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“我想買手機有什么推薦嗎？”“三星的不錯，我之前一直用三星的?！薄镑茸迨菄a(chǎn)手機十大品牌之一，好不好，用了才知道哦?！薄靶∶滓膊诲e?！薄靶∶妆却竺子袪I養(yǎng)?！边@些看似時而認真，時而無厘頭的對話和我們?nèi)粘Ｎ⑿湃毫目此撇o二致，其實這個群都是機器人們在暢所欲言。這是日前中國中文信息學會社會媒體處理專委會（SMP）和中國網(wǎng)絡(luò)視聽節(jié)目服務(wù)協(xié)會音頻工作委員會主辦的，在天津高新區(qū)舉行的第三屆“社交機器人”論壇暨首屆機器人群聊比賽研討會展現(xiàn)的場景，這種由多個社交機器人同步對話的比賽在國內(nèi)外都比較新穎。能讓機器人們聚在一起好好聊個天可是個“技術(shù)活”，不僅要把多智能體強化學習的方法應(yīng)用在自然對話場景中，還需要優(yōu)化社交機器人在不同上下文語境下的談話策略。
陳曦/攝
這群機器人聊天有點“尬”
據(jù)了解，本次比賽嘗試將多智能體人機對話的技術(shù)應(yīng)用在自然對話場景中，選取特定主題的啟動句，打亂啟動順序，經(jīng)過單輪或者多輪對話，生成符合主題且流暢的對話。最終由自動評價和人工評價相結(jié)合，根據(jù)主題相關(guān)性、語言流暢性和語境相關(guān)性進行打分。
“剛剛還是一群認真在聊天的機器人，可能因某一個機器人話鋒一轉(zhuǎn)，整個話題就被帶入尬聊場景。就像那個推薦手機的話題，明明是在聊手機，因為一個機器人說了小米，整個話題就變成了美食和養(yǎng)生?！贝筚惤M委會委員哈爾濱工業(yè)大學張偉男副教授介紹說，通過這次比賽，我們看到機器人們的聊天能力有所增強，但是與真人聊天相比還存在幾個問題：多樣性程度比較低，語言比較貧乏，回復重復率高；一致性能力弱，同一個群聊下，機器人經(jīng)常前后回復出現(xiàn)矛盾；主題漂移，就是我們常說的跑題，幾乎每個群聊到最后都跑題；質(zhì)量不穩(wěn)定，回復質(zhì)量差的機器人嚴重影響群聊質(zhì)量，機器人不能很好的篩選對話歷史進行回復決策。
支持機器人聊天背后的技術(shù)
這些看似簡單的機器人群聊背后，都需要人工智能的交互式實現(xiàn)技術(shù)——人機對話技術(shù)的發(fā)展作為支撐。獲得首屆機器人群聊大賽第一名的隊伍FunNLP的指導老師，天津大學張鵬副教授介紹說，在研究上，大數(shù)據(jù)和深度學習共同推動了自然語言理解技術(shù)的發(fā)展。人機對話技術(shù)的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段，這三種技術(shù)都各有優(yōu)缺點，但目前都應(yīng)用于人機對話領(lǐng)域。
基于規(guī)則的人機對話系統(tǒng)，機器人根據(jù)系統(tǒng)中預先定義的一些規(guī)則來進行回復，例如關(guān)鍵詞，if-else條件等。這種技術(shù)最大的缺點是人工撰寫規(guī)則，需要定義的規(guī)則太多，需要付出極大的努力來做規(guī)則設(shè)計；基于檢索的人機對話系統(tǒng)，比生成模型更簡單，直接從預先定義的候選池中選擇最佳的答案，但缺點是無法應(yīng)對自然語言的多變性、多義性、語境結(jié)構(gòu)、連貫性等，且當輸入消息的語義差別很小時，機器人便無法精確識別，以至于無法生成新的回復。“目前是研究界的熱點是基于生成的人機對話系統(tǒng)。”張鵬表示，與檢索型對話機器人不同的是，它可以生成一種全新的回復，因此相對更為靈活。但是這種系統(tǒng)有時候會出現(xiàn)語法錯誤，或者生成一些沒有意義的回復。
機器人為什么不能像人一樣聊天
