在知識答題節(jié)目《危險邊緣》中擊敗兩位人類選手的Watson曾經給人們留下過深刻印象。現(xiàn)在這款由IBM開發(fā)的人工智能已經開始嘗試用有別于之前計算機的角色，在多個科研或者工程領域發(fā)揮作用，包括金融、零售、醫(yī)療等。

　　根據(jù)WSJ最近一周的兩篇報道，IBM在人工智能取得了一些新的突破！

　　能感知情緒的IBM機器人

　　據(jù)IBM表示，它們最近開發(fā)出的在線客服系統(tǒng)能感知人類的情緒。IBM在在線客服系統(tǒng)的原有代碼上，加入了“情感識別”的新代碼，從而使得機器人可以聰明的感知到你的情緒，并貼心為你服務。

　　做到這點靠的是IBM自有的龐大數(shù)據(jù)庫，并通過機器的自我學習能力，從而達到目前的效果。

　　這款新系統(tǒng)從Twitter，聊天和郵件等媒介上學習人類的說話方式，依靠強大的分析能力，它能了解到語法結構，網絡語言(OMG，LOL，WTF)甚至是emoji表情和顏文字。與此同時，它還可以通過用戶的打字速度判斷人類的情緒。比如說，打字越快，人的情緒越高亢。

　　IBM的這款智能助手，在某些方面，大大超過了Apple的Siri和微軟的Cortana。而且，下個月，IBM就要發(fā)布這款系統(tǒng)的原型版本，并讓它的一些客戶使用。

　　“這個系統(tǒng)目前并不是全自動化的，而且也沒打算代替人工，我們只是希望這款系統(tǒng)更加具有人情味。”IBM的全球實驗室的發(fā)言人Jonathan Batty說道。

　　能識別對話的IBM機器人

　　手機上的語音助手可以非常容易的理解人們在說什么，但卻無法識別兩個人之間的對話。然而最近，IBM新開發(fā)出的算法可以準確的識別兩個交替的聲音，從而達到理解對話情景的目的。

　　研究者采取大量數(shù)據(jù)，通過陌生人間的的電話交談，最后達到了92%的正確識別率。雖然還達不到人類那般準確，但已經非常接近了。

　　甚至連Facebook的人工智能主管都說，這是一個“非常偉大的進步”。

　　IBM采用深度學習的算法，通過深度神經網絡來抓取對話模式。再用卷積神經網絡(ConvNets)來分辨數(shù)據(jù)的不同之處，最后用遞歸神經網絡(RNN)來記住以前的聲音。

　　一些巨頭都在采取這些方法的組合來解決問題：包括百度，Google和微軟都在這方面發(fā)表過許多論文。Google的Jeff Dean在去年年底的一次演講中介紹了Deep mind在LSTM-RNN方面的一些進展，MIT技術評論認為這在某種程度上讓人工智能獲得了記憶。

　　IBM不久后會把API開放給自家的程序服務。但是在人工智能領域，IBM一向是說的比做的更漂亮。而且無論是機器學習判定情緒還是理解對話情景，都是微軟Google正在做的事情。沒有證據(jù)表明IBM比對手走得更遠。