「怎么调查婚外情」「思考」如何让机器人更懂人？

手术机器人是服务机器人行业里面的明珠，自然语言的理解则是人工智能的明珠。如果再提到情感计算，多模态的计算，可能就是这颗明珠上面的白明珠。

张晨开门见山的点出语言理解对于人工智能的重要性。他提到，竹间智能致力于情感计算和自然语言理解，打造机器人真的搞懂人、听懂人和看懂人。他觉得，在英文的自然语言理解方面，就是要读懂。看懂，则指的是做图像的科技，竹间智能聚焦于人脸的属性跟人脸的心情表达，做到九种人连情绪的辨别。听懂，是从声音的视角，从交谈的语音语调了解心情。

他强调，竹间智能聚焦于情绪、情感的计算，以及借助人机交互的方法，为更多的市场或者C端用户做服务。他觉得人工智能领域，也是一个多行业的结合，因此公司上面不光有做算法的人，还有一批语言学者跟一批心理学家。“这些人都无法帮助我们从最深层次的视角去理解一句话到底是哪个意思。如果你和一个机器人说你吃了吗？这句话是问他你今天中午饭喝了，还是和他打招呼，在不同的情境下面有不同的理解，这个就是真的要把机器人读懂，就要更多地理解人的一些心理活动。”张晨这样解释道。

（竹间智能张晨）

讲到竹间智能的访谈机器人，他看到，随着windows出现以后，人机交互更加越来越好，越来越多的人会使用电脑。人类有每天需要是解放左手，不是用手指去触摸键盘，而是用眼睛告诉电脑，告诉相机，告诉电视之类，甚至在做手术的之后告诉机器人说你给我向前推进3毫米。对话似乎也是一个前端，只是一个开始，对话过后能不能真正理解人的含义是非常难的，要充分做到语义理解。

他说过傅园慧的案例说明了语言环境的复杂性：她（傅园慧）在接受专访的之后说鬼明白我经历了哪个，我感到我要死了。你既然不看她的笑容，如果只看到声音，你会感觉这个人很消极，她根本不高兴。可是你一听视频，一看她的表情，你就明白她超级快乐。有的之后不管你说哪个，可能你的声音跟你的表情很可表明你的状况，我们把这种加上之后叫做全模态的交互。机器人真的能做到识别一个人全模态的现状，包括背后深层次的语意理解，就能给到人更多。

竹间致力于打造的是外脑的对话机器人。他说过，因为人的心情感情而是更加丰富的，也很难去考量，于是竹间尝试做了一些分类：通过22种文字情绪，9种表情识别，4种语言情感进行情绪情感区分，其表示该应用现在早已在跟科沃斯进行合作，用于综合判定网络评论好坏。

在视觉理解方面，张晨讲一个例子：浙江有一个监狱，他们想对在押犯人做亲情会见「情感机器人」，在押犯人可能会跟亲戚做一些会见。我想了解他在情感会见的之后，他的头部表情会不会有一些变化，如果我帮他做正面的宣教，他的手臂表情会不会有所放松？这些信息无法帮助法官同志去建立好的制度，帮助那些罪犯及时回归到社会。

基于底层技术，他看到现在竹间发展的五大产品系列或者三个平台。他觉得人工智能这个科技，目前还是非常初阶段，真正要去带给到客户真正的使用价值，还要跟一些场景强相关，要有一些场景。

他借助五个场景解释了硬件产品的由来：

第一块，VCA，即虚拟用户助手。当企业有长期去应对C端用户的之后，即在银行、电商等有长期业务申请的场景，可以借助机械的方法鼓励使用户自主完成。

第二个，针对企业外部人员的助手。企业应对这些的工作流程时，把这种都成为底层的科技服务，提供帮人员。

第三块，VPA，人工智能助手，例如电脑里都有的人工智能，但由于泛娱乐化很少人关注，因此进行一个简单的定制，把这种人工智能助手真的在这种情景运用上面加以运用，例如发红包给谁，饿了么帮我送外卖到那。

第四块，呼叫中心，通过人工智能做基础的帮助，在公众号等画面处理一些复杂的数据。

第五块，基于多模态，则在教育产业跟零售行业落地。