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微軟近日於2018年度的Build大會上發表一系列對話式AI工具的更新,包含推出Bot Builder SDK預覽版V4、改善Bot框架模擬器、新增Bot Builder工具和調度、更新自然語言理解服務,以及Q&A生成器等,要讓企業打造出更聰明的Chatbot。

微軟認為對話式AI是下一代的使用者介面,自然的人機互動需要語言、語音和語意上的理解,微軟在今年的Build大會上發布有關對話式AI工具的大更新,從Bot服務到認知語言理解服務,都有重大的改變,此外,微軟也推出認知服務實驗性的計畫,像是對話學習服務Conversation Learner 和個人化聊天服務Personality Chat。

首先在微軟推出了Bot Builder SDK預覽版V4,支援用C#、JavaScript、Python和Java等4種語言開發,企業可以快速地建立自家的Bot,並透過多個認知服務來使Bot變得更聰明,企業可以選擇用任務服務提供的語言理解模型,或是知識型的QnAMaker來打造出引導客戶回答的Chatbot。

另外,企業也可以透過微軟的Bot引擎LUIS來打造較自由的對話形式Chatbot,LUIS能夠理解用戶的語意,與用戶用自然語言互動,互動的模式可以是純文字,或是包含文字、圖片和執行動作的按鈕。

Bot框架模擬器(Bot Framework Emulator)則是開源、跨平臺的Bot開發環境,讓開發人員能夠在Mac、Windows和Linux環境下,不管是在本機端或是雲端,都能測試和除錯Chatbot,新版的模擬器包含動態設計模型、支援多種Bot配置設定、簡化Bot元件管理,以及透過認知服務檢視Bot回覆等,此外,還新增透過腳本Log檔和腳本回放偵錯的功能,目前為軟將該服務開源釋出於GitHub上。(如下圖,圖片來源:微軟)

在Bot Builder的服務中,微軟也推出多項新工具,針對對話式AI的開發工作流程,從計畫到測試雛型的過程,加入LUIS模型和知識型的QnAMaker等智慧工具,這些工具提供企業能夠管理跨平臺、跨通道的Chatbot,透過Bot Builder調度模組(Dispatch module)整合多項工具和服務,讓管理和部署變得更容易。

由於開發人員通常需要用多種不同的元件,來增加Bot的智慧並提供客戶更自然的互動體驗,Bot Builder調度模組就能評估多個Bot服務潛在的意圖矛盾和重疊問題,決定哪一個Bot的元件產生的結果最適合當作給予用戶的回覆,該調度器為Bot Builder SDK預覽版V4的元件之一,透過機器學習和自然語言理解技術來找出最適合的回覆。

接著,在微軟Bot引擎LUIS的部分,微軟提供預先建立的模型,企業可用預先建立好的模型套用在各種應用場景,微軟透過文字分析(Text Analytics)來增強LUIS的理解能力,像是實體概念(Entity)的連結能夠讓系統更了解Entity在語句中的涵義,例如,找出人、地點和組織的關聯性,能夠使開發人員更了解句子中的意圖和Entity,也更容易在出現新的Entity句子中,找出關鍵的片語。

此外,LUIS還推出2種改善語言理解的功能,正規的Entity可以在正常的表達語句中被辨識,但是,理解語言的模式不需要提供系統許多例句來訓練,就能辨識出不同的Entity。

而微軟之前推出的QnAMaker也推出正式版本了,QnAMaker能夠讓企業透過用戶問題來訓練AI系統,不需要具備自然語言處理技術的專業和開發經驗,在幾分鐘之內就能建立、訓練並部署問答Chatbot。

除此之外,微軟也發表訓練任務型Bot的工具Project Conversation Learner,可根據用戶提供的範例互動,透過機器學習來減少人工撰寫程式碼開發對話邏輯的工作,訓練出任務型導向的Chatbot。(如下圖,圖片來源:微軟)

最後,不只有制式型對話的AI系統,微軟也推出個人化聊天服務Personality Chat,能夠與用戶閒聊、減少結束對話的回應,目前微軟提供3種性格的對話AI系統,包括專業、友善和幽默,在Personality Chat服務內建100種常見的閒聊場景。

微軟期望,透過這一次針對對話式AI工具的更新,讓企業的開發團隊能夠更容易建立、部署、管理企業版的Bot,利用網頁、App、Cortana、Skype,臉書Messenger和Slack等平臺,與客戶更自然地互動。

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