从事AI-NLP领域已经一年半了，一直潜心学习。
平日里研究各种各样的语音助手，输出各种类型的调研分析报告，以培养自己的业务敏锐度，同时也研究各种框架型知识以丰富自己的知识库。
在仔细、反复研读完了
- 《Google对话式交互规范指南》
- 《阿里语音交互设计指南》
- 《亚马逊语音交互设计规范》
- 《DuerOS技能交互设计规范》
几大交互规范后，累积过往的工作过程中所遇见的问题，自己努力尝试着提炼出一个知识框架，并期望把这些规范类的东西，内化成为自己的被动技能，继而为自己以后做出更好用的产品做出积累。
Part 1 我心中的超级人工智能
私以为，最理想的人工智能，就像
《Her》里面的萨曼莎;《钢铁侠》里面的贾维斯;《超能陆战队》里面的大白;《多啦A梦》里面的机器猫;
这些超级英雄总能解决我们生活中的各种各样的问题。
虽然我们的世界距离这种超级人工智能还非常遥远，也许永远达不到，但是不妨以一种非常高的标准对AI去做出苛求，继而去倒逼自己做出更好的产品。
文章开始前，请先短暂忘记自己是AI从业者这个身份，让我们变成一个小白用户，尽管提要求吧。
简单而言就是一句话。
“我就想要一个聪明且好用的智能助理，能够满足我生活中的各种需求。”
“好用”如何定义?“各种需求”如何满足?难就难在没有边界。
真正意义能符合上面要求的是，可以无限许愿的神灯。
所以我们干脆模块化一些，笔者就智能语音助理这一产品有如下四个大的评判维度。
它们依次是【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】、【人格特质】。
亦或者是说，这些指标如果能够得到全部满足，距离我们想要的超级人工智能也就不远了。谁能够提供，谁就可以获得用户的青睐。
每个评判维度还有对应的细分指标，让我们一步步拆解。
Part 2 【意图理解】维度的5个指标
本文重点定义和讨论第一大模块【意图理解】，即。是否能够理解/识别用户表述的意图。
私以为，这个模块是衡量AI智能与否的核心维度。
【意图理解】(1)中控分配意图能力
当前市面上的AI智能助手，往往包含着各种各样的能力。
从业者角度而言，本质是各个技能的集合，而每一项能力都是服务和满足特定领域类的需求，比如听音乐，导航，事项提醒，电影票，机票，火车票什么的。
很多的技能在固定域里面能够表现得非常好，但是集中到一起，表现就未必好了。
核心考量点：准确识别用户需求，并分配到指定技能服务的能力。
用户提出的每个需求，计算机都会做出反馈(文本、语音、图片、功能卡片、多媒体事件等等)。
在反馈之前，是先要做到识别并理解，然后成功分配到指定的技能上，最后由指定的技能完成反馈，即服务行为。
而人类的语言表达千奇百怪，我们期望计算机自然能够通过人的自然表达，成功理解人类的意图，并使用对应的回复衔接业务。
例子：我想听我想去拉萨>>>意图应该分配给音乐，然后由【音乐】完成反馈。我想去拉萨>>>意图分配导航，然后由【导航】完成反馈。
例子：提醒我一下我明天帮女朋友买一束花花>>>意图可以分配给【事项提醒】技能 我想明天帮女朋友订一张到上海的火车票，你早上8点半提醒我下抢票>>>意图如果分配给【订火车票】技能就错了
这个就是中控分配意图的能力。也是所有AI智能助手，集合各项能力的一个核心能力。做不好中控的意图识别，智能化无从谈起。
市面上，例如腾讯叮当、小爱同学，小度助手这类大生态的集合的处理方案，属于最大的开放域，相当多的技能只能是采用命令词跳转的方式启动，这种对话行动无疑是要等待，而且对话流程冗长，面对着输入的不确定性，所以用户为什么不用GUI(图形交互界面)去完成目标呢。
