AI精选日报：微软研究院基于LSTM的人机交互模型

全球人工智能精选日报（2016/06/28）

1、微软研究院基于LSTM的人机交互模型

微软研究院的研究人员发表一篇论文《End-to-end LSTM-based dialog control optimized with supervised and reinforcement learning》。该论文介绍了一种面向任务的点对点学习模型，该模型主要是基于LSTM。LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。该模型从原始历史对话记录直接映射为系统的分布特征。 

开发人员给模型提供实际业务规则的可编程API，LSTM模型可以像操作员一样与用户交互。如果开发人员提供业务专家的示例对话，该模型还可以使用监督学习（SL)或者强化学习（RL）进行优化，实验证明SL与RL是可以互补的。

该模型可广泛应用在客户服务系统、Q/A问答、呼叫中心Call Center等。 

2、依赖计算机视觉技术的玩具机器人Cozmo

机器人公司Anki CEO Boris Sofman三年前在苹果开发者大会演讲时首次展示其基于人工智能的玩具机器人Anki Drive，这也是这家机器人公司的第一款产品。他们的第二代产品被称为Cozmo ，与其说是赛车，不如说是孩子们最喜欢的玩具车。

Sofman介绍这款Cozmo与以往玩具车的区别是集成了最新的计算机视觉技术、机器人技术以及一套基于机器学习的“情感引擎”软件，它很像真实版的R2-D2机器人，不是人类但感觉很真实。公司为Cozmo的几乎每一部分都开发了SDKs，孩子们可以自己学习编程来个性化自己的机器人。他们还能持续更新Cozmo的软件和游戏，尽管外观看起来是个玩具，但是它更像一个计算平台。

Sofman曾在卡耐基梅隆大学攻读机器人方向的博士，他在2011年给著名风险投资家Marc Andreessen演示了Cozmo的概念原型，Andreessen被称赞为见过最优秀的机器人创业项目。

2013年首次发布原型机以来，团队不断探索如何让它更加智能，比如在运动中不断映射周围的环境，就像谷歌无人驾驶汽车一样，最困难的是周围全部是非结构化环境，解决这些技术问题全得仰仗基于机器学习的计算机视觉技术。Cozmo通过一个小摄像头来捕捉周围环境，并将信息发送到你的手机上，来完成所有的运算，再返回机器人指令。当然这意味着，你玩这个机器人的时候，附近得有一部手机。由于Cozmo所有的动作是基于机器学习的，因此不可能将所有的程序硬编码到系统内，尽管它不像预编程工业机器人那样可靠，但是更有趣。

Cozmo基于可以模拟情感反应的系统emotional engine，会模拟出紧张、快乐和悲伤等表情，能与孩子们进行丰富的互动。Sofman表示目前还不是正式发布的时候，因为系统还有一些小的Bug，他希望Cozmo是可编程的机器人，可以成为孩子们朋友的机器人。 

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