65对话
经过孔社的测试,这项技术已经基本上可以实现人机自然对话了,而且还会随着用的越多,性能会更好。 李智看完,忍不住把这项技术和自己的“吉吉国王”比较了一下。 总的来说。 这项技术的人工智能做到:在不理解的情况下说话。 而“吉吉国王”可以做到:在不说话的情况下理解。 想到这,李智一拍脑袋,这尼玛不是绝配吗? 正好可以互补啊。 至于怎么配,一时还理不清头绪。 不过李智不急,拎着小板凳和心爱的小茶壶来到熟悉的小阳台上。 慢悠悠的喝着茶,一边看着校园里的景色,一边让各种思路在脑海中翻腾。 经过一段时间的发展,AR眼镜的“美颜”功能更加完善了,校园里的景色更加优美,校园里的妹纸更养眼了。 李智心情变得舒畅活跃起来,思维也愈发活跃了。 人工智能和人机智能的功能,虽然目前看起来比较互补,但是,如何利用好这种互补,却不是那么简单的事。 最简单的做法,就是把二者强行揉合在一起。 需要进行人机对话的时候,就由人工智能上;而需要对人的行为进行理解的时候,就用人机智能。 但这种做法的缺陷也比较明显,把二者之间割裂开,不但用户体验不会太好,而且对人机智能的发展并没有明显的好处。 再复杂一点的做法,就是用人工智能去训练人机智能,让人机智能逐步学习,进而具备对话能力。 这种做法的缺点是见效比较慢,而且人机智能本质上就是逐步向人学习的,再加上人工智能的训练,虽然会有所促进,但本质上没多大区别,甚至可能干扰人机智能对人类语言的正确理解。 这两种做法,似乎都没有抓住问题的本质。 那么,本质是什么呢? 语言的本质是“符号-规则”体系。 而解决人工智能和人机智能如何互补的问题,实现人机对话只是问题的表面,关键还是应该从“符号-规则”体系的角度入手。 一个又一个的方案从李智的脑海中浮现,经过比较,李智终于找到了一个比较满意的方案。 人工智能的最大作用,不是建立拟人对话,而是建立符号体系! 通过人工智能对对话数据库的运用,建立起一个个简短的完整对话,最好只有一两个对话循环,每个完整对话,形成一个“符号”,通过找到“符号”和具体场景直接的联系,实现特点“符号”对应特点的场景。 而人机智能要做的,就是通过分析人的行为与特定场景的联系,以及人的行为在不同场景之间的联系,建立起“规则”体系。 经过人机智能中的人机互动,这套“符号-规则”体系就能逐步的越来越贴合人的行为,这就是人机智能“理解”人类的语言的过程! 在一开始,选择什么样的“符号”代表什么样的场景,由于涉及大量对话库素材和场景,需要对人工智能进行相应的训练,才能建立起初步的“符号”库,这项工作,适合交给“宇微”来做。 而在建立“符号”库的过程中,一开始就应该把人机互动的因素考虑进去,这样才能适合在人机智能中使用。 一个可行的方法就是,当人机开始对话时,人工智能会根据它的分析,给人提供几个现成的发言选项,由人来根据自己的需求,选择其中一个说出来,这样一来一回,就建立起了一个特点场景下的简短对话,也就是形成了一个“符号”。 这样做的好处就是,由人工智能提供的选项,是范式化的,即使其中有些词汇根据具体场景进行调整,也是在范式化的算法框架中的,这样就能形成标准化的“符号”,方便在此基础上建立“规则”。而如果由人随意发言,往往同一个意思,可以通过很多种不同的方式表达,就会形成一大堆“符号”对应同一个场景的现象,在建立“符号-规则”体系的初期,这种现象无疑会产生一定程度上的混乱,严重降低人机智能“理解”语言的效率。
当然,随着人机智能“理解”语言能力的成熟,这种方式就可以逐步淘汰了。 咦?这种做法怎么感到似曾相识呢?想到这里,李智心中突然蹦出这样一个想法。 仔细回忆,李智终于想起“一花一世界”在聊天群里的行为方式,老孔有一次曾说过,他有时会借助聊天助手发言,他那种先来一句“老衲超度你”,然后甩出一个文档或链接的发言模式,就是预先设定好的一个程序。原来,老孔早就这么做了。也难怪,对这种既喜欢在群里时不时冒个泡,又有严重“社交懒惰症”的人来说,这确实是一种不错的选择。 而想起老孔,也让李智意识到,这种由人工智能提供选项的对话方式,不太适合自然语言对话,因为人在把话说出口前,不太可能提前看看“提示板”。而是非常适合文字对话,尤其是对像老孔这种患有“社交懒惰症”,又在某些情况下需要发言的人来说。 这让李智升起设计一个“群聊助手”的念头,想到就做,李智给孔社发了条消息,把自己的想法和他说了一下,让他把他那个聊天助手改造一下,然后让“宇微”训练成一款适合做“符号生成器”的“群聊助手”。 想到了老孔,李智又联想到了老孔的御用翻译官-贾专,这家伙和老孔一起搞出来的那套“微表情”分析程序,不正好适合结合人的“微表情”来建立特点“符合”与场景之间的联想吗? 这简直是辅助人机智能建立“规则”体系的利器啊! 有了贾专的“读心术”的辅助,初步建立的“符号”体系,就能运用到游戏中去,在虚拟宠物、游戏NPC等虚拟角色和人对话时,“读心术”可以辅助人工智能根据当时的场景,识别出适合的“符号”,建立起对话,并在和人的互动中,验证“符号”是否与场景契合。