SMP2020第五届“社交机器人”论坛
论坛时间：2020年9月5日上午10:15-12:30
论坛简介：人机对话系统是人工智能领域最具挑战性的任务之一，也是构建未来人机共融社会的重要基础和支撑。自图灵测试以来，人机对话经过近70年的发展，在开放话题开放领域上还面临诸多重大挑战，也取得不小进步，正成为广受社会关注的领域。中国中文信息学会社会媒体处理专委会社交机器人专业组已经组织四届社交机器人论坛，业界和学界有了深入交流。
第五届“社交机器人”论坛将于2020年9月5日举办，邀请了四位在学界和业界均作出杰出贡献的资深的专家学者分享，将围绕人机对话的关键科学问题，共同探讨社交机器人领域的热点和前沿，探索构建更智能的社交机器人的技术方案和科研路径。
论坛主席：张洪忠
主席简介：张洪忠，北京师范大学新闻传播学院教授，博导，北京师范大学新媒体传播研究中心主任，主要研究方向是传播效果测量、智能传播、传媒公信力。目前在国际SSCI等英文学术刊物、国内CSSCI期刊和中文学术刊物发表七十多篇学术论文，出版了《资本影响下的中国传媒业》、《转型期的中国传媒公信力》等四本专著，参与编著近十本著作。独立承担三项国家自然科学基金项目和国家社科基金项目，完成省部级课题及横向课题近百余项，担任多家媒体机构顾问。
论坛嘉宾
嘉宾姓名：高剑峰
嘉宾简介：Jianfeng Gao is Distinguished Scientist atMicrosoft Research, Redmond. IEEE Fellow. He leads the development of AIsystems for
natural language understanding,vision language processing,dialogue, and business applications. He frequently gives tutorials on similaror related
topics at conferences and summer schools. Examples include thetutorials on “deep learning for NLP and IR” at ICASSP 2014, HLT-NAACL 2015,
IJCAI 2016, and International Summer School on Deep Learning 2017 in Bilbao,the tutorials on "neural a pproaches to conversational AI" at ACL
2018, SIGIR2018, and ICML 2019, and "recent advances in conversational informationretrieval" at SIGIR 2020 etc.
From 2014 to 2017, he was Partner ResearchManager at Deep Learning Technology Center at Microsoft Research, Redmond,where he was leading the
research on deep learning for text and imageprocessing. From 2006 to 2014, he was Principal Researcher at Natural LanguageProcessing Group at Microsoft Research, Redmond, where he worked on Web search,query understanding and reformulation, ads prediction, and statistical machinetranslation. From 2005 to 2006, he was a Research Lead in Natural InteractiveServices Division at Microsoft, where he worked on Project X, an effort ofdeveloping natural user interface for Windows. From 2000 to 2005, he wasResearch Lead in Natural Language Computing Group at Microsoft Research Asia,where he and his colleagues developed the first Chinese speech recognitionsystem released with Microsoft Office, the Chinese/Japanese Input MethodEditors (IME) which were the leading products in the market, and the naturallanguage platform for Microsoft Windows.
报告主题：GroundedText Generation for Robust Conversational AI
报告摘要：In this talk, I present a hybrid approachbased on a Grounded Text Generation (GTG) model to building robust task bots atscale. GTG is a hybrid model which uses a large-scale Transformer neuralnetwork as its backbone, combined with symbol-manipulation modules forknowledge base inference and prior knowledge encoding, to generate responsesgrounded in dialog belief state and real-world knowledge for taskcompletion. GTG is pre-trained on large amounts of raw text and humanconversational data, and can be fine-tuned to complete a wide range oftasks.
The hybrid approach and its variants arebeing developed simultaneously by multiple research teams. The primary resultsreported on task-oriented dialog benchmarks are very promising, demonstratingthe big potential of this approach. I provide an overview of this progress anddiscuss related methods and technologies that can be incorporated for buildingrobust conversational AI systems.
嘉宾姓名：俞凯
嘉宾简介：俞凯，上海交通大学计算机系教授，思必驰公司首席科学家。清华大学本科、硕士，英国剑桥大学博士，NSFC优青。长期从事对话式人工智能的研究和产业化工作，发表论文 170余篇，获Computer Speech and Language 最优论文奖等多篇国际期刊和会议优秀论文奖，以及国际口语对话系统研究挑战赛可控测试等研究评测冠军。他是IEEE高级会员，曾任IEEE Speech and LanguageProcessing Technical Committee 委员，现任IEEE Transactionson Audio Speech and Language Processing 编委，中国人工智能产业发展联盟学术和知识产权组组长，中国计算机学会语音对话及听觉专业组副主任。
报告主题：基于结构化深度学习的统计对话管理
报告摘要：对话管理是任务型对话系统的决策中枢，主要解决对话状态跟踪和对话策略优化两个核心问题。深度有监督和深度强化学习近年在对话管理的研究中得到广泛使用，但都只能在预先设定的特定语义领域本体的限制下进行优化，难于解决领域迁移和扩展的瓶颈。我们提出了一系列基于图神经网络的结构化深度学习和强化学习方法来解决对话系统语义本体自由扩展的问题，既包括对话状态跟踪，又包括对话策略优化。通过用图结构来描述语义槽的结构关系并进行合理的参数共享设定，可以实现领域相关和领域无关的语义本体的分解式建模，使得统计对话管理器的训练收敛更快，并实现高效稳定的语义领域的扩展和迁移。
嘉宾姓名:李阳阳
嘉宾简介:李阳阳社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室社会网络团队负责人、高级工程师
报告主题:社交机器人账号识别问题与挑战
报告摘要:移动互联网的普及与发展使得社交网络逐渐成为互联网上最具影响力的应用。微博、推特等社交网络应用在给公众生活与沟通带来便利的同时，也存在恶意信息操纵、虚假新闻、谣言和在线暴力等社会安全风险，对国家安全、公众利益以及社会稳定造成极大威胁。本次报告对这些威胁背后的传播载体社交机器人账号识别技术进行讨论，介绍主流社交机器人账号检测方案和相关算法技术，对当前技术中存在的问题与挑战进行总结。
嘉宾姓名：毛晓曦
嘉宾简介：毛晓曦。毕业于清华大学计算机系，现任网易伏羲实验室自然语言处理组负责人。研究兴趣包括自然语言生成、对话系统等，在AAAI等学术会议发表过若干篇学术论文。
报告主题：社交机器人在游戏场景中的应用
报告摘要：让游戏中的NPC能够与玩家自然地进行对话，是游戏开发者们的梦想。深度学习的进步让这个梦想开始照进现实。在本次报告中，我们将介绍社交机器人在网易游戏中的应用，主要内容包括若干个场景的具体案例，实现中使用的技术，我们观察到的不足之处以及对未来发展的看法。