智能。
從竹間智能的主要業(yè)務(wù)上來看，簡仁賢一直堅(jiān)持做自主底層平臺，致力于AI底層技術(shù)開發(fā)。而他們以6大技術(shù)為核心：自然語言處理、知識工程、深度學(xué)習(xí)&AutoML、文本數(shù)據(jù)中臺、視覺計(jì)算、語音辨識，研發(fā)出4個(gè)成熟的平臺型產(chǎn)品和6大行業(yè)解決方案，也擁有了多個(gè)標(biāo)桿客戶的業(yè)務(wù)落地。
這給了簡仁賢深耕自然語言處理、并且聚焦在底層平臺的自信。
自然語言處理，也就是NLP，是未來所有人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)和根本，所以有人稱NLP是人工智能科技的一個(gè)掌上明珠。在此，簡仁賢借助了其老上司的一句話：“懂語言者得天下”。在他看來，語言能幫助進(jìn)化所有IT業(yè)務(wù)，可以說是未來IT的基礎(chǔ)。
中國從制造業(yè)走到互聯(lián)網(wǎng)，再發(fā)展到移動端，未來要走的就是以人為本的服務(wù)經(jīng)濟(jì)路線。而企業(yè)的服務(wù)在發(fā)展的過程中，唯一不變的追求的是「降本增效」與「提質(zhì)」。
舉例來說：在這次的疫情中，企業(yè)要考慮如何降低人力壓力、減少接觸、還要保證服務(wù)質(zhì)量。而為「人」服務(wù)一定會產(chǎn)生交互，如今的交互多數(shù)來源于互聯(lián)網(wǎng)App的點(diǎn)擊、發(fā)送指令等方式，但人最原始的交互方式是言語交流，最后無論是服務(wù)還是技術(shù)，也是會追求和回歸到這個(gè)本質(zhì)上。
而想要理解人的交互，必須要懂得人講話的意圖與情緒/情感。不理解意圖和情緒/情感，就無法理解言語的真正含義，在自然語言處理上就無法達(dá)到流暢。所以這時(shí)候企業(yè)需要的，是可以在降低成本的同時(shí)還能把服務(wù)做到位的解決方案和工具，來達(dá)到「降本增效」的作用，這些都要靠NLP來做。這也是未來服務(wù)經(jīng)濟(jì)需要優(yōu)化現(xiàn)狀的部分。
“科技公司的底氣是技術(shù)自研”
談到堅(jiān)持做底層技術(shù)的研究與開發(fā)，簡仁賢表示，在過去20年，國內(nèi)大部分toB的企業(yè)服務(wù)公司都著重于工具系統(tǒng)集成，如OA系統(tǒng)，ERP系統(tǒng)，工具型的產(chǎn)品可以幫助企業(yè)優(yōu)化一些固有的工作方式和流程，但受制于技術(shù)的不足，天花板較低，很難去不斷往前優(yōu)化、進(jìn)化和迭代。
簡仁賢指出，如今很多人開始用開源，但開源沒辦法做到「最優(yōu)化」和「最佳化」，擁有自己的底層技術(shù)，可以針對一個(gè)大的問題進(jìn)行最優(yōu)化，直接改底層技術(shù)，從根本去優(yōu)化，不會出現(xiàn)底層技術(shù)限制而導(dǎo)致上層功能無法優(yōu)化的情況。簡仁賢堅(jiān)定地表示，從一開始，竹間智能就堅(jiān)持從底層到上層全部自研，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)制造、算法等都是從0開始做的，因?yàn)樗龅氖强萍脊荆皇荌T集成商。
不僅如此，簡仁賢還告訴我們，微軟雖然對外宣稱支持開源，可微軟賣的Soft產(chǎn)品里面源代碼也是自研。再如Google，所有的源代碼都是從0開始寫的，但會開源出來。實(shí)際上包括Facebook、百度、華為也一樣。竹間智能受到眾多投資者青睞，也是因?yàn)閲鴥?nèi)除了竹間智能外，少有的NLP公司能擁有百分之百自研底層技術(shù)的能力。
談到自研的重要性，簡仁賢給出了一個(gè)很實(shí)際的解釋：企業(yè)軟件做小了，沒有人理，等做大了就會有人看中你的知識產(chǎn)權(quán)。如果沒有自己的底層技術(shù)，本身的產(chǎn)品和平臺的擴(kuò)展力就會非常小，天花板會很快崩掉，企業(yè)的競爭力就很低了。擁有可控的底層技術(shù)，擁有專業(yè)領(lǐng)域的專利，擁有端到端的優(yōu)化能力，才能達(dá)到未來解決方案的最大化和最佳解，在競爭當(dāng)中才能做出整體解決方案，這就是科技企業(yè)的底氣與壁壘所在。
深扎NLP，在自己的領(lǐng)域做到獨(dú)當(dāng)一面
