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聊天机器人不止会聊天,还可以含有博弈论!

木马童年 2017-7-13 08:43 139 0

实质上,这意味着要求机器人提前思考,来模拟未来谈判的场景,并选择最佳的行动方式以获得他们想要的。研究员Michael Lewis说:“这些技术通常用于玩象棋或打赌一类的游戏,这是我们首次试图将它们引入对话领域

        聊天机器人将会是AI驱动未来的重要组成部分,但它们大部分达不到预期效果。要想让聊天机器人达到一个新水平并且真正为人所用,它们就需要被赋予新的技能,比如记忆力和推理能力。幸运的是,为它们添加这些新的认知能力指日可待。

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        Facebook是该领域最大的玩家之一。凭借多年的努力,他们终于推出了自己的chatbot助手M,并且构建出一个用于教授chatbot的开源框架。如今,人工智能FAIR实验室的研究人员展示了一套新的训练方法,可以让chatbots代替用户进行协商。

        这项工作的范围有限,仅关注单一的谈判方案,但这为未来制造更强大的机器人指明了方向。这项研究产生了两个特别有趣的结果。首先,在测试阶段,机器人常常被误认为是人类;其次,在无人操作的情况下,机器人开发了一项微妙的谈判策略,类似于博弈论的元素,特别像囚徒困境。

        这项研究的核心技术是在谈判记录数据库的基础上训练机器的神经网路。在这种情况下,谈判场景是“多议题交涉”,谈判中那些通过“Mechanical Turk”系统招募的人类参与者分别被分配一些议题项目,每位参与者都与真人进行对话,并进行不同的评价,以此来尽可能得获取积分。

        这项研究完成了神经网络的大题部分,但其关键创新是增加了他们所谓的“对话部署”。实质上,这意味着要求机器人提前思考,来模拟未来谈判的场景,并选择最佳的行动方式以获得他们想要的。研究员Michael Lewis说:“这些技术通常用于玩象棋或打赌一类的游戏,这是我们首次试图将它们引入对话领域”。

        研究人员表示,与这一领域的类似研究相比,加入“对话部署”模块可谓是一个“大改进”。机器经过进行训练之后,在“Mechanical Turk”系统协商中能应答如流。该文章的合作作者Dhruv Batra说:“大多数情况下,人们并没有意识到他们正在和机器人交谈。而且,我们最好的机器模型能得到与人类相近的分数。目前来看,当然达不到更好,但肯定不会十分糟糕。”

        机器人甚至学会了如何用欺骗彼此作为谈判的方法。例如,机器人发现积极地讨论一个他们并不感兴趣的话题,直到最后才妥协,才不得不承认他们并不太懂这个话题,也不失为一种很好的策略。Batra说:“将这些策略与游戏理论的基本原理相比较,这个程序化的策略是机器人自己优化后,所带来的一项高回报。”

这些机器人可以交谈,但不健谈

        然而,我们不能被这项研究搞得忘乎所以。如上所述,机器人在谈判中可持续的时间并不比人类长。而且,研究人员只能在这个特定的场景下训练这些机器。他们也不知道能否将这些技能转移到其他类型的谈判中。

        来自于微软公司旗下的AI公司Maluuba的研究员Kaheer Suleman表示,这个技术是一个“良好的进步”,但不是“一个突破”。他指出,使用“Mechanical Turk”系统来收集训练数据是一项限制因素,因为这意味着机器人被训练的句子将是相当基本的。而那些来自于“Mechanical Turk”系统的人们只想尽快完成这些任务,所以他们在使用语言方面不会有太多的艺术性。

        当然这篇文章也证实,机器人使用非常简单的语言来交流。比如说,“我想要书和帽子,你得到球”。在这句简单的语言中,语法没有多大的差别,只是数值编码不同(即你想要多少个球)。研究人员指出,这是对人工合成语言常见的批评,我们不能仅仅因为机器人可以产生可读的句子,就忽略句子本身也是一种机器这一事实。

        即使我们面临各种问题,但是谈判机器人的未来还是值得我们深思。该领域是一个快速发展的领域,大型科技公司可以获得大量的用户数据,从而有助于其改进。虽然我们现在还不确定FAIR研究室何时研发出真正的产品,但其研究团队已经设想出各种各样的应用。

        他们表示,这样的聊天机器人可以用于诸如谈判价格和安排会议时间等任务,用户可以把他们的喜好编入到程序里,以实现他们自己想要的协商结果。Batra说:“这就像,‘别跟我说话,去跟我的机器人交谈。我的机器人会全力配合你。’”这是一个相当美好的愿景,但是尽管很多科技公司一直努力,目前仍没有取得多大的成功。

        业内其他人士担心,这种即将到来的现象不会受消费者的青睐。Trim公司是一家致力于研发帮助人们管理资金的机器人的公司,其CEO Thomas Smyth认为这种技术将极大地造福企业。如果人工智能的关键在于数据,那么谁能更容易地收集相关数据呢?大公司?还是消费者?答案显而易见。

        Smyth说:“这将受益于那些经常进行谈判的用户群体。而且,很明显,这些公司将利用这项技术在谈判中最大限度地发挥自己的优势。”FAIR研究室实际上已经公开了他们的神经网络研究成果,允许任何人使用这些数据,但在开发出更强大的机器人之前,数据收集仍然是瓶颈所在。

        但实现这一点还是有希望的。Trim公司目前研发出一个能与Comcast(美国最大的有线系统公司)关于用户的有限电视账单进行协商的聊天机器人。Smyth强调,这个机器人的成功部分是由于Comcast公司遵循严格的脚本。如果你知道正确的说话方式,它们就会给你你想要的。其他机器人也成功地完成了与其他收费机构模式化的协商。例如:一个名叫DoNotPay的聊天机器人在纽约和伦敦为用户撤销了16万张停车罚单。

    因此,即使谈判机器人仍然处于基础研发阶段,处理事情比较单一和死板,但这并不妨碍它们将成为一个完美的机器人客服。                          

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