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告別機械對話,2017年的聊天機器人會不會更有人情味?


隨著大衆對軟件應用定義的理解逐漸發生改變,2016年對于機器人來說是意義重大的一年。

之前,許多人僅僅是在搜索引擎中聽說過“機器人”這一概念。像Googlebot這樣的搜索機器人可以抓取網頁並且有條不紊地給網頁內容進行編目,2016年還出現了全新的機器人類別——那就是可以與人類對話、完成訂外賣、旅行預訂等任務或提供聊天服務的社交機器人。

去年四月,Facebook宣布將會在旗下Messenger平台上創建聊天機器人。很多人爭先恐後地想要嘗試Facebook參與開發的機器人,但事實結果證明這些機器人的功能非常有限。當機器人無法回答問題或繼續對話時,機器人常常就會出現故障。Facebook現今也承認了這個問題。

“第一批网页应用确实运行情况不佳,第一批機器人也并不完善。”David Marcus于十一月对外解释称。Marcus于2014年就职于Facebook并且负责管理Messenger平台。在这之前,他曾担任PayPal首席执行官一职。

告別機械對話,2017年的聊天機器人會不會更有人情味?

Google也在去年春天推出了新的聊天機器人Allo。盡管Allo確實配備了一些實用的多媒體及回複建議之類的聊天功能,但在涉及到與用戶對話以及提供適當信息時,Allo只能算得上是基礎版的聊天機器人。此外,並沒有多少人願意使用這款機器人。

離經叛道的Tay機器人

在2016年機器人新聞當中,最引人關注的莫過于三月份Twitter上的微軟Tay社交機器人。它被人類“徹底教壞”了——它在人類對話中抓取了某些髒話以及種族主義言論,進而成爲一個飙起髒話的種族主義者。微軟很快就讓它“下崗”了。

具有讽刺意义的是,Tay的失控恰好发生在微软Build大会举办之前。会议上,微软的首席执行官Satya Nadella公开表示微软对未来的看法:未来将围绕機器人而发展,App将开始淡出大家的视线。微软员工在采访中表示自此之后,微软加快了开发機器人的进程。

像谷歌、Facebook、蘋果以及微軟這樣的大公司安排了很多人開發人工智能,開發人員將人工智能技術應用到機器人設置裏。這意味著在2017年我們很有可能可以看到機器人發展的新篇章,用戶體驗在某種程度上也會有所提升。

關于機器人的基本事實

总的来说,过去人们都需要填鸭式地将数据灌输给機器人才能让機器人可以传递给用户相关信息。但是现在機器人开放式学习的能力依旧是有限的,機器人可以从信息数据库抓取数据,但人类必须教会它们如何获取以及如何处理数据。这背后有一整个数据科学家团队、作家以及其他创作家需要根据機器人预期的性格特征以及目标受众来指导前端的機器人说什么内容。

負責微軟社交機器人开发的Lily Cheng在采访中表示Tay之所以开始不断说出一些恶意性的言论,其中一个原因在于Tay面向Twitter这样一个公共平台,里面充斥着不良言论。据她表示,Tay本是一个小众产品,而不是为大范围受众设计的。

如今的機器人能够成为“通才”,即广泛涉猎多个话题但不精通,要么能成为“专才”,即只对特定的话题了解甚多。此外,機器人自己是不知道对什么内容不熟悉的。

微软的Cheng还表示从事核心研究与开发的员工正在让機器人以限量、有结构的方式进行学习。比如说,用户会给予旅游機器人有限数量的地点,然后機器人会去寻找能够影响未来旅行安排的数据,它也许会搜索最佳的飞行日期,然后从邮件中查找用户要去参加的活动内容,它也许还会通过旅游记录去查找本次旅行要住的旅馆。

預期VS現實

但是機器人制造商也在学着去满足用户的期待值。当機器人建议选择某一家旅馆时,它还会告诉用户自己是使用了哪些数据才得到这一结论的。

Cheng还表示人们之所以选择退出与機器人的对话,其主要原因在于用户无法完全理解機器人可以处理的任务组合,也无法理解機器人谈论的话题内容。

但开发者们也开始考虑“情绪智能”,即機器人需要了解用户在说“这家旅馆很好。”以及“我的天呐,这家旅馆棒极了!”这两句话时的区别。

如果Facebook、微软等公司能够解决这些问题,那么新出现的機器人将会成为2017年一大科技新闻。

但说实话,我们开始意识到让一个软件(機器人)像人类一样聊天、做出行动以及产生情绪是一件十分困难的事情。我们将调整自己的预期并且意识到——要想达到电影《Her》中的人工智能水平,機器人科技发展依旧任重而道远。

与此同时,进化后的機器人将会带来更加出色的体验。在一定程度上,它们可以更好地完成一些具体的任务,比如在需要利用智能做出选择时,它们可以更敏捷地收集数据。此外它们的对话能力也会有所提高,这样用户与它们的对话就可以持续更长时间。

最终,機器人也可以更好地意识到自己的局限性,它们可以知道何时以及如何请求用户免除自己的任务然后将控制权移交给人类。

     
任經理