新一代人工智能技术创新与智能客服平台

“拟人化人机交互服务关键技术与系统-工控仪表控件-iocomp使用手册” 本文主要探讨了“新一代人工智能”重大项目中的拟人化人机交互服务关键技术与系统的研发内容，以及相关的考核指标。该研究旨在提高智能客服平台的效能，包括语音识别、语音合成、多轮对话管理、用户意图理解、情感感知和个性化服务等多个方面，并强调在复杂场景下的适应性和迁移学习能力。 在拟人化人机交互服务关键技术方面，研究涵盖了口语化语音识别技术，这要求识别率超过95%，以便准确理解用户的口语化表达。同时，拟人语音合成技术需达到接近人类水平的MOS得分，提供自然且贴近人类的语音反馈。此外，上下文语义解析和检索技术、多轮对话管理技术以及用户画像驱动的个性化反馈对话技术，都是为了构建更加流畅、人性化的交互体验。基于对话状态监测的自动反馈应答技术和用户情感感知技术，旨在提高用户体验并提供针对性的智能服务。 在多模态用户意图识别上，研究将涉及语音、五官、表情、手势和肢体语言等多种感官输入，以及跨模态的多媒体和语义理解，以适应高噪声环境。同时，研究还将关注低资源场景下的迁移学习技术，解决新场景的冷启动问题，确保系统能在不同领域快速适应和运行。 考核指标中，智能客服平台需达到高口语语音识别率、高口语语音合成质量以及高对话正确响应率。此外，还需要通过图灵测试来验证机器对话的智能水平。对于大数据用户行为的理解，要求视频理解、情感分析和行为理解的正确率超过90%。项目还期望支持亿级用户规模的应用，并在多复杂任务领域实现迁移，完成率不低于90%。最后，提供不少于100万段带标注的多轮对话数据，以供研究者使用。 在“新一代人工智能基础理论”部分，研究将探索新型神经网络模型，如脑结构启发的神经网络和基于脉冲神经网络的感知-学习-决策模型。这些研究旨在解决现有神经网络的局限，如依赖大量标注样本、低鲁棒性、低可解释性和低能效等问题，发展具有记忆、自纠错能力和小样本学习能力的模型，以推动人工智能技术的创新和深度社会融合。