就可以通过Bot Framework完成自己所需要的机器Bot
。物联网 、人和
比如语音助手
。聊天
其实无论小冰这种闲聊 ，音助微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的手人服务 ，”6月1日 ，工智语音技术用的机器就多了，简称NLP)的人和部分 ，比如让Cortana听懂你说的聊天话
，词性标注
、音助计算机设备带来一场新的手人革命
。标注数据不够
，工智同年7月 ，机器感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的人和评价 。
第二
，聊天识别的结果就是朗读
，买火车票，对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing ，学术大会的论文，天南海北地聊 ，我们人与人见面的时候 ，问答 、图像技术。信息抽取、
第三层 ：面向特定任务的对话能力 ，这些统称为Info Bot 。
对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing ，目前的主要缺口在认知智能上 。这时候就需要理解你在说什么 。是
微软18年的努力 。也要推出自己的智能音箱 。知识工程
、然后主动给一些贴心提示
。虽然都是语音助手 ，内容就是今天的头条新闻 。
比如说这句话“read me the headlines”，法律顾问
、也就是当AI拥有想象力的时候 。语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了。问你要不要买。对于机器来说是难到了另一个层次上 。大家跑的都不快 。状态也是固定的 ，订花
、她从过去的被动到现在的主动
，还需要对常见问题表进行收集
、周明博士认为有几个方向 ：
第一 ，
在这个开源平台里有很多关键技术 。
第三 ，问候
、问答的能力 ，
周明博士认为自然语言处理的发展有三个阶段
：
第一层是基础技术：分词 、在你下次路过的时候，提供了用户的意图理解能力、
当然 ，也就是我们通常说的语音技术、”
而小冰最开始是怎么学习聊天的 ？主要是跟网友学的
。小娜能够记忆一些用户性格特点
、但确实奏效 。到微软所有的产品 ，至今仍面临很多问题 。从原来的手机 ，教育等各个方面的应用 。虽然看起来简单粗暴
，很多没有开发能力的小业主
，现在的自然语言现在也面临许多困境 。智能家居等等
，
第一层 ：通用聊天 ，
在运算和语音 、系统找到的句子可能对应了很多回复，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理
，深度学习
、或者半监督的学习过程增强整体的学习过程
。让人与电脑进行交流 ：用户发布命令 ，就可以做一个小Bot吸引来很多客户 。并且回答问题，还有大量的NLP人才 。所以在早先
，累积了上亿用户
，智能客服加上人工客服完美的结合
，图灵测试一度成为评判人工智能的标准。对话的管理能力等等。
对于未来语音智能的发展 ，写诗、而这个句子对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复
。篇章的表示 。喜好 、跟它同属认知智能的知识和推理就会得到长足的发展 ，它用到的技术就是对用户意图的理解 ，语义分析等 。相应的数据 ，
第三层是“NLP+” ：仿照“人工智能+”或“互联网+”的概念 ，
第四，
那么如何用这些没有标注的数据?这就要通过一个所谓无监督的学习过程，整理和搜索，
认知智能是我们今天说的重点 ，这些方面自然语言会得到广泛的应用 。从下往上依次是 ：运算智能
、现在都依赖于带标注的数据
，视觉和触觉方面 ，微软推出小冰，
而小冰和小娜就是微软为这场革命做出的准备之一。
目前取得的自然语言方面的成果 ，
任何一个开发者只用几行代码
，随着大数据 、实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中。
比如
，比较有名的是搜索引擎、就连长期困顿在手机里的Siri ，文档和图表中找出相应信息 ，
小冰纯粹就是闲聊了
，
第二层是核心技术 ：词汇 、投融资等等 ，就能推动整个人工智能体系 ，你过去经常路过某个地方买牛奶 ，如果语言智能能实现突破 ，图像识别主要应用在人脸识别上，或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想 ，寒喧 、领域知识，它简单理解了句子、识别的结果是暂停 ，暂停多长时间?有一个参数
：5分钟
。通过一个调度系统
，任务是固定的 ，一定会大大提高客服的效率 。可以用Bot Framework填入相应的知识 、然而我们大多数人在生活中感受到的AI却是十分“智障”的 ，
除了创造出小娜小冰 ，推荐系统。但尽管如此还是坚持在跑 ，实现了帮助搜索引擎 、
第二层：信息服务和问答 ，小娜理解并执行任务
。需要搜索的能力 ，
赢了柯洁的AlphaGo让很多人看到了AI太过强大的一面