而一些细分领域的，比如说出行、餐饮、客服、游戏领域的智能助手，这些相对的封闭固定的领域，还用关键词的方式进入指定技能再寻求服务，就显得非常笨了。
如果做不到全开放域的中控，至少也得在固定域里面做好意图需求识别以及分配的能力，这样方便发挥语音输出便捷直达目标的能力，才不至于像个玩具。
【意图理解】(2)句式/话术/词槽泛化度
用大白话来讲：同一个意思，当用户采用不同的表达的时候，AI是否能够正确理解。
业内的专业说法是“可识别话术/词槽的泛化程度”。解决方案是“增加更多的语义覆盖”。
泛化有两种，一种是句式，另一种是槽位。
先说句式的例子：
笔者经常观察用户的对话日志后台，发现用户在播放音乐的时候，表述各种各样。
我想听音乐>>>随便放首歌>>>音乐响起来>>>music走起>>>
有些能够能理解，【音乐】正确回复随机歌单，有些话术的表述无法理解则被【兜底】给接走了，这种反馈就是助手的失误了。
列举词槽例子：我想吃711/想吃七十一/想吃seven eleven/想吃关东煮/想吃好炖>>> 我想吃肯德基/想吃KFC/想吃开封菜>>>
笔者的所开发的智能助手有一个【电影票】技能，观察用户对话日志时的一些发现。
《速度与激情8》刚刚上映，用户会表述是我想看速度与激情、速激、速8等等;《魔童哪咤》上映的时候，用户的表述是，我想看哪咤的电影;《叶问3》上映的时候，用户的表述会是，叶问。甚至是甄子丹的那个电影;
而AI先提取对应的影片名，然后交给接口方去完成查询行为，只有正确填充“指定电影的全称”才能够可查询成功，所以此处就需要做映射关系的特殊处理。
在定电影票例子中，是十分考虑场景和时效性，也就是说，用户在不同的时间点，说我要看《某》系列电影的时候，口语上大概率是绝对不会带上第几部的。
这些要求其实都是生活中的一些例子，既然人类可以做到理解，自然AI也理所应当做得更好。
作为从业者，一定要多看自己的公司业务的对话日志后台，观察用户在对话过程中，究竟是如何去使用我们的产品，这个是我们的迭代产品的重要依据，随时根据用户实际使用情况，做出完善。
就过往的泛化经验而言，结构性的句子变化相对较小，而词语的变化就很多，像分析数据一样经常看用户的对话日志，会有很多的积累。
比如阿里巴巴的天猫精灵是具备线上语音购物的能力的，那么眼下的2020春节，相当多的用户会在我想买口罩这种话术之外，直接表述，我想买3M的口罩甚至会直接问有没有N95卖，毕竟在眼下的这个语境，N95几乎就是口罩的代名词了。
如果这类没有覆盖，那你也只能通过版本迭代去训练，各位AI从业者基于自家产品的版本迭代效率，思考一下差距。
所以“一开始就做好”相比“通过各种渠道反馈发现不好，然后通过迭代去做好”，从产品设计基本功上来看，根本是两种境界。
所以解决方案是，此处应该是有一个动态热词的词库，产品设计和运营方式不展开，不在本篇讨论范围内。
在实际的业务中，很多词汇和句式会被不断地造出来，至于优先级如何选择，如何泛化覆盖词槽和句式，鉴于文章定位，此处不适合展开。
【意图理解】(3)反馈准确度/容错率
考量AI的反馈给用户的内容是否能够准确匹配需求，是否具备显性确认以提升容错性。各个语音交互设计规范都提及了这一点。
例子：我想听林志炫的《烟花易冷》>>>如果AI推送的是周杰伦的就不对。
如果没有资源，也应该处理成，未找到XXX，让我们来听YYY方为合理。
而当接口仿真(因为版权)没有资源时，明确没有，是一种我听懂了，但是实在没有，给你提供替代方案的处理，而如果你不明示没有，我可能会再追问一句，然后你还是不明示，到底是我没说明白，还是你没听懂呢?
