為什么和小冰聊天很有趣？

時間：2022-03-31 06:45:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-03-31 06:45:01 來源：行業(yè)動態(tài)

憑借跨模態(tài)理解技術(shù)提高人工智能的語言理解能力，這對于培養(yǎng)小冰的同理心非常重要，而這，也是小冰的獨特能力之一。

情感不是由單一模態(tài)決定的，當我們說我討厭你時，是真的討厭嗎？并不見得。因為人的情感表達不僅包括文字，還包括了聲音、表情、動作等等。微軟小冰首席NLP科學(xué)家武威強調(diào)，只有多模態(tài)才能進行所謂的情感識別，這也是小冰情感計算框架的剛需。



微軟小冰首席NLP科學(xué)家武威

他把和小冰一樣擁有同理心、高情商的機器人稱為自我完備的對話機器人，并表示，這樣的機器人應(yīng)該具備三項基本能力學(xué)習(xí)能力、自主管理能力、連接能力。

體驗過微軟小冰產(chǎn)品的人都清楚，她不僅歌唱得好、畫畫得好、詩寫得好，溝通能力也相當出眾，不但有優(yōu)秀的多輪對話能力，還有不把天聊死的獨特技能。

據(jù)統(tǒng)計，在交互場景大幅度拓寬的情況下，微軟小冰與用戶的單次平均對話輪數(shù)仍保持在23輪。在這背后，小冰團隊使用的是無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，在對對話上下文進行補全之后，再進行回復(fù)。舉個例子：上文我19號從昆明飛廈門，下文我也想去。這對人來說很好理解，但對于機器來說，就要進行信息補全，將下文補充為昆明飛廈門，我也想去。這也是跨模態(tài)理解技術(shù)的基礎(chǔ)應(yīng)用場景之一。

在學(xué)習(xí)方面，我們還做了一些其它的嘗試，比如讓兩個檢索模型在訓(xùn)練過程中互為師生、互相交流。這樣一來，在每一次迭代時，其中一個模型就會把它學(xué)到的知識傳達給另一個模型，進而得到共同的進步。武威介紹，通過測試，我們發(fā)現(xiàn)，基于這種Co-teaching的算法，每一個模型的擬合效果都出現(xiàn)了顯著提升。

對于自主管理，第六代小冰發(fā)布的共感模型是非常典型的一個應(yīng)用，其中包括回復(fù)生成模型和策略決定模型兩部分，前者決定了說什么，后者決定了怎么說。而在這個過程中，最大的靈活性就在于策略，比如主動引導(dǎo)話題、向?qū)Ψ教釂?、保持靜默等等。武威解釋：這種策略可以是意圖、話題、情感，也可以是基于這些因素組合產(chǎn)生的復(fù)雜對話流程。非常重要的地方在于，我們考慮了整個對話流程的把控，不光考慮說什么，更要考慮怎么說。交流不是一個你問我答的過程，而是一個有目的的溝通。在這個過程中是不是每一輪對話都要對上下文有精準理解？其實沒有必要。就像人類在聊天的時候，我可以打斷你，也可以把話題引到另一個方向，或者在感興趣的時候甚至不說話，而是靜靜聆聽。這才是對話的技巧。

對于連接，其要點就是跨模態(tài)理解，或者說多模態(tài)交互。通過把散落在各個地方的文檔、知識圖譜、視頻等多模態(tài)的知識連接在一起，進行消化、吸收和有機組合，人工智能才能擁有眼睛、嘴巴、耳朵，能像人一樣進行理解和交互。

好消息是，在今年的第七代小冰發(fā)布會上，微軟已經(jīng)宣布把小冰這樣的全能能力，通過統(tǒng)一的計算框架Avatar Framework開放出來，讓用戶自己在上面構(gòu)建具有完整情感計算能力的人工智能助手、社交對話機器人、人工智能內(nèi)容創(chuàng)作和IP人物角色等等。我們希望她能像一棵樹一樣，成為一個通用的平臺，讓更多的企業(yè)去做出自己的AI，形成一片AI的森林，這就是微軟說的AI beings。 宋睿華總結(jié)說。