聊天机器人怎么做？少见的方式一种是通过深度自学；另外则是利用信息论，即让机器人如何去聊天、如何对系统。利用深度自学的方式现在已广泛应用，而第二种方式目前在应用于较较少，尚能正处于探寻阶段。
在全球人工智能与机器人峰会上，加拿大皇家学院院士，滑铁卢大学教授，ACM、IEEE Fellow李明提及，利用深度自学的Context Model做到聊天机器人，该机器人在对话中问的问题就过分笼统，目前必须解决问题的产品痛点是要让机器的问更加有针对性。所以李明和他的研究团队在此基础上特了一个CNN编码器，给机器人一个有上下文的题目，然后对它展开几亿对的解说训练，最后训练出有40个，让问极具针对性，而且精度在80%以上。
它的工作方式是再行终端两个Contet Model，通过有所不同的相连，把CNN的分类结果输出至RNN，从而更加精确地解读问题，作出准确的问。Siri作为一个背后由自然语言处置承托的应用于，目前还不存在一定的问题。当用户问Siri“鱼不吃什么？”Siri内部的系统提炼出“鱼”和“不吃”这两个关键词，于是解读为用户的意图是想吃海鲜，于是问结果罗列出有很多海鲜馆。
如果不必深度自学转用模板给定也不会经常出现问题，模板给定灵活性较好，发问“今天天气怎么样”它可以问，但如果换为“今天天气怎么样啊”，就不会经常出现问题。最近李明做到了一个研究，检验细胞里的某项物质有多少。流程是再行给到一个细胞，把细胞消灭、分离出来，分离出来以后把黑点拿走，用质谱议摇一摇以后分解频谱，该频谱即它的质谱，按照质谱李明写出了一个很非常简单的CNN模型，接通LSTM已完成检验。
而在这种情况下，由于噪音问题，深度自学自身不工作，此外它还必须做到动态规划，通过无数个CNN，最后用动态规划把它解决问题。解说机器人其中有众多技术挑战就是有助于反馈系统。阿尔法狗的反馈系统，通俗谈就是对局下赢一局就减半一分，反之特一分。
比起于阿尔法狗非常简单地对系统赢和输掉，聊天和解说就无法用非常简单的对和错、赢和赢来对系统，所以这里必须一个限于的度量系统。李明明确提出一个度量系统概念，以信息论为基础的度量系统，他们必须度量两个句子的相似性或者一个问题和一个答案的相似性，最后寻找两者的语义距离。语义距离虽不能计算出来，但语义可以超过近似于，而近似于的构建方式就是传输，通过传输来度量语言的近似于性。李明从另外几个角度利用深度自学来解决问题自然语言问题，为研究者们获取新的视角。
以下是李明演说国史：大家好！我们有一个创业公司，叫薄言，我们就做到聊天机器人这一件事情。今天我就不会给大家讲解一下我们的聊天机器人。大家可以在微信号上注目薄言豆豆，你就可以必要与它聊天。
实体机器人是我们聊天机器人的一个落地方式，但这不是我们主要的产品。聊天平台是怎么做的？我们在这个方向早已深耕近十年，公司正式成立了两、三年，共50多人。不做到别的，就做到一件事：聊天。
今天会场上很多人谈及聊天这个项目，少有有很多很精彩的报告，我想要讲解一下自己的聊天机器人的平台。我把它分成两个题目，一个是聊天机器人怎么做，一个是深度自学，另外一个是信息论，即怎么去聊天，怎么做对系统。第一个题目是大家都早已做到了很多了，但第二个题目较为新的，也较为有实验性，有探索性。
很多人告诉做到深度自学，就是所谓的Context Model，我们实在以该技术研发出有的产品问问题过于过笼统，我们必须让问题问得更加有针对性。所以我们特了一个CNN Encoder，就是给它一个上下文的题目。它必须几亿对的解说对去训练，训练出有了40个。然后它就不会把它想问的题目告诉他网络，网络就不会用它来更加有针对性的问问题。
我们训练了以后，它的精度大约是在80%左右。C是有有所不同的方式可终端两个Contet Model，通过有所不同相连，把CNN的分类结果输出给RNN，让它更加精确地解读意思，从而作出准确的问。荐个例子，大家看第一个，这第一个是说道铁达尼号是谁主演的，输入的是十分笼统的话，都没问题，仅有是中国话，没什么用，问有很多很多人。
