2019年8月15日，微軟正式推出了第七代微軟小冰，這一年也標志著微軟小冰的走過了第五個年頭。作為微軟推廣其人工智能應(yīng)用與落地的高級品類，并歷經(jīng)了前六代的積累，有著更完備情感計算引擎的微軟小冰正朝著更全面、更廣泛的平臺化方向邁進。當前，微軟小冰自身的技術(shù)演進也在持續(xù)的推進過程中。面對平臺化戰(zhàn)略帶來的多樣化需求，微軟小冰也需要進行快速的自我迭代，以應(yīng)對各種已知的和未知的應(yīng)用場景，以實現(xiàn)微軟小冰的通用化，甚至在某種程度上實現(xiàn)自我學習。

就像嬰兒咿呀學語一樣，“對話”不僅是微軟小冰的價值輸出核心，也是實現(xiàn)自身進化的引擎。作為一個走向“自我完備”的對話AI，微軟小冰需要做到進行更長的多輪對話，從人類和其他對話AI中學習，能夠跨模態(tài)吸收知識，還要具備強大的比喻聯(lián)想能力和創(chuàng)造力。這些能力貫穿了對話機器人這些年來，甚至可能是未來一段時間整個業(yè)界的研究與發(fā)展的方向。

微軟小冰的對話引擎進化，一部分來源于三種模型：檢索模型、生成模型和共感模型。其中，檢索模型通過重用已有的人類的對話來實現(xiàn)人機交互，目前不僅能夠在單輪對話中實現(xiàn)高精度的回復匹配，在多輪對話中也有著很好地表現(xiàn)；生成模型現(xiàn)在能夠自然地把外部的知識引入進來，通過基于注意力機制的序列到序列的模型遴選話題語料，最后再在解碼的過程中單獨做出一個話題的生成概率，讓話題能夠更容易出現(xiàn)在回復中，使對話更加深刻。

而共感模型的核心是通過對話策略對整個的對話流程進行把控，因此共感模型背后是由有兩個模型組成的：回復生成模型，決定機器人說什么；策略決定模型，決定機器人要怎么去說。

這兩個模型結(jié)合在一起就把微軟小冰從原來基于上下文直接產(chǎn)生回復的模式，變成了從上下文到?jīng)Q策，然后再根據(jù)這個決策來決定說什么。共感模型最大的靈活性就在于策略，這個策略可以是一些要表達的意圖，比如主動引導話題、提問、向?qū)Ψ酱_認一些事情，或者聽一聽用戶在說什么，或者做一些無意識的、簡單的回復。它也可以是一些話題，也可以是一些情感等等，當然也可以是意圖、話題、情感的組合，通過這種策略組合，可以產(chǎn)生非常多樣的、復雜的對話流程。通過策略模型就可以去管理整個復雜的對話。

當微軟小冰積累足夠多的策略時，團隊引入了meta-word的概念，將語句中的不同屬性排列、變換、組合，就可以生成各種各樣的回復，在整個對話的流程中，秩序通過變換屬性就可以組合成多種的對話。這種模型可解釋性很強，并且可以做成像一個接口一樣，工程師可以通過編輯這個接口，編輯meta-word中的屬性，以及這個屬性的值去打造具有各種各樣的風格、情感、話題、意圖等等各種各樣的對話機器人。

各種模型的不斷進化也給微軟小冰的研發(fā)團隊帶來了一個有趣的嘗試：通過Co-teaching算法讓兩個檢索模型在訓練過程中互為師生，互相交流。在每一次迭代的時候，一個模型都把它從數(shù)據(jù)中學到的知識傳達給另外一個模型，同時又從另外一個模型中接觸到它的知識，然后這兩個模型互相學習，最終希望能夠得到共同的進步。微軟小冰首席語音科學家欒劍表示：“由于有了Co-teaching，每一個模型的效果都得到了提升?！?/p>

微軟小冰的對話引擎進化的另一部分來自于多模態(tài)交互。簡單來講，多模態(tài)交互就是用戶通過輸入對話、語音、文本知識、多媒體，輸出也可以是對話、語音、多媒體。在這個過程中，機器人能夠把多模態(tài)的知識連結(jié)在一起，進行消化、吸收，最終把它有機的組合起來，并進行輸出。

在關(guān)于多模態(tài)的研究中，微軟小冰團隊受“體驗?zāi)M假說”的啟發(fā)，通過調(diào)動微軟小冰自己以往的記憶，與一些圖像和文字的匹配，使得微軟小冰看到一個故事的句子之后，調(diào)動出她以前的一些經(jīng)驗，然后模擬出現(xiàn)在的場景，甚至做一些替換，然后使得這個場景更加一致。其中，上下文感知故事編碼、密集視覺語義匹配以及一對多覆蓋增強等技術(shù)讓微軟小冰實現(xiàn)對文字的聯(lián)想，與圖片進行匹配，并通過Storyboard Creator對現(xiàn)有圖片進行再創(chuàng)作，使得文字和場景更加匹配。這種多模態(tài)的表達方式極大提升了微軟小冰的對話維度，讓微軟小冰在諸如學齡前兒童或者失讀癥等環(huán)境等更多場景中也能充分地展現(xiàn)其對話能力。

隨著第七代微軟小冰的不斷進化，其獨特的創(chuàng)造能力也在不斷突破。唱歌是微軟小冰的“拿手好戲”，參數(shù)模型的演進使得小冰現(xiàn)在能夠通過一組DNN就能分析樂譜信息，相比之前利用不同DNN分別分析樂譜信息中關(guān)鍵內(nèi)容，現(xiàn)在的參數(shù)模型能夠讓合成的歌聲更加流暢；而通過原始波形輸入、全卷積網(wǎng)絡(luò)與殘差連接，以及軟分類標簽，讓混合伴奏音頻中的人聲音高提取成為可能，這也使得微軟小冰的音準更加準確。更優(yōu)質(zhì)的模型和更多的數(shù)據(jù)輸入，讓微軟小冰不僅能夠自己唱歌，出單曲，也能輔助音頻制作者更好地創(chuàng)作，使創(chuàng)作者的效率更高。

微軟小冰的創(chuàng)造里不止唱歌，現(xiàn)在也能夠像人一樣使用比喻句。微軟小冰研發(fā)團隊從中文詩歌的主題中抽取了120個主題，擴展出6個詞，并用日志進行過濾，找出小冰的用戶也喜歡說的一些概念，最終確定了96個抽象詞，同時找出3000個具體的名詞，并將這些詞用Word Embedding來進行表達，并通過分別對形容詞、名詞和動詞的不同表達進行不同的處理，讓微軟小冰最終能夠表達出通順、恰當、新穎的比喻句。

不論是引擎的進化還是創(chuàng)造方面，第七代微軟小冰正在不斷地突破自我，讓其形象更加智能、立體，甚至更像一個“人”。并且，第七代微軟小冰正正在覆蓋更多場景，幫助廠商做出各種各樣的AI，讓更多的人用上AI。微軟小冰首席科學家宋睿華表示：“我們也希望微軟小冰以后能夠成為一個通用的平臺，能夠讓她幫助廠商包括我們?nèi)プ龀龈鞣N各樣的AI來。這樣最終就可以形成一片AI的森林，我們也把他們叫AI beings。”