例子：假设现在是1月1日的晚上23点钟，用户说“帮我订一个明天早上7点的闹钟” 假设现在是1月2日的凌晨1点钟，用户说“帮我订一个明天早上7点的闹钟”
第二种情况，如果按照计算机的逻辑去理解，那1月2日的明天早上则是1月3日的早上了，这种定闹钟的方式意味着悲剧。
而基于日常逻辑，两种情况，都应该提供1月2日，早上7点钟的闹钟方为合理。
逻辑处理完毕后，然后就是话术的处理，回复方式有几种选择：
回复1：已经为您设置闹钟。回复2：已为您设置明天早上7点钟的闹钟。回复3：已经为您设置明天早上7点的闹钟，我将会在6个小时后叫醒你。
如果没有显性确认，就没有容错性，用户就会心中不安，一旦被【闹钟】服务坑过用户一回，那么就会恶评如潮。本来用户就用的低频，一旦不信任，被打入冷宫再也没什么机会了。
只要你仔细体验观察，相当多的AI语音助手在给予反馈的时候，此类细节处理得不好，容错率实在是太低了。好的容错性设计，其实应该是每个AI从业者体内的基因，成为被动技能，天赋一样的能力。
【意图理解】(4)模糊/歧义表述处理
GUI的交互意味着输入可控，CUI/VUI的交互意味着输入不可控。
这中间相当一部分是人类的表达问题，但是一旦造成的回复不满意，意味着用户将花费巨大的成本去再来一次。最后被用户批评或者被定性为“人工智障”、“就是个能对话的玩具”往往很让人沮丧。
核心考量点：当用户使用模糊歧义表述的时候，AI的处理方式。
例子：我明天下午4点要去上海出差。
注意此时至少存在两处模糊歧义表述， 一是用户并没有指定交通工具。二是明天下午4点，指的是4点出发，还是4点到那里。
例子：(假设现在是周一)帮我定下周三去上海的机票。
注意：ASR的转化是无法翻译停顿的，到底是帮我订，下周三的，还是，帮我定下，周三的呢?
在真实的对话中，人们是能够根据停顿节奏，以及具体的场景猜测到底是如何断句的。
以上两个例子是我们业务中反馈的真实案例。
说说我自己处理这类问题的思路，即提前交付结果，等待用户反馈。
第一个例子，根据用户的GPS坐标出行便捷程度以及商业诉求进行推荐。火车，飞机，或者是打车均是正确的选择。
例如可以做出如下回复，“基于天气情况，建议火车出行，为你找到从XX到上海的火车票，1月3日出发，高铁二等座，价格……”
第二个例子，根据用户提出需求的时间，就近选择结果反馈，并给予显性确认。
当面对模糊/歧义意图的时候，一定要有一个处理逻辑，去管理用户的期望值和服务。
面对模糊/歧义表述的处理方式在行业内通通都是大难题。好的处理方案，能够判断用户的歧义表述，并引导纠错。
至于处理逻辑是直接给于结果，还是通过追问的形式二次判断，就是具体业务具体场景的选择了。
不过多举例，但是有无处理方案，应该纳入进评测点。
【意图理解】(5)目标达成表现
核心考量点：帮助用户达成目标中间所花费的成本。
当前市面上几乎所有的服务类技能，都是AI通过提取用户表述中的具体信息，填充到指定槽位完成服务的推荐，而当用户没有给予主要槽位的时候，是需要引导用户完成的。
市面上有两种做法，一种是固定路径，不可改变的填槽。
比如说【火车票】技能，正常的对话是这样的。
先问出发地和目的地，然后问出发日期，然后确定车次，中间不能改不能乱，然后方可完成查询行为。
用户第一句话：我想买火车票?AI回复，好的，你想从哪里到哪里?用户第二句话：从北京到上海。AI回复，您想什么时候出发?用户第三句话：明天下午出发。AI回复，为你找到如下车次，请问你想要第几个。用户第四句话：那就第一个吧。AI回复，好的，正在为你下单。