簡仁賢告訴我，竹間智能的自然語言處理主要用于解決人與人的交互問題、企業(yè)的交互問題、硬件與人的交互問題。而文本數(shù)據(jù)中臺技術(shù)，結(jié)合了自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，具有處理多個(gè)不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)，如音頻、文字、圖像等，都可以做文本審核、比對、提取、分析、解讀、預(yù)測、糾錯(cuò)、檢索等。這些功能可以幫助人把業(yè)務(wù)做了。作為竹間智能的客戶，新華社也使用NLP去做校正、查重、比對、校對文檔的工作，并且借助NLP功能，可以檢測到整篇文章的情感語境，判斷這篇文章讀起來的感受是正面還是負(fù)面等等。
那么，“情感智能”到底發(fā)揮哪些具體的作用？
舉個(gè)例子，在網(wǎng)上購物時(shí)我們對于服務(wù)的滿意度、對商品的喜歡度，才是情感。在這些場景中，人工智能可以通過動作、反應(yīng)、表情來判斷顧客的緊張程度。
此外，情感智能還可以應(yīng)用在文字交互、語言交互等場景中。目前，竹間智能可以判斷25種細(xì)分的情緒。
在所有應(yīng)用場景中，簡仁賢認(rèn)為人工智能只有應(yīng)用到以下三種模式中，才可以真正幫助企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。
1.提高用戶體驗(yàn)。如提高客戶滿意度、提升交互體驗(yàn)、包括幫助企業(yè)更好地洞察客戶的需求與情緒情感等；
2.提高效率。如縮短業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)自動化（審核文檔、校正、發(fā)郵件審理等）；
3.降低運(yùn)營成本。包括減低獲客成本、人工成本等。
“AI技術(shù)落地，沒有彎道超車可言”
20多年在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)，簡仁賢深知技術(shù)之路的修煉并非易事。他表示，在這件事情上，沒有捷徑，也沒有彎道超車，所有的經(jīng)驗(yàn)和成功必須基于一步一個(gè)腳印的嘗試，通過不斷地嘗試和不斷地優(yōu)化的出來的。
沒有任何成功的大企業(yè)是和別人一樣的，無論從創(chuàng)始人、到團(tuán)隊(duì)、到商業(yè)模式、技術(shù)研發(fā)、甚至到方法論和經(jīng)驗(yàn)，都沒有一樣的。
竹間智能從2015年開始以toC業(yè)務(wù)起步，之后調(diào)整轉(zhuǎn)型落地toB業(yè)務(wù)，一直到現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展了200多家大客戶。所謂的轉(zhuǎn)型也是亦步亦趨，每一年都會推出新的不同的策略和產(chǎn)品，根據(jù)企業(yè)發(fā)展而去制定的，制定好后就會去執(zhí)行，大概每一年都會經(jīng)過不一樣的蛻變。
這當(dāng)中最大的經(jīng)驗(yàn)就是：不用去Copy別人，不用管別人在做什么，關(guān)鍵是自己能否在不斷地嘗試當(dāng)中找出自己的一條路，避開跟別人直接碰撞的局面。自己要去找到藍(lán)海在哪里，不是由別人畫出藍(lán)海的領(lǐng)域你就闖進(jìn)去，得自己找。
藍(lán)海找到后，要看自己的基本功是否扎實(shí)，這取決于你是否會被后來者居上。竹間智能堅(jiān)持做NLP、情感計(jì)算，底層技術(shù)扎實(shí)，所以競爭對手從來不是入局的創(chuàng)業(yè)公司，而是大型的toB服務(wù)企業(yè)。這當(dāng)中，其他的一些企業(yè)可能已經(jīng)從做NLP、知識圖譜轉(zhuǎn)到RPA的領(lǐng)域，RPA是按鍵精靈的工具，并不是正真意義上的人工智能。
歸結(jié)起來就是：找到一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域深扎，在自己的領(lǐng)域里堅(jiān)守，做到最好。
人工智能未來還有更大的空間
通過這次疫情，大眾對于人工智能接受度有所增加。原本持觀望態(tài)度的企業(yè)，也向人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域邁進(jìn)了一步。對于企業(yè)來說，這是一個(gè)契機(jī)，也是一個(gè)挑戰(zhàn)。
隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)的推進(jìn)，未來還會有很多新的大行業(yè)出現(xiàn)，無論是新舊結(jié)合、還是從這次疫情中崛起的新型行業(yè)，都值得我們拭目以待！
