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9.2 聊天机器人的历史

发布于 2024-01-26 22:17:32 字数 3442 浏览 0 评论 0 收藏 0

我还记得那天父亲让我坐在他的IBM XT面前,看着它黑色和绿色闪烁的监视器,并让我和“它”说话。对话大致是这样的:

>Hello? How are you feeling today? 
>Hi. Who is this? 
>Hi there… how are you today? 
>I'm fine. You didn't tell me who you are. 
>We should be discussing you, not me. 
>We should? Why? 
>Let's change focus a bit… Tell me about your family. 
>You are impossible to have a conversation with. 
>Can you elaborate on that? 
>You are killing me. 
>Perhaps you would like me to be killing you. 
>Ok, you are freaking me out. 
>Perhaps you're really talking about yourself? 
>What?? That makes no sense. 
>How would an answer to that help you? 
>END 
>Very Interesting. 
>QUIT 
>Thank you for talking with me. 
>#$###$#@@...

和我交谈的“它”是一个名为ELIZA的程序。由Joseph Weizenbaum于20世纪60年代中期,在麻省理工学院人工智能实验室编写。他创建ELIZA来模仿罗杰斯心理治疗师[1]的反应。虽然无论从何种层面来理解,这些反应都是很滑稽的,但是该程序能够说服一些用户,让他们觉得正在和一个真实的人聊天。考虑到它的代码不足200行,并使用随机化和正则表达式进行鹦鹉学舌般的应答,这已经是一个了不起的壮举了。即使在今天,这个简单的程序仍然是主流的做法。如果你问Siri ELIZA是谁,她会告诉你她是一位好朋友以及出色的心理医生。

如果说ELIZA是聊天机器人的雏形,之后我们又看到了什么?最近这些年,新型的聊天机器人爆发式地增长,最值得注意的是Cleverbot。

Cleverbot于1997年在互联网上问世。从那时起,这个机器人已经进行了数亿次的对话。不像早期的聊天机器人,随着每次对话的进行,Cleverbot(机如其名)似乎变得更加智能。对于该算法确切的工作原理,相关细节很难找到,据说是将所有的对话记录到数据库中,并通过识别数据库中最类似的问题和回应,来找到最合适的答复。

我在图9-1所示的屏幕截图中,提出了一个无意义的问题,你可以看到Cleverbot根据字符串的匹配,发现了和这个问题中所讨论对象相类似的事物。

图9-1

我继续相关的话题,如图9-2所示。

我再一次得到相似的答复。

你还会注意到,话题可以在多个会话中持续。对于我的回答,它要求我提供更多的细节,并证明我的答案是合理的。看上去,这是使Cleverbot更聪明的方法之一。

图9-2

虽然聊天机器人学习人类可能很有趣,但它们也有黑暗面。

就在这一年,微软在Twitter上发布了一个名为Tay的聊天机器人。微软邀请人们向Tay提出问题,Tay会根据她的“个性”做出回应。显然,微软对这个机器人进行了特定的编程,让其看上去像一个19岁的美国女孩。她希望成为你的虚拟“好友”,唯一的问题是她听上去像一个年轻的极端主义者。

由于一系列令人难以置信的煽动性推文,微软被迫在Twitter上关闭了Tay,并发布道歉:

“现在很多人都知道,星期三我们推出了一款名为Tay的聊天机器人。对于Tay意外发布的攻击性和伤害性的推文,我们非常抱歉,这并不代表我们的立场或者我们支持谁。现在Tay已经下线,对于和我们的原则以及价值观相冲突的恶意内容,需要及时地预测,只有当我们有信心可以更好地预测时,才会让Tay再次回归。”

——2016年3月25日微软官方博客

显然,想要在未来对公众发布聊天机器人的品牌,应该从这次事件中吸取教训。

毫无疑问,品牌商们正在接受聊天机器人。从Facebook到Taco Bell[2]都在进入这个领域。

来看看TacoBot,如图9-3所示。

图9-3

是的,这是一个真实的例子,尽管发生了Tay那样的事件,未来的UI还是很有可能成为TacoBot这样的东西。最后一个例子可能进一步解释这是为什么。

Quartz最近推出了一个将新闻转变为对话的应用程序。在聊天中你的代入感更好,就像倾听一个朋友述说新闻,而不是让系统简单地排出故事列表。如图9-4所示。

David Gasca,Twitter的产品经理,在Medium的一篇文章中描述了他使用该应用的经历。他描述了会话的本质如何触发了只有人与人之间才有的那种感觉。下面的内容是有关他在这个应用中遇到广告时的感觉:

“与简单的展示广告不同,和我的应用对话时,我觉得欠它些什么:我就想单击。在潜意识的层次,我觉得需要互动,不能让应用程序失望:因为应用程序给了我这些内容。到目前为止它都很棒,我也喜欢GIF的动图。我也许应该单击这个广告,因为应用程序正在很耐心地询问我。”

如果这种体验是普遍的——我也期望它是——那么这可能是广告界的一件大事,毫无疑问,广告的利润将推动UI的设计:

“机器人的行为越像一个真实的人,它就会越像真人一样被对待。”

——Mat Webb,技术专家,《Mind Hacks》一书的合著者

到目前为止,你可能很想知道这些东西是如何运作的,所以让我们继续吧!

图9-4

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