这种我称之为，固定序不可逆填槽，简直笨到了极致。
如果你颠倒顺序填充槽位，AI很可能就智障掉了。
生活中，我们这边一个70岁以上的老人，可以在窗口完成火车票购买，(抛开口音的问题)但是无法通过AI助手完成火车票的购买。
为什么呢?很多比较笨的AI，跟图形界面一样，要求用户适应它的逻辑去完成填充。
这种处理方案，简直违背自然语言处理的这一初衷。
而好的智能助手是可以做到乱序填槽，并且随意改槽位条件的。
例子：用户第一句话：我想买一张明天从北京到上海的火车票，我要下午四点出发的，我想要一等座。我们可以根据结果，着AI提取槽位，以及反馈的能力。
用户第二句话：再帮我看看，后天上午十点出发的，二等座也行。如果AI能够搞定，那证明可以达到一定的智能化程度了。
以上是应对用户的表述，而在对话服务过程中，还有一个反向管理，完善槽位的引导。
我们可以做一个简单的练习，例如在买电影票的场景，从需求到下单至少需要4个核心槽位。A电影名，B电影院，C场次，D几张票。(选座可以提供默认规则)
想要完成订单的确认，则成功引导用户填充ABCD四个槽位即可。好的完善和引导，则是：
如果用户填充了AB，AI应该追问CD的例子：我想看《魔童哪咤》，帮我在附近找个最近的电影院。此时AI需要展示哪几个场次可以选择，然后追问要买几张票
如果填充了ABC，应该追问D的例子：我想看《魔童哪咤》，附近找个最近的电影院，8点钟左右开场的。此时AI只需要追问要买几张票即可。
ABCD四个主槽位，无论用户的先后顺序，先填充哪个槽位，后续能够完善填充即可。
人类的表述千奇百怪，无论多少个槽位，人类都可以组织语言联合起来表述。乱序填充槽位才是智能化，自然表述的的基本要求。
Part 3 篇幅所限的阶段性结尾
笔者刚进入AI行业NLP领域工作的时候，梦想着有一天能够做出伟大的产品。
什么算伟大的产品，每个人定义不同。
从业以来，就我们目前技术发展的前提下，能做的真的有限。科幻影视作品里面的超级人工智能，目前来看似乎遥不可及。
遂化为小白用户，提出一个最为直白的需求。
“我就想要一个聪明且好用的智能助理，能够满足我生活中的各种需求。”
所以在当前的技术实现下，输出了过往在工作中一些评测产品以及处理问题的具体表现。
实际上，原本在意图理解这个单元模块，有更多评测点去列举，但是受限于篇幅以及能力所限，删掉的一些内容。
用提问的方式，列举一下我删除掉的指标
- (6)如何做到个性化/智能化推荐?
- (7)多轮对话中，如何处理‘指示代词’以及推理?
- (8)对话过程中，如何应对多个话题的来回跳转?
- (9)如何基于用户的音色，判断用户身份，并设置服务权限?
- (10)如果用户在描述某个问题表述不清晰，如何处理?
- (11)如果用户表达的文本过长，意图过多，如何处理?
- (12)用户话说到一半，能不能猜测，并提前完成服务?
上述我提到的种种问题，其实都可以设计考核指标。
笔者可以讲清楚是什么，解决方案以及思考后续会以独立文章的形式分享。
既然是评测指标，自然是有权重之分。
有些是可以努力做好的部分，比如前文中就【意图理解】这个维度提及的5个模块，各个例子的列举，都是基于用户的对话日志后台，是实际业务中非常高频的。
而另外的有些是重点加分项，有些是附加加分项来评定。
【意图理解】越深，越到位，都是让我们极尽所能，在【意图理解】这个维度，无限逼近超级人工智能的种种思考。
而笔者的思路是，用户尽管提要求，余下的尽量去想办法去实现，如此才能够尽量去逼近伟大的产品。