但是当你有了主题以后，它问的就是一个准确的演员的名字。还有第二个问题，当没这个主题的时候，你问库里和詹姆斯谁是MVP，它就说道要看情况，有了这个主题以后，它的问就是答案是詹姆斯，这是主题输出的重要性。大家都在说道深度自学怎么来协助自然语言解读，荐个有代表性的例子，大家闻Siri，Siri用了很多关键字处置，假设你回答它鱼不吃什么？它指出这有个鱼，还有不吃，那认同要吃海鲜，那就告诉他你很多海鲜馆，这是很不靠谱的事情了。
但是你也可以做到模板给定，如果不做到深度自学的话，做到模板给定也很不靠谱，刚才有个艾克的例子，艾克就可模板给定，模板给定相比而言十分不灵活性，你说道今天天气怎么样它可以问，如果你说道今天天气怎么样啊，它就敢了，灵活性十分劣。大家看这个，这是经过了训练以后作出的东西，我怯了怎么办？问说道睡觉，有点怯怎么办？多喝水，我x有点怯了怎么办？多喝水，我就瞎了加字，多喝水，我北京有点怯了怎么办？喝王老吉，蝴蝶，我北京有点怯了怎么办？还是说道喝点水。现在我把怯字替换成饿字了，就一字之差，我说道蝴蝶我北京有点吃饱了怎么办中国，机器就说道不吃东西，我又把吃饱字去除了，我说道蝴蝶在北京是不是怎么办中国，它的问是有啊，北京。
所以深度自学给我们解决问题了很多问题，并不是说道它解读了这句话的意思，但它显得十分准确。我再行给大家荐一个非常简单的例子，深度自学就是在凡是有数据的地方，凡是有标示性的地方都做到得十分好。在生物信息血也做到得十分好，最近我们做到了一个工作，生物信息血就是我在一个细胞里必须检验某个数量有多少，或者是不是。那么我该怎么做呢？再行给一个细胞，然后把细胞消灭分离出来，分离出来以后几个黑点，把它拿出来，就拿一个质谱议摇一摇，徭完了以后就分解这么一个频谱，这个频谱就是它的质谱，按照这个质谱我们就期望把它写它的蛋白质等等。
所以我写出了一个很非常简单的模型，就是CNN，后头接通了LSTM，深度自学很多时候显然就不合适，这种情况下，深度自学自己几乎不工作，因为有很多噪音，而且它必须做到所谓的动态规划。我们用了无数多个CNN，用动态规划把它解决问题的。当然这只是一个非常简单的众说纷纭，一个图。
以前科学院做到了一个较为，这个较为不几乎公平，但是也朴实可以给大家想到。薄言豆豆，这个问题就用了一千个从微软公司里找到的问题。这是在2015年公开发表的数据，他们当作测试聊天机器人，我说道不公平，是因为这些问题不过于是聊天的问题，它是QA的问题，所以对有些较为是公平的，比如图灵机器人是公平的，因为它做到这个，然后外出问问它也做到这个，小i机器人也做到这个，但对小冰和百度度秘就不过于公平，因为它不做到这个。
但是你要想要聊天一定是什么问题都能问，无法胡说八道，人家回答你一个什么问题，你一定要长时间的问。所以科学知识十分最重要，科学知识就是力量。我想要谈下一个问题，阿尔法狗做到的十分好，对局下赢了就减半一分，下输掉了就特一分，这有长时间的反馈系统。而说出聊天，问一句话说道一句话你怎么告诉准确错误，所以要有准确的度量系统，所以最近我们在研究必须一个准确的度量系统，我们有一个信息论，以信息论为基础的度量系统，这就是我们LSTM较为具备相似性，现在我们必须度量什么东西呢？两个句子的相似性或者一个问题和一个答案的相似性，我必须寻找这些东西的语义距离，这两句话它的语义距离有多少，现在问题是这样，问题什么是语义距离，语义距离是没定义不能计算出来，没有人告诉什么东西的东西。
我们就明确提出一个新的理论，就是语义距离不告诉是什么，我们就用一个东西来替换这件事。我能证明这件事，语义距离没定义，不能计算出来，信息距离有距离，也不能计算出来，但可以近似于。怎么近似于？就是传输。
但是我能证明以下事情，数学严苛的证明。任何对语义距离的一个叙述，一个近似于，不管你什么近似于，只要你是可计算出来的，我的信息距离一定比你那个距离好。就是别的不必了，语义距离不是没有定义吗？忘了，咱别定义了，咱们就用信息距离好了，信息距离无非就是让你传输，传输完了就可以近似于语义距离。
当然怎么传输我也不告诉，但是这是可以做到的，因为很多我们早已开始在尝试着做到这件事，通过传输来度量这个东西，两个语言的近似于性。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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