前言
1997年，IBM超級計算機深藍打敗了國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫；2011年IBM Watson成為了著名智力問答節目30年來首位非真人冠軍；2018年，IBM Watson以航天員交互式移動夥伴的身份遨遊太空。
IBM人工智能經過數十年的發展，如今正以Watson走在人工智能領域前沿，其藉助IBM Cloud平臺為廣大開發者提供了豐富AI服務。今天就為大家介紹基於Watson的會話服務 —— Watson Assistant。
服務基本概念
在介紹基本概念之前請思考一下，會話由什麼組成呢？
會話首先要有參與方，其次是語句消息和和貫穿語句消息的場景上下文。生活中人與人之間的交流就是這樣的，當機器介入會話時就是要取代人作為參與方之一同用戶進行交流。與此同時，還必須要保持統一的場景上下文。
在人工智能領域，人類自然語言處理（NLP）是公認的最困難的細分領域。機器與人在一次會話中能夠交流就必須保證機器能夠理解人的輸入。Watson Assistant服務內置了NLP，能夠對用戶輸入的句子進行拆解。
句子拆解成分分為Entity（實體）與Intent（目的）。對於Entity，我們可以把它理解為事物或地理位置，時間等名詞或關鍵字；對於Intent，我們可以把它理解為對方的目的意圖，或者說想要達成的目標。舉個例子：
句子拆解簡單示意圖
在“我明天去蘇州旅遊”這句話中，旅遊就會作為對方的Intent，明天和蘇州就會作為Entity。有了以上提取出的Intent和Entities，Watson Assistant就能夠了解對方的用意了。
有了Intent和Entity這兩個基本概念還不夠，因為識別對方用意並給出回答只是會話過程中的一次互動，然而會話可能會由多次互動組成，這就引出了Dialog這一基本概念。
Watson Assistant服務就是由Intent，Entity以及Dialog這三個核心基本概念組成。這樣設計是不是很清晰呢？接下來我們來詳細瞭解下Dialog的基本原理。
會話基本原理
如果我們把日常的會話記錄下來，然後將相同場景的會話內容聚合到一起，就會發現我們組合出一種圖型結構。假如對話總是從相同的入口開始，那它實際上就變成了一棵樹。
如果您是開發人員，那麼對樹這種數據結構一定不會陌生，一次會話實際上就是從根節點到任意葉子節點的路徑遍歷過程，不同的會話可能會產生不同的路徑。在一次會話中當前所處的節點位置就代表著會話的上下文，Watson Assistant會為每一次會話維護上下文。
相信大家已經猜出來了，Watson Assistant中Dialog實際上就是開發人員構建出的一棵會話樹。
Dialog示意圖
上圖展示了Assistant示例Dialog簡單例子。那麼Assistant是如何判斷應該走哪一條路徑呢？服務為Dialog提供了豐富靈活的配置能力，開發者可以根據用戶輸入拆解出的Entity與Intent甚至是我們在Assistant中定義的變量組合出各種各樣的條件來進行路徑判斷。
既然使用條件對Dialog的路徑選擇進行了約束，那麼一定就會有任何條件都無法滿足的時候。 我們把Assistant無法識別，條件無法滿足的現象稱之為Fallback，這時，開發者也可以定義Fallback的響應動作，比如在Fallback之後將會話上下文調整到會話樹根節點，或者我們自定義的提示語節點告知用戶都是很好的選擇。
Fallback示意圖
新版本的優化
Watson Assistant自上線至今幾年的時間不斷髮展優化，Watson Assistant團隊對很多細節進行了調整，比如會話上下文Session從最早需要在API請求時攜帶Session Json數據到如今僅需要Session ID字符串就可以進行對話，這大大簡化了開發者的維護成本。
另外，Assistant服務引入了Skill概念，將Intent，Entity，Dialog的組織從Assistant實例剝離到Skill中。實際上，一個Watson Assistant服務可以創建多個Assistant實例，如今，Assistant實例可以和Skill靈活的進行綁定，也使得Assistant自身變得更加靈活。
最吸引人的優化在於Assistant內容上的擴展，Assistant通過引入Search Skill極大的提升了Assistant服務的能力。因為Seach Skill通過IBM Watson Discovery服務可以從外部數據源直接獲取相應的信息。
結語
今天為大家介紹了Watson Assistant服務，大家可以通過Watson Assistant瞭解IBM Watson團隊對於AIaaS服務的設計理念。想要試用的同學可以在IBM Cloud中搜索Watson Assistant Basic快速創建應用。
IBM Cloud中發佈的Watson Assistant相較於CIMON，那個航天員交互式移動夥伴來說還只是九牛一毛。人工智能的未來也一定會像人類一樣，不會只由單一感官參與。在後續的文章中將為大家介紹更多Watson AI的知識。歡迎持續關注。
