（2018-12-11）阿里巴巴半年前推出「菜鳥」語音助手，在物流送達前與顧客確認時間與地點，日前在加拿大蒙特婁「神經資訊處理系統會議」中，一段菜鳥與顧客的對話錄音驚動了與會的AI專家。
（2018-12-11）阿里巴巴在半年前推出「菜鳥」（Cainiao）語音助手，作為物流服務的一環，在送達前對顧客確認時間與地點，每天有數百萬件這樣的服務，大家習以為常。
但在12月２日加拿大蒙特婁「神經資訊處理系統會議」（Neural Information Processing Systems Conference）中，展示了一段菜鳥與顧客的對話錄音，驚動了與會的AI專家們。下面就是這段對話：
菜鳥：您好，我是菜鳥語音助手，您有一個中......
顧客：你好！
菜鳥：您好，您有一個上午送到文一西路588號的中通快遞，請問方便簽收嗎？
顧客：你哪位？
菜鳥：我是菜鳥語音助手，在快遞員派送前跟您電話確認，上午送到文一西路588號，您看方便嗎？
顧客：我上午不在家呢！
菜鳥：那您方便留一個簽收地址嗎？我告快遞員為您安排。
顧客：是什麼東西啊！
菜鳥：物流單上顯示是文件。要麼您留一個方便簽收的地址，我告快遞員安排配送。
顧客：嗯......那你幫我放物業吧。那算了，還是給我放到門口吧！
菜鳥：是送到門口是嗎？
（......靜寂約５秒鐘......）
菜鳥：喂，還在嗎？給您放在門口可以嗎？
顧客：可以的！
菜鳥：好的，我會將您的要求轉達給快遞員，請您注意查收，感謝您的接聽！
顧客：啊，對了，我好像還有一個中通的包裹，今天會派件嗎？
菜鳥：您稍等。
菜鳥：這裡看到您還有一個中通快遞的包裹，預計明天到達。
顧客：明天我要出差，直接放菜鳥譯站就好了。
菜鳥：好的，給您放在北門一樓的菜鳥譯站是嗎？
顧客：是的。
菜鳥：好的，請注意查收，感謝您的接聽！
顧客：謝謝，再見！
菜鳥：再見！
這段對話如果是兩個人交談，不但稀鬆平常，還會覺得有一點厭煩，但菜鳥不是人，只是個AI電腦，姑且不論發音的字正腔圓，能聽懂顧客說話的口音，且解讀顧客的意思、做出適當的回應，這在自然語言上的技術，是相當的突破。
MIT技術評論期刊的專家，從上面這段簡短對話（翻譯成英文後），指出三個技術特點：
第一個技術特點是可以打斷對話，然後繼續接回主題，沒有再從頭開始，或跳過一些詞句，這可從開始對話看出來。菜鳥先說您好，我是菜鳥語音助手，您有一個中....，立刻被顧客打斷說你好，但菜鳥沒有重複說自己是語音助手，而是接著說有一個快遞要送過來。
第二個特點是非線性（Nonlinear）對話，菜鳥說有一個快遞、問是不是方便簽收？但顧客沒有回答是否方便，卻來一句你哪位？改變了對話主題內容的連慣性。這時菜鳥沒有繼續前面的話題，反而回答了顧客的問話，介紹了自己，然後再回到主題內容繼續。
第三個特點是隱性意圖（Implicit Intent），當顧客說我上午不在家，菜鳥立刻要他留一個方便的地址。這其中的技巧在對「不在家」的解讀，不在家，隱喻快遞不要送到那個地址，但沒有明說，菜鳥就根據前面的對話，解讀不在家的隱喻意涵，接下去繼續對話。
對人來說這樣的對話再容易不過了，但對機器來說卻是困難的挑戰，從會場的展示，MIT技術評論認為優於Google在上月正式啟用的Duplex。
Duplex也是個人語音助理，可以打電話給餐廳訂位，口音還會模仿人類說話嗯嗯啊啊的喉鼻音，但與菜鳥一樣也要先介紹自己是電腦，如果接聽的人不願意跟電腦說話，就會轉到真人接聽。
目前菜鳥僅用在送貨的協調上，當然只要有大數據，不難發展到另外的用途。在蒙特婁會場上，阿里巴巴對如何訓練菜鳥的細節透露不多，但暗示大量的顧客通話紀錄是有用的資源，阿里巴巴平均每天接到５萬通客服電話，在雙11光棍節，客服數量增加５倍。至於菜鳥用的語音識別，則是阿里巴巴自然語言處理引擎AliMe。
自然語言處理是任何語音系統的基礎，藉助AI與大數據的學習，近年進展的很快。記得在AI以前，一位外國友人來信說在一個研討會上看到了驚人的一幕，一個人說了一句英文，過了一會，系統翻譯說出了中文，當場大家鼓掌。我回信說，他下一次到中國演講就不用翻譯了，他也回信幽默的說，他教的研究所課程有一半是來自中國的學生。
當然現在各式各樣的語言翻譯不再稀奇，性能也都很好，手機上的App使用便利，而且越用越會遇到不同的狀況，使機器學習讓功能愈加改善。這樣加速循環進展的結果，製造了潛能，給各個領域進入新一世代營運的契機。目前來說，至少對如阿里巴巴的龐大電商，物流的效益，無疑會益增其競爭優勢。
本文取材自2018年12月９日「那福忠西海岸數位隨筆（78）」：菜鳥一鳴驚人
對本文有任何看法，歡迎 E-Mail：frank.na@gmail.com 與作者分享。
.png)
