6年前，人工智能AlphaGo戰勝李世石，成為第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人。

如今，作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，人工智能正在對經濟發展、社會進步等多個方面都產生著重大而深遠的影響。

在人工智能浪潮的推動下，聊天機器人的各方面技術也獲得飛躍式提升，在諸多行業中得到廣泛應用，為用戶提供了全新的交流方式。

我們將用兩期內容，來闡述了聊天機器人中對話交互的主要技術，從理解、擬人、及與人互動三個方面說明當前對話系統面臨的挑戰。并嘗試勾勒出下一代類人對話系統應具備的主要技能。

用戶與具有情緒支持和心理共情技能的

智能虛擬人emohaa的對話

近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，各種形態的聊天機器人以新型有效的溝通方式，為普通大眾提供智能、高效的服務，在私人助理、客服等各類場景有著廣泛的應用。在當前技術下，對人類語言的理解和表達是聊天機器人實現真正的擬人化交互過程中面臨的巨大挑戰。

作為實現智能交互的關鍵模塊，對話交互技術的研究在學術界和工業界一直備受關注。讓機器人擁有了與人類交流的能力，能夠通過語音和語義識別等智能技術識別使用者的意圖，并且將會按照使用者目前的意愿來達到具體的互動目的。對話交互技術的研究，在進一步推動聊天機器人產業發展、實現智能化的過程中具有巨大的意義和價值。

在人工智能領域，對話系統的發展歷史非常悠久，在英國電腦科學家Alan Turing于1950年提出圖靈測試，即測試機器能否表現出與人類似或無法區分的智能，而對話系統就是圖靈測試最自然的表現形式。美國麻省理工學院人工智能實驗室的德裔電腦科學家Joseph Weizenbaum則是在1964年至1966年期間打造史上第一個聊天機器人“Eliza”，并定位為模仿人本主義療法（Rogerian psychotherapy）的心理治療師。

“Eliza”是以MAD-SLIP程序語言編寫，并且在36位元架構的IBM 7094大型電腦上運作，所有程序代碼約在200行左右。執行過程中，“Eliza”會透過分析所輸入文字內容，并且將特定字句重組，變成全新字句組合。

Eliza 的名字源于愛爾蘭劇作家蕭伯納的戲劇作品《賣花女》中的角色，劇中出身貧寒的賣花女 Eliza 通過學習與上流社會溝通的方式，變成大使館舞會上人人艷羨的“匈牙利王家公主”。作為世界上第一個聊天機器人，Eliza 被其作者賦予了“心理治療師”的角色，在人工智能的整個發展史上具有重要的地位。

據說，Weizenbaum教授將Eliza系統給同事們使用，

他們都以為Eliza是一個真人，還交談了很多隱私的事情。

2011年，蘋果推出的語音助手 Siri也使得智能助理在工業界引起了廣泛關注。微軟于2014年發布了首個社會機器人——微軟"小冰"，它能夠提供一個開放式的領域聊天功能。2020年，在大數據、大算力的支持下，大量大型預訓模型陸續推出，它們不僅可以回答用戶的問題，還能以有趣的方式進行各種話題討論。這些預訓練模型將對話系統的研究推向了一個新的高度，在開放領域的會話能力方面有了新的突破。

對話系統的發展里程碑

對話系統發展至今，已經可以與用戶產生非常自然地對話。在2017至2019年間，連續舉辦的三屆Alexa大獎賽中，最好的對話系統能夠與人類用戶開展超過10分鐘的聊天，聊天內容不受領域和話題限制。以Emohaa為例，他不僅能理解“講個笑話”這一含義，并且已經可以在與用戶的對話中，展現出自然的幽默感。

另一個例子是FAIR在2020年發布了的Blender，其最大的參數規模達到94億，并且使用了8880億個詞匯。Blender可以將不同的技巧融合在一起，包含個性嵌入、知識賦值和表達共情，使得人機對話更加具有人性化。

在人工智能領域，相關技術的發展和進步為對話系統的研究帶來了機遇，這對于促進人工智能以及聊天機器人的發展有著十分重大的意義。

當前對話系統可以總結為以下兩種類型，第一種是任務導向型的對話系統（Task-Oriented Dialog System），它通常以幫助用戶完成具體的任務為目的，如手機助理、客服機器人，訂票機器人等；第二種是開放域的對話系統（Open-Domain Dialog System），它經常會在一個開放的區域里和用戶聊天，并且利用各種談話技巧來增加他們的互動，例如提供娛樂、給出建議、討論有趣的話題、提供情感安慰等。

任務導向型對話系統（左）

和開放域對話系統（右）的典型結構

開放域對話系統中，通常要求系統對對話環境和用戶的情感需求有更深刻的理解，以便在正確的時間使用正確的對話技能，從而產生更富有個性和同情心的回應。

那么現有的對話系統，又存在哪些挑戰和不足呢？

首先是關于語義的認識。語意理解是人類進行會話活動的基礎和核心，是對話活動的先決條件。它要求系統能夠理解對話、理解用戶，甚至關聯對話之外的背景信息。在早期的測試階段，當用戶問Emohaa“你為什么叫Emohaa”，Emohaa卻仍然回復“我叫Emohaa”，意義就差得非常遠。

其次是人格認同的連貫性問題。同樣舉一個在早期測試階段的案例：當用戶問Emohaa家庭成員相關問題時，Emohaa在不同時刻回答“我有一個妹妹”和“我沒有妹妹”這種信息不一致，會讓用戶產生困惑。如今這些問題正在迭代中改進和完善。

最后是交互性的問題。在開放域對話系統中，其設計的目的通常是滿足用戶的社交需求，比如情感和社會歸屬感等，以最大限度地提高用戶的長期參與度。系統語義理解和個性身份一致性問題，將直接影響用戶的體驗，導致低質量的交互。此外，如何在各種場景下應對用戶的負面情緒，如失落、悲傷等，也是提高對話系統交互性中面臨的巨大挑戰。

總的來說，當前的對話系統面臨三個問題，第一個是語義理解的問題，第二個是個性身份一致性的問題，第三個是互動性的問題。在語義理解方面，我們希望對話系統能夠理解內容（content）、文本（context）和場景（scene）；對于個性身份一致性問題，我們希望對話系統能夠產生與個性和身份一致的對話，具有類人的個性和身份；對于互動性問題，我們希望對話系統與用戶進行情感、情緒上的交流，然后綜合運用各種行為策略，實現強互動性的對話。

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總結

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