虽然你会很难找到任何启动不超过他们追逐的颠覆性理念信心百倍，这不是你经常会遇到一个年轻的公司尽量平静确信它的工程作为未来大傻AI。该团队正在构建一个平台，用于设计类似人类的语音交互，以实现业务流程的自动化。简而言之，它使用AI来使机器声音的机器人数量减少很多。“我们肯定知道这肯定会发生，”首席执行官兼联合创始人弗拉迪斯拉夫·切尔尼什霍夫说。“对话AI /语音AI迟早会取代技术允许的所有人。对我们来说，成为第一个推动者比在这个领域的最后一个推动者更好。“

“仅在美国，2018年就有3000万人通过电话进行某种重复性任务。我们现在可以自动完成这些工作，或者我们将能够在两年内实现自动化，“他继续说道。“如果你将其与欧洲以及印度，巴基斯坦和菲律宾的大型呼叫中心合并在一起，你可能会在全球范围内拥有近1.2亿人......而且他们都可能受到干扰。”

这家总部位于纽约的创业公司至今一直处于相对隐秘的状态。但是，与TechCrunch交谈正在打破覆盖范围 - 宣布以RTP Ventures和RTP Global为首的200万美元种子轮：一个早期投资者支持Datadog和RingCentral等公司。RTP的风险投资部门也位于纽约，在其网站上写道，它更喜欢工程师创建的公司 - “解决技术方面的大问题”。“我们喜欢技术，而不是噱头，”该基金更加强调警告。

Dasha的核心技术现在包括Chernyshov所描述的“人类级，语音优先对话建模引擎”; 他说，这是一种混合的文本到语音引擎，它可以模拟语音不流畅(也就是说，ums和ahs，音调变化等，这些都是人类喋喋不休的特征); 加上“快速准确”的实时语音活动检测算法，可在100毫秒内检测语音，这意味着AI可以转换并处理会话流中的中断。该平台还可以检测呼叫者的性别 - 例如，对医疗保健用例有用的功能。

Chernyshov标志的另一个组成部分是“半监督学习的端到端管道” - 因此它可以实时重新训练模型并“修复错误” - 直到Dasha达到声称的“人类级”对话能力对于每个业务流程利基。(很明显，人工智能不能实时地将其演讲调整为对话者 - 因为人类演讲者自然地将他们的口音转移到更接近任何方言差距的桥梁 - 但是Chernyshov建议它在路线图上。)

“例如，我们可以从70%正确的对话开始，然后逐步改进模型，说出95%的正确对话，”他谈到了学习元素，尽管他承认有很多变量会影响错误率 - 尤其是呼叫环境本身。即便是最前沿的AI也会遇到困难。

该平台还具有开放式API，因此客户可以将对话AI插入其现有系统 - 无论是电话，Salesforce软件还是开发人员环境，如Microsoft Visual Studio。

目前他们专注于英语，尽管Chernyshov表示该架构“基本上与语言无关” - 但确实需要“大量数据”。

下一步将是向企业客户开放开发平台，超越最初的20个beta测试人员，其中包括银行，医疗保健和保险行业的公司 - 预计将在今年晚些时候或2020年第一季度发布。

到目前为止，测试用例包括使用会话引擎进行品牌忠诚度管理的银行运行客户满意度调查，通过快速跟踪对不良评级的响应来扭转负面反馈 - 为(人类)客户支持代理提供自动分类投诉，以便他们可以更快地跟进。“这通常会带来惊人的效果，”Chernyshov说。

最终，他相信全球将有两到三个主要的人工智能平台为企业提供自动化，可定制的会话层 - 扫除目前填补空白的聊天机器人拼凑而成。当然Dasha打算将他们的“数字助理超人类”作为为数不多的人之一。

“现在显然还没有平台，”他说。“从现在开始的五年，现在所有公司都在尝试建立一些东西，这听起来很奇怪。因为在五年内它会很明显 - 你为什么需要这些东西?只需拿走Dasha并构建你想要的东西。“

“这让我想起了20世纪80年代的情况，当时个人电脑很明显，因为它们给你带来了不公平的竞争优势，”他继续道。“全世界的所有大型企业客户......都在构建他们自己的操作系统，他们从头开始编写软件，不断重新发明轮子，以便能够为他们的会计师创建这个电子表格。

“然后微软与MS-DOS进来......其他一切都是历史。”

这也不是他们正在建设的全部。Dasha的种子融资将用于在其b2b平台上推出面向消费者的产品，以自动筛选记录的消息robocalls。因此，基本上，他们正在建立一个机器人助手，可以代表人类与其他机器对话并推迟。

哪种情况表明AI推动的未来将需要大量的机器人互相交谈......