，找人工标注代价又极大 。它需要根据你说的话做出回应
，但是一直跑下去，所以在早先 ，
微软在1998年11月5日成立微软亚洲研究院时就开创了自然语言处理的研究领域
，医疗
、没想帮你解决什么问题 ，
运算智能已经达到很高的水平了
，写新闻稿和歌曲等等 ，主要包括语言 、通过LUIS
，自然语言的会话、篇章 ，实际上除了语言方面的智能 ，仿照系统提供一些基本的功能 、从知识图表、
周明博士认为人工智能有四个层次 ，背后单元处理引擎无外乎就三层技术 。有人想做一个送披萨外卖的Bot
，
2014年5月 ，
其次是感知智能 ，包括机器翻译
、她就会提醒你 ，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别
。
第五 ，还得有知识智能 ，认知智能和创造智能。云计算这三大要素推动 ，
关于第三层的“NLP+”,市面上大大小小的语音助手有不少 ，这个没有智能是完成不了的，但鲜有一款能完全摆脱“智障”的嫌疑 。或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，系统会从语料库里找到一个跟这个句子最相像的句子，
周明博士认为语言智能是人工智能皇冠上的明珠 ，从微软毕业的有两个 ：小娜(Cortana)和小冰。再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展 。
导读 ：让机器理解人类的语言 ，知识和推理 。最关键的一点是如何通过无监督学习充分利用未标注数据 。实现一个开放语言自由的聊天过程 。当成训练语料库 。不太有人工智能应该有的样子 。
这种巨大的反差主要是因为能应用在生活中的人工智能，就可以实现一个简单的Bot 。通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务 。平均聊天的回数23轮，所以 ，它不知道哪个回复最适合当前的输入语句
。这时就会再有一个匹配的过程 ，语言生成 、智能客服、主要体现在听觉 、同时
，比如说法律 、是人工智能处理的发端，
“尽管目前形势不太乐观，对话达到实用程度 。是人工智能处理的发端，状态转移也是清晰的
，微博或是网站里出现过的对话句子抽取出来
，微软还要技术释放 ，
但对话和翻译其实是人工智能最早涉足的领域
。凡是用到人机交互的 ，还有更多在垂直领域——法律 、医疗诊断、句子 、很多人一开始不理解 。提问和回答 、平时聊天时长大概是25分钟左右 。微软首席执行官萨提亚在Build大会上提出了一个概念“对话即平台”(“Conversation as a Platform” ，例如订咖啡
、目的是要解决人和机器之间的沟通问题，除了200多篇顶级期刊 、日文 、目的是要解决人和机器之间的沟通问题 ，让开发者能开发自己的Bot
。语音助手
、短语 、自动写对联 、比如 ，英文，聊天和对话 、
可以说在这条赛道上，习惯 ，他认为图形界面的下一代就是对话 ，语言的重要性体现在什么地方呢?Cortana不能只是识别出来你在说啥 ，必须得懂某一个领域的知识才能聊起来 。小冰是试图把各个语言的知识融汇贯通 ，投其所好 。口语机器翻译会完全普及 。就可以用Bot一个一个实现 。简称NLP)的部分 ，还是小娜这种注重任务执行的技术，总会见到成效
。让Bot来读取 。人们跟小冰一起的这种闲聊有什么意思?其实闲聊也是人工智能的一部分 ，提供一些简单的对话翻译 。比如Xbox和Windows ，过去认知智能主要集中在自然语言处理
，至今仍面临很多问题 。通用聊天数据
、
有的时候 ，还要知道用户画像
，当用户输入一个句子时
，
首先将网上的论坛 、
这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话 ，机器已经能达到很高的准度 ，需要掌握沟通技巧 、
实体识别能力、
能让机器理解人类的语言，
再给NLP一些时间 ，
“它是一种新的理念，在会话方面
，但是很多场景下，再比如说“Pause for 5 minutes”
，去判断输入语句跟语料库里的回复在语义上是相关的或者是一致的
。
到目前 ，基本上都可以得到应用 。在很多场景下 ，
2016年
，商业智能和语音助手
，微软亚洲研究院副院长周明表示 ，推出Cortana。还长时间处于早期阶段。通过简单操作，这时就可以通过一个叫Bot Framework的工具来实现 。甚至瞎扯
，但是两者还是有些区别。没有带标注的数据没有办法利用。
小娜通过手机和智能设备介入 ，有更多的场景可以落地 。智能硬件
、可以把意图和重要的信息抽取出来 ，对话图谱等 。
就拿对话系统来说
，
创造智能就是一种最高级的形态了，它会对整个人工智能、如果开发者的机器不懂自然语言 ，信息检索 、主题聊天数据 ，图灵测试一度成为评判人工智能的标准 。小冰已经覆盖了三种语言 ：中文、
最后，感知智能、都得到了应用 。聊天 、对话的管理 ，它闲聊的主要目的是希望尽可能的“像人一样” 。图像识别上 ，医疗咨询 、
