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四個時期:聊天機器人智能化發展的歷史沿革

匡野
2023年10月23日09:00 | 來源:人民網-科普中國
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自1956年人工智能相關概念在美國達特茅斯會議(Dartmouth Conference)上被提出以來,“讓機器擁有甚至超越人類水平的智能”成為人工智能研究領域的終極使命,而設計出接近於真實人類對話交流能力的聊天機器人成為該領域的主流研究方向之一,自然語言處理能力及圖靈測試(The Turing Test)則成為衡量人機交流水平的決定性標尺。因此,基於計算機自然語言處理能力所處的不同層級,可將聊天機器人智能化發展進程大體劃分為下述四個時期。

聊天機器人智能化發展的第一個時期是20世紀60至80年代,主要採用“詞典+規則”(dictionary/lexicon + rule)的自然語言處理范式,以麻省理工學院人工智能實驗室的計算機科學家約瑟夫·維森鮑姆(Joseph Weizenbaum)1966年發明的伊麗莎(ELIZA)與斯坦福大學精神病學家肯尼思·科爾比1972年撰寫的帕裡(PARRY)為智能聊天機器人的早期典型代表。二者雖然均較為成功的實現了在英語語境下,對人類提問中的部分關鍵詞做出特定回應,但在人機交流過程中,機械化、程式化特征明顯。此后十幾年內所誕生的諸如瑞克特(Racter)、專家系統(Expert System)、尤內克斯顧問(UNIX Consultant)等一系列聊天機器人,基本延循了伊麗莎與帕裡的設計思路與技術原理。在這一時期,原始的編程語言、簡短的程序代碼、存儲在計算機內存中容量有限的數據庫以及基於關鍵詞匹配人工編寫回復的技術原理,極大地制約著人機交流效果。

第二個時期是20世紀90年至21世紀初,以美國科學家兼慈善家休·勒布納(Hugh G. Loebner)1990年設立的勒布納人工智能獎(Loebner Prize)為標志性起點。在該獎項激勵下,聊天機器人智能化進程全面提速,誕生出了基於“統計模型”(statistical models)自然語言處理范式的阿爾伯特一號(Albert One)、愛麗絲(ALICE)及埃爾伯特(ELBOT)等典型代表。其中,愛麗絲被視為當時智能化程度最高的聊天機器人,分別於2000年、2001年、2004年三次問鼎勒布納獎。盡管愛麗絲通過擁有大量將輸入模式匹配到輸出模式的簡單規則來彌補形態、句法和語義處理模塊的不足,提升對話功能,但基於AIML(Artificial Intelligence markup Language)構建的閑聊系統無法與人維持長時間對話,因此在一定程度上導致了它最終未能通過圖靈測試。

第三個時期是21世紀初至20年代,以蘋果Siri、微軟Cortana、谷歌Google Assistant以及亞馬遜Alexa等服務於私人用戶的數字助理為代表。這一時期的智能聊天機器人基於“深度學習模型”(deep learning models)的自然語言處理范式,採用語音識別與信息檢索技術,能夠為用戶提供個性化和便捷性的服務。相較於前兩個時期,此時的智能聊天機器人已經能夠初步實現人機的雙向交流,既能被動接受由人類通過熱詞觸發的對話,也能主動把握人機交流機會,如適時提供臨近事項提醒、根據上下語境推薦產品和服務等。然而必須指出的是,雖然此時的智能聊天機器人對話應用場景更加泛化、深化,但依舊與接近於真實人類對話交流能力存在較大差距。例如,對於不能直接回答的請求,數字助理智能聊天機器人往往會爬取網頁上的相關信息,以鏈接的方式推出,讓用戶自行尋找,人工智能瞬間變為了“人工弱智”,高效的人機交流備受阻礙。

第四個時期是20世紀20年代,以採用“預訓練+微調”(pre-training + fine-tuning)自然語言處理范式的生成式人工智能ChatGPT為標志性代表。ChatGPT所使用的語言模型——LLM(Large Language Model),包含了超千億規模的模型參數、超強大的算力運行效能以及人類反饋的強化學習技術(Reinforcement Learning with Human Feedback,RLHF),這使其能在不斷自主學習之中強化語言生成能力,在不同情境之下正確理解語義並實現高質量文本生成,實現輸出文本與用戶需求和認知的一致性,從而實現與用戶持續穩定的對話。ChatGPT升級版GPT4在大型語言模型上進一步創新,實現了多模態,支持文本和圖片的雙形態輸入,能在讀懂文本的同時理解圖片內涵,進一步拓展了人機交流的維度。縱觀媒介沿革史,人類在與媒介的觸達方式和情感體驗方面已經從文本演進至視覺、從游離轉向沉浸、從現實拓展至虛實。因此,不難想象,在走向通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)技術的途中,視覺化的多元互動、沉浸式的深度體驗、融合性的虛實環境都將成為人機交流場景下必不可少的要素,屆時人機交流能力將呈現爆炸式增長。(作者系中國傳媒大學新媒體研究院助理研究員 碩士生導師)

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(責編:邢鄭、楊鴻光)

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