我一個一個來看，對交互而言，認知計算機系統(tǒng)能理解人類的對話，能夠理解人類的語言，所以通過認知計算機系統(tǒng)，它可以很好地來提升你跟客戶之間的交互，最終用戶之間的交互，提升用戶的體驗。以前其實有一個偽機器人，其實就是關(guān)鍵字的搜索和替代。剛才紀總也談到，他們在眾安科技做機器人。其實現(xiàn)在很多的對話系統(tǒng)或者說是FAQ的系統(tǒng)，問答系統(tǒng)，大家都在用機器人做。以前有一些傳統(tǒng)的機器人，我們叫智能客服1.0，是通過規(guī)則的匹配，配關(guān)鍵字、配規(guī)則來做?，F(xiàn)在我們來做，通過機器學習、深度學習理解，我們叫自然語言的語義理解，去理解客戶的意圖，然后進行多輪的對話。因為我們跟人之間的對話不是一問一答就好了，需要多輪的對話，現(xiàn)在我們已經(jīng)做到深度對話的能力。未來能做什么？未來其實我們還可以在跟人類對話的過程當中，我們了解人類的個性，了解他當時的情緒。當客戶已經(jīng)憤怒的時候，客戶投訴的時候就不要做推銷了，你就趕緊安慰他就好了。所以在這一塊，人和人之間，人要看臉說話，當人臉已經(jīng)發(fā)怒了，你就趕緊停止。未來在人的個性的識別以及情緒的識別上可以做更多的提升。
IBM在認知交互其實做了很多的工作，我們已經(jīng)給某些客戶做過問答機器人，很簡單，其實就是在我們的銀行網(wǎng)點上弄一個實體機器人，過來迎賓，他等候的時候你可以問他問題，包括理財?shù)耐扑]，包括銀行的簡單信用卡開卡等等問題都可以問，這是很簡單的。第二個是服務(wù)機器人。我們都知道，其實現(xiàn)在在手機銀行、在網(wǎng)上銀行都可以辦業(yè)務(wù)，但是這種辦業(yè)務(wù)更多的是你給他一些下拉框，讓他選一些產(chǎn)品、期限，等等很多下拉選項，給他一些金額，要辦多少錢的保險，多少金額等等，但是這種交流沒有溫度，而且很多時候客戶辦理業(yè)務(wù)的過程當中會有問題要問你，比如辦一個理財產(chǎn)品的時候，他會問你什么叫保本？保本就不會虧錢嗎？人家的理財產(chǎn)品收益會比體高，為什么出現(xiàn)這種情況呢？這個問答需要得到及時的回答。這個時候我們叫服務(wù)機器人，辦理的業(yè)務(wù)過程中不再是下拉框，就像人一樣對話，你獲取他的需求，當他有疑問的時候，你會很溫暖地回答他的問題，消除他的疑惑，最終臨門一腳的時候幫你做好最后臨門一腳的破門的動作，使得他購買你的產(chǎn)品，選擇你的服務(wù)，這是服務(wù)機器人。
第三個是咨詢機器人，每個人希望個性化的服務(wù)，通過身份驗證我知道你是誰。他的頭銜是什么，如果某些人學歷非常高，他希望被稱之為博士，或者你給他推薦產(chǎn)品的時候，做服務(wù)的時候不是統(tǒng)一的我現(xiàn)在整個企業(yè)希望推什么產(chǎn)品，而是這個客戶本身希望推什么產(chǎn)品。在服務(wù)過程當中你又給他一些引導，引導他得到千人千面的個性化的服務(wù)。所以第三方面就是咨詢的機器人。在這塊我們其實已經(jīng)在臺灣的某家銀行做了信用卡的推薦，做了房貸的申請，這兩個業(yè)務(wù)以及外匯兌換的幾個業(yè)務(wù)，在推出的一個月當中，他們的業(yè)務(wù)量增加了4倍。我們還在國內(nèi)的某家股份制有限銀行給他們做了這樣一個網(wǎng)點機器人，我們還很可能馬上就會跟某一家國內(nèi)非常有名的排前幾位的股份制銀行，給他們的智能投顧的這樣一個產(chǎn)品，由原來的幾個下拉選項的選擇變成一個智能的交互，使得他們叫有溫度的對話和產(chǎn)品的客戶的交互。這個是我們現(xiàn)在在做的一些事情。
接下來說探索。以前的計算機系統(tǒng)做的探索，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，我們做什么事情？關(guān)鍵詞的匹配和搜索。這個其實在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)當中可以做，但是現(xiàn)在我們都知道，80%的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在認知系統(tǒng)能夠做什么？現(xiàn)在認知系統(tǒng)可以做到模式匹配和關(guān)系的發(fā)現(xiàn)。所以我們通過語義理解和模式匹配可以在海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)當中做搜索，去搜索出你想要的那些東西，包括現(xiàn)在你問一個問題，我從海量的知識庫當中可以定位到你所需要的答案，而不是一個關(guān)鍵詞，你相似的答案可能是這些，你再去搜索一下。我們可以根據(jù)你問的問題精準地定位到你所需要的答案是什么。第二，在海量數(shù)據(jù)當中，我們可能發(fā)現(xiàn)出很多相關(guān)的知識，知識之間的關(guān)系是什么？這個是第二點。我們現(xiàn)在能做到這個。未來我們能做什么？未來我們希望能做到無監(jiān)督的知識的構(gòu)建，我們現(xiàn)在做的知識圖譜的構(gòu)建大多還是有監(jiān)督的，希望為能夠做到無監(jiān)督的知識構(gòu)建，整個給你一個海量的知識庫，我能夠抽取當中的關(guān)系以及關(guān)系存在的類型是什么，它能夠自動地去學習、自動地去更新、自動地去維護，這是第一點。第二點，現(xiàn)在很多人工智能在做什么？在寫詩、在寫歌、在寫文章。我們希望未來的探索使得我們認知系統(tǒng)能夠做一些藝術(shù)家所做的工作，我們叫創(chuàng)新。這是未來能做的事情。