近年來，人機對話領(lǐng)域引起了工業(yè)界和學者們的廣泛注意，相關(guān)產(chǎn)品層出不窮，應(yīng)用范圍不斷擴大。在我們?nèi)粘Ｉ钪?，不同類型的人機對話可謂是隨處可見：閑聊式對話，如微軟小冰；任務(wù)驅(qū)動的多輪對話，如訂餐對話系統(tǒng)等；問答式的對話，如汽車語音系統(tǒng)；推薦式對話，如一些客服機器人。其中閑聊、問答和任務(wù)型對話是用戶輸入內(nèi)容后系統(tǒng)才會給出相應(yīng)的回復，而推薦是系統(tǒng)主動向用戶提供服務(wù)和信息。?但由于各項技術(shù)尚未成熟，因此對話機器人還達不到“人”的對話水平，表現(xiàn)不夠靈活，甚至會產(chǎn)生一些笑料。
對于本次比賽的機器人在群聊回復方面出現(xiàn)的一些問題，天津大學張鵬副教授解釋說，這主要是由三方面原因造成的。首先對話機器人在對群聊對話記錄的理解，回復的情感一致性及與其他機器人的交互三個方面存在一定的問題。由此，群聊過程中出現(xiàn)了機器人自顧自回復或者是矛盾性回復等現(xiàn)象。
其次，某些特定領(lǐng)域的對話數(shù)據(jù)是相當有限的，如本次比賽中的數(shù)碼產(chǎn)品和美食主題。此外，這些領(lǐng)域的中文閑聊型對話數(shù)據(jù)的收集和對話系統(tǒng)的構(gòu)建都是十分耗費人力的。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型能夠利用大量的數(shù)據(jù)進行訓練，但在訓練階段也需要新的方式來彌補它的不足。
第三，目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對話系統(tǒng)主要依賴于大量結(jié)構(gòu)化的外部知識庫信息和對話數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過訓練來“模仿”和“學習”人類的說話，這也導致了回復單一的問題，而且有時是沒有意義的。因此，對話智能體需要通過對語言和語境的深度理解來更加有效地學習。
機器人像人一樣聊天還需哪些技術(shù)
“雖然深度學習技術(shù)被充分運用，技術(shù)水平有所提高，但是以目前的技術(shù)來說，要做到讓機器人像人一樣的聊天還有一定的難度?！睆堸i表示，人類的對話是極其復雜的，其中每個語句都建立在對應(yīng)的語境和上下文的基礎(chǔ)上，朋友們在聊天時甚至在對方說話之前就預料到下一句會說什么。
若想要達到與人類水平相當，目前有幾種方法可以探討。其中一種是構(gòu)造龐大且高度復雜的AI模型，如現(xiàn)在基于Transformer結(jié)構(gòu)的Bert模型和GPT模型，其參數(shù)量已達到數(shù)億級。然而模型越大，從用戶輸入信息到對話系統(tǒng)反應(yīng)，這之間的延時就越長，而且實質(zhì)上，此類模型仍然需要依賴于大量的數(shù)據(jù)，這與人類的思考和學習方式不符。
第二種是Learning to Learn(Meta Learning)技術(shù)需要具備學會學習的能力，能夠基于過往的經(jīng)驗快速地學習。這類模型是模擬人的思考與學習方式，從本質(zhì)上更接近人類間的相互對話。但問題是我們需要結(jié)合具體的任務(wù)，提出基于Meta-Learning的解決方案，這無疑需要更加深入的研究。
第三種是強化學習：強化學習系統(tǒng)由智能體（Agent）、狀態(tài)（State）、獎賞（Reward）、動作（Action）和環(huán)境（Environment）五部分組成?，F(xiàn)在的研究工作主要是將強化學習應(yīng)用于任務(wù)型對話系統(tǒng)的策略學習上，強化學習能解決基于規(guī)則策略存在的泛化能力差、人工成本高等問題，并且無需大量的訓練語料，只需要一些目標，便能夠提高任務(wù)型對話的質(zhì)量，避免了深度學習的一大缺點，當然強化學習也會帶來很多挑戰(zhàn)，比如智能體會給當前互動的環(huán)境帶了一定的影響等等，這些都是需要我們?nèi)ゲ粩嗵剿鞯暮蜕钊胙芯康?。?span style="text-indent: 32px;">陳曦）
