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如今，对话AI已经渗透到人们的日常生活之中，成为连接社会生活与AI技术的重要桥梁。然而，自然语言对话技术仍面临诸多挑战，使得对话AI在与人类互动时常常出现一些令人哭笑不得的情景。尽管对话AI尚未达到类人智能水平，但如何推动其发展与突破依然是一个值得探讨的问题。

在7月19日举办的“市北·GMIS 2019全球数据智能峰会”上，字节跳动人工智能实验室负责人、IEEE会士、ACM杰出科学家李航教授发表了题为《自然语言对话：未来技术发展的机遇与挑战》的演讲。他基于自然语言对话技术的现有挑战，分享了该领域未来技术发展的机遇及可能的突破方向。同时，李航教授还特别强调了设计对话AI系统时需遵循的原则之一：避免系统假装智能。

接下来，让我们看看李航教授提出了哪些关键观点。

自然语言对话技术面临的两大挑战

自然语言对话系统主要分为命令和问答两种类型，这两种技术目前较为成熟，并已在多个场景中得到应用。然而，实现开放域对话仍然存在较大挑战，尤其是聊天机器人无法自如地与人类对话。

李航教授指出，自然语言对话技术面临的主要挑战有两个：

1. 自然语言理解问题：语言理解涉及人类智能的各个方面，使机器真正理解语言变得极其困难。

2. 任务完成问题：对话本质上是一种交互任务，需要双方互相传递信息和情感以完成特定目标。然而，目前的人工智能技术还无法独立完成整个交互过程。虽然强化学习和规则方法可以帮助机器执行某些任务，但让机器像人类一样自主完成任务同样充满挑战。

李航教授认为，语言理解和任务完成是人工智能领域最具挑战性的课题之一，因为它们涉及“完全人工智能”的问题。

未来5到10年，自然语言对话的发展方向

针对上述两大挑战，李航教授对未来5至10年的自然语言对话技术发展提出了两条路径：

1. 技术创新：我们需要构建不仅能进行信息交流，还能进行情感交流的对话系统。这意味着对话系统不仅要适应不同的场景，还需要具备情感交流的能力。

2. 市场创新：要实现真正的创新，关键在于为市场用户创造价值。技术的价值在于解决实际问题，而非仅仅停留在理论层面。

李航教授还提到，技术的进步与满足用户需求之间存在差距。他认为，研究人员和技术开发者在追求自然语言对话的发展时，需要综合考虑技术上限和用户需求的下限。

自然语言对话的发展机遇

基于对对话技术现状、挑战及未来突破方向的分析，李航教授认为自然语言对话技术目前拥有良好的发展前景。他从产品设计的角度出发，提出了四个值得重视的发展机会：

1. 任务驱动型对话机器人：这类机器人广泛应用于日常生活中，如语音助手。

2. 信息型机器人：这类机器人通过聊天方式提供信息，例如亚马逊的ALEXA比赛。

3. 情感型机器人：这类机器人不仅进行对话，还能提供情感支持，如日本的LOVOT机器人。

4. 游戏型机器人：这类机器人通过对话增加游戏趣味性，如FACEDE游戏中的角色互动。

李航教授认为，对话机器人在未来有广阔的应用前景，研究者可以在各种场景中取得显著成就。

最后的经验分享

最后，李航教授结合自身在华为和字节跳动的研发经历，总结了设计对话系统时应遵循的几项原则：

1. 自封闭场景：在特定场景中，对话系统应尽可能全面地理解用户的基本句法，以保证对话流畅。

2. 优雅失败：当系统无法理解用户时，应给予用户提示，帮助其重新与系统建立联系。

3. 情感和文化元素：对话系统不仅需要进行语言交流，还需融入情感和文化因素，提升用户体验。

4. 避免假装智能：不要将对话系统的智能定位过高，以免造成用户心理落差。应当逐步提升系统智能，使其逐渐接近人类水平。

李航教授的这些建议为对话系统的开发提供了宝贵的指导。