“爱情和葡萄酒一样，对程序员来说都是奢侈品。”
这是学习“比喻”这种修辞手法时，微软小冰的一句话。
现在，已经有4.5亿台第三方智能设备搭载了小冰，小冰多轮对话的轮数（CPS）最高已经达到了23轮。
过去5年来，小冰团队有48篇论文发在了AAAI I JCAI ACL KDD EMNLP等顶会上，已经申请了72个专利，其中，今年发了3篇ACL、4篇EMNLP、1篇Interspeech和1篇ACM MM long paper。
在前不久的一次workshop上，微软小冰首席科学家宋睿华、微软小冰首席NLP科学家武威、微软小冰首席语音科学家栾剑分享了近年来小冰的技术成就。
朝向自我完备的对话机器人
此前，小冰已经掌握了“尬聊”技能，能控制多轮对话的节奏和走向，微软小冰首席NLP科学家武威介绍了这一过程背后的技术，他称之为朝向自我完备的对话机器人。
自我完备，也就是Self-Complete，自我完备的机器人需要具备三个能力：
1、学习能力，不仅从人类的对话中学习，也可以让不同的机器人借助Co-teaching模型互相学习；
2、能够自主的管理，初级阶段是知道单轮对话应该进行怎样的表达，高级阶段就是能把控整个对话的流程；
3、连结能力，连结散落在世界上的多模态知识。
在三种能力之上，结合检索模型（Retrieval Model）、生成模型（Generation Model）和共感模型（Empathy Model），这样小冰就可以自主把握对话过程。
小冰唱歌技能揭秘
微软小冰首席语音科学家栾剑揭秘了小冰的唱歌技能。
首先，唱歌有三大要素：发音、节拍和音调。
那么，AI要怎样学会一首歌呢？
有两种方法，一是学习人唱的歌，听人类歌手的原唱，这也是人类更喜欢的学唱歌方式，但机器通过这种方式来学唱歌需要需要判断曲调，更容易有误差。
二是看着曲谱学这首歌，直接从曲谱生成唱出来的音频文件，这对人类来说比较复杂，但对机器来说更容易。
之后，合成一段歌声也有两种方法。
一种是单元拼接法，把单个的声音找出来拼在一起。
如果不考虑音调，声母和韵母凑成的单音节有400个左右，提前录制好这400个音节的不同版本，长的短的、高音低音，凑成单元库，再根据具体歌曲中的发音需求从单元库中选取单元拼接起来。
不过，这种方法可能不太流畅，会有一个字一个字蹦的感觉，出来的曲调过渡上会让人感觉生硬。
另一种是参数合成法，用隐马尔科夫模型来做。
这种方法是从大量录音数据中提取包括能量谱、时长、音高在内的声学参数，通过声学参数、声码器把音频的波形重构出来。
这种方法得出的结果有丰富的变化，可以创造出从来不存在的声音，但是在声码器重构的过程中可能会引起音质损失。
小冰的唱歌技能就是基于参数合成法，从乐谱中采集发音、节拍、音调三大要素，分别对声谱参数、节奏序列、音高轨迹用三个模型分别建模，用神经网络预测参数，之后把这些参数通过声码器生成波形。
之后的迭代中，也借助了模块化的方式，并将三个模型合为一个，这样合成歌声的自然度和流畅度就得以提升了。
小冰如何学会比喻
微软小冰首席科学家宋睿华介绍了小冰学会比喻句的过程。
让小冰学比喻的灵感，来自一个段子：
不管什么样句子，后面加一个“爱情也是这样的”都是说得通的。
比如，“人有两条腿，爱情也是这样的”，可以理解为“爱情总会走的”，也可以理解为“爱情总会来的”。
在这个逻辑下，找到本体、喻体和中间的解释，就可以有很多种可能：
比如“爱情和葡萄酒一样，对程序员来说都是奢侈品。”
不过，它也可能生成神奇的比喻：
“恋人像是可靠的报表”
作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
