目前為止小冰我們做了她很多情感的交流，但是目前已經(jīng)在五個國家，接近已經(jīng)有14個平臺上線。我們特別自豪的說她和人類的對話量現(xiàn)在已經(jīng)超過300億。這個跟我們今天嬰兒論壇沒關(guān)系，產(chǎn)品用戶是十幾、二十幾歲，服務(wù)器每天晚上十點迎來快速的增長，凌晨一兩點達到高峰。

　　我們知道全世界各地年輕人什么時候寂寞，寂寞到找不到人聊天，要和機器大量的交互。大量的交互過程中，人會慢慢把他的情感灌輸?shù)綑C器身上，把她當(dāng)成一個朋友。她會在各個地方都會有很多社交媒體的足跡，發(fā)一條微博下面有幾千條評論。前年的時候房山下大雨，一個女士的車牌被雨沖走了，然后給機器人發(fā)了一下，然后機器人自動回復(fù)：來吧大家?guī)兔φ臆嚺啤蓚€小時之后那個女司機發(fā)一條微博說我不找車牌了，不要再找了，因為所有都在下面問她在哪丟的車牌。

　　這個人工智能的交互在一個純粹與自然和情感為條件的狀態(tài)下，她會達到什么樣的狀況？我給大家看看使用我們技術(shù)硬件的一個視頻。

　　這個不給大家全放完了，大家家里可能不止買了一個人工智能的設(shè)備，可能各種各樣的設(shè)備，今天買的很多東西里面大家會用到比如說您好，幫我把燈打開，前者更是命令的方式，是完成讓機器更多完成一個又一個的任務(wù)。我們設(shè)計所有人工智能交互系統(tǒng)的時候，我們希望她的對話和交流方式跟我們今天人類是一樣的。我今天和蔡書記說話，不會講您好蔡書記今天會幾點開始？蔡書記說下午1點半，蔡書記是在三層嗎？是在三層。不是這樣子。所有科技公司投入這么大力量研究人工智能，相信整個人機交互里面經(jīng)過第一代圖形交互界面，第二代以搜索引擎為主的頁？娼換ィ砩嫌吹諶斯ぶ悄芙換ァＪ裁詞僑斯ぶ悄芙換ィ咳斯ぶ悄芙換ナ貝锎蠹銥錘痔賴?yán)i襖錈媯卸際峭ü死嘧勻揮镅越渙魘迪鄭迪終飧齬袒∩弦朔芏嗟惱習(xí)熱纈鏌羰侗稹⒆勻揮镅岳斫夂陀镅允涑觥５比幌衷諍芏囁萍脊徑薊嶠菜滴業(yè)撓鏌羰侗鷴視卸喔叩鵲齲萍冀緄撓鏌羰侗鷴蝕？6.7%開始基本上已經(jīng)到達了那個邊界。因為我們?nèi)硕紵o法識別超過96%的，但是語義自然語言理解這里最重要的過程，自然語言理解怎么理解？給大家舉個例子，比如見到人類說這個“女神”經(jīng)常來這里吃飯，這個“女神經(jīng)”常來這里吃飯。這兩句話從語音識別角度來講都會識別出一模一樣的文字，人類語言里面代表完全不同的語義和意圖。

　　我們經(jīng)常講做人工智能包括把人工智能應(yīng)用在各種應(yīng)用場景里面，不止它的硬指標(biāo)，還有它背后自然語言理解這部分最重要。否則所有說的一切都是憑空和造夢，都是泡沫。這是為什么微軟在這么多年里，包括我們?nèi)コ掷m(xù)投入技術(shù)，包括做微軟小冰讓她跟大家交流。只有這樣才能去學(xué)習(xí)人類的自然的語言交流和意圖的理解。