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前微软副院长研发情感型机器人 22种情绪识别率85% 获投2500万美元

竹间智能 2015年 BP
情感机器人服务研发商
人工智能
融资进度
C+轮
融资额度
1亿元
融资时间
2021-04-14
投资方
申能诚毅,广发信德,朗玛峰,中华开发金控
创始人
简仁贤,毕业于美国南加州大学,曾担任多家美国知名IT与互联网企业的副总裁、首席架构师等职务。曾任微软(亚洲)互联网工程院副院长。
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竹间智能 2015年 BP
情感机器人服务研发商
人工智能
融资进度
C+轮
融资额度
1亿元
融资时间
2021-04-14
投资方
申能诚毅,广发信德,朗玛峰,中华...
创始人
简仁贤,毕业于美国南加州大学,曾担任多家美国知名IT与互联网企业的副总裁、首席架构师等职务。曾任微软(亚洲)互联网工程院副院长。
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◆ 竹间智能创始人简仁贤

文| 铅笔道 记者 连然

导语

2015年9月,上海徐汇的一间办公室内,简仁贤独坐在桌前,周遭无人。

他跃跃欲试,但也有些担心,从微软离职创业,一切得从零开始,“没有人,怎么干活?”。

10月,团队基本组建完成,第一行代码被敲下。竹间智能正式运作起来。

简仁贤在2015年9月创办竹间智能,主要通过结合情感识别与类脑对话系统打造情感型人工智能机器人。

目前,团队通过图像、声音、语言、文字多模态结合已经能够识别22种情绪,情绪识别正确率提至85%(测试环境中),可理解的人类谈话意图超过200个,多模态情感识别模块也磨合至相对稳定状态。

注: 简仁贤承诺文中数据无误,为其真实性负责,铅笔道已备份录音速记,为内容客观性背书。

对聊天机器人钟情已久

简仁贤很早就想做一款聊天机器人了。世纪之交,万维网发明者蒂姆·伯纳斯-李提出语义网(Semantic Web,即知识图谱的前身)概念。其核心为通过给万维网上的文档添加计算机可理解的语义“元数据”,使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。

那时简仁贤在美国,想要基于此开发一款聊天机器人。但感觉时机尚未成熟,也由于寻求资金不顺,他将想法暂时搁置。

2006年年初,他加入微软,领导微软在亚太地区的搜索与广告业务开发。2009年,苹果收购Siri公司,后者是一项智能语音助手,支持自然语言输入,提供对话式问答。用户可以调用它执行诸如咨询天气、安排日程等任务。但简仁贤总觉得, “一问一答,一句接一句地问下去,有点傻”。

2013年,一部讲述了人与人工智能相爱的科幻爱情电影《Her》风靡一时,简仁贤也深有感触,“人工智能是能够陪伴人类并作出情感交流的”。

2015年8月,作为微软亚洲互联网工程院的副院长,他推动微软小冰在通讯应用LINE日本的落地,推出了日版小冰“RINNA”。“RINNA”可用在企业账户回复用户需求之中,给出人性化的答复,企业服务的智能程度随之提升。“RINNA”推出后,两周即覆盖日本全国人口的1%。这进一步验证了简的观点,“人是愿意与机器人谈心的”。

简仁贤也从中得到了启发。一直以来,他困于找不准人工智能助理的商业落地方案。微软小冰在日本的成功登陆让他意识到,人工智能助理可以在帮助企业与用户的沟通中提高用户体验,从而产生价值。

但在微软这样的大公司,人工智能搜索等“黑科技”受限于“开发要跟着主线业务走”,很难铺开来做,并且,其开发侧重于技术本身,没有做到“以人为本”。此时,他对人工智能与其商业模式已认知颇多,“是时候创业了”

“前提是情感人工智能”

9月,他离开微软,随即创办竹间智能,想要将人工智能应用于商业与生活场景之中。在团队尚未搭建之时,多位个人投资人就冲着简仁贤,投出大手笔的2500万美元天使轮。

基于“以人为本”的理念,简仁贤先考虑的是如何让聊天机器人与人类产生连接与粘性。而实现人工智能的前提是情感智能,即机器对情感的理解,“就像人一样,感性在理性之前”。

当时市面上的聊天机器人大致有三类:聊天机器人、语音助手与客服机器人,基本都只会基于搜索条件提供闲聊或常用问题的回答,笨拙且无感情。而这是由于这些聊天机器人在开发过程中,并没能做到对上下文的联系理解,不具有记忆能力以及对人的意图、情感的理解能力。

于是,简仁贤带领团队先开发基于情感智能与人工智能的双向对话式交互系统。“先让聊天机器人实现对人类意图与情感情绪的理解,在这个基础上,才能完成交互的目的。”

◆分析图解

团队首先利用机器学习、深度学习、自然语言学习、增强式学习、认知科学等技术,结合大数据搜索分析,模拟人的思考与交互模式搭建类脑架构,其中包括人的理解、记忆、情感、主题、意图、等40多个模块。

其中,包含文字、面部及语音理解的多模态情感识别是实现人机交互的核心之一。结合团队开发的视觉情绪理解技术、语音情感技术,可比较好地实现机器对人的“听懂、读懂、看懂”。

在此基础上,团队逐渐建立起用户画像图谱,并构建出用于回答常规问题的知识图谱,接着是功能引擎的开发,最后是以机器学习为主的记忆能力构建。

情绪识别正确率85%

起初,机器只可判断信息的正负面性质,记忆能力也缓慢。借助半监督式的学习循环技术,三次左右的迭代后,团队逐渐将情绪识别数量增至22个,结合多模态的方式对人类的情绪识别正确率提至85%,人脸辨识率升为98.40%,可理解意图增至200多个(测试环境中),多模态情感识别模型也磨合至相对稳定状态。

◆22种情绪辨识

在类似这样的细节上,竹间智能的聊天机器人在努力变成一个“更接近人”的机器人。

去年,团队还推出一款“小影”机器人,展示了可用于B端商家的售前导购与售后服务等商业场景之中的人工智能技术。

竹间智能的商业模式分为两种。一是对中小客户提供将于下月正式推出的“机器人工厂(Bot Factory)”,其是无需软件开发基础,就能定制有对话交互人工智能的开放平台,客户据此可快速自主定制出需要的机器人;二是对大客户提供可定制的整体化解决方案,即团队以“机器人工厂”为基础,根据客户需求添加模块,做出定制化方案,再上传到云端。

目前已有30多家金融和电商企业,在利用竹间智能的情感型人工智能解决方案,提升用户体验与商业转化,并降低客户服务成本。其中,竹间智能与优必选合作的实体机器人、与爱奇艺合作推出的VR一体机中的人工智能伴侣已于3月上线。

近期,竹间智能正在进行A轮融资。接下来的半年,简仁贤打算大力拓展在金融行业与电商行业的商业落地。

/The End/

编辑  孙娇    校对   吴泽骞

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连然

铅笔道记者

我是本文作者连然,崇拜科学性感,立志做人工智能、VR/AR界的女战士,相关行业创业者求报道,欢迎微信勾搭:futurey1。

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