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微软公开聊天机器人“小冰”技术原理

讲述:丁婵大小:2.07M时长:02:15
2014 年,微软在中国推出了中文版本聊天机器人——小冰,目前已经成为全球最受欢迎的方案之一。自推出以来,这款名为“小冰”的机器人已经与超过 6.6 亿用户进行过交流。
最近,微软研究人员在发表的论文中指出,小冰是一款能够与用户形成长期情感联系的人工智能伴侣。这款聊天机器人拥有三大主要组件:智商(IQ)、情商(EQ)与个性(Personality)。
其中,智商组件涉及特定对话技能,例如回答问题、推荐问题以及讲故事等。情商则具有两大主要部分,一是移情,包括预测交流对象的特征;二是社交技能,也就是对用户做出个性化响应。至于个性,研究人员在论文中指出,小冰被设计成一个 18 岁的女性角色,她可靠、富有同情心、深情并拥有一种奇妙的幽默感。
在小冰的优化方面,微软公司设定了一项名为会话对话转换(Conversation-turns Per Session,简称 CPS)的指标,代表着“聊天机器人与用户在对话场景中的平均对话转换次数”。其基本思路在于,CPS 指标越高,代表的对话周期越长,这似乎能够很好地体现用户满意度(在大多数情况下)。
另外,小冰具有分层结构,能够追踪对话状态,并从各种技能和行为中做出选择,从而随时间推移优化自身的影响能力。
自 2014 年启动以来,小冰已经生成超过 300 亿次对话(截至今年 5 月),目前有 70% 的回应内容源自小冰以往的谈话内容积累。
实际上,小冰并没有使用大量预学习组件,不过如果认真观察系统架构,就会发现其中明显采用了某些神经网络技术,例如在回应用户时,小冰可能使用“神经反应发生器”以提炼潜在的回语反应。同时,小冰还会利用预学习系统支持其它组件,例如分析图像并从中提取实体,而后借此与用户交谈或玩游戏。
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