當道格拉斯·亞當斯(Douglas Adams )在《銀河系漫遊指南》中寫道:“人生、宇宙乃至萬物的終極問題,答案都是42歲。”Google最新研發的機器人也許不同意這個觀點。
據《每日郵報》報導,科技巨頭Google公司研究人員日前訓導了一場人機智能對話。這個受訓和人對話的電腦系統,事先並沒有利用技術支撐預置一系列的問題,卻能進行常識性甚至是哲學對話。
據悉,這個“對話模式”由Google Brain專案研究人員Oriol Vinyals和Quoc Le創建。他們利用的這個系統可以分析對話的前後邏輯,然後從不同的資料集搜集資訊—不管是一個IT手冊,電影臺詞還是名著語錄或者其他,來分析出下一個對答語句。
舉例來說,在有關技術支援的問答環節中,機器能夠診斷出使用者的虛擬網路隱私的問題,或者是解決瀏覽器崩潰等問題。這個機器人一直負責和人類的日常智慧對話,它會提出關於自身的問題,或者是回應對方的回答。從它被訓導之際起,研究人員會提出越來越複雜、高級的問題——涉及到使用一個更大的資料庫來獲取常識,以及道德、倫理和生命的意義等模糊化的答案。但這個機器人把這些答案都混淆了。
這個機器人能夠正確識別天行者盧克的身份,以及知道貓會不會飛、天空的顏色等。當被提問“生存的目的是什麼”時,它回答道:“為更高的利益作貢獻”。而當被問到“生命的意義是什麼?”時,機器人的回答竟是:“為了永生。”
然而,它卻不能回答“情緒的目的是什麼”,甚至混淆了“道德”和“利他主義”的含義。
比如,它說“孕育一個孩子是不道德的”,還有對利他主義的定義是“如果你不信仰上帝,你就不會瞭解”。除此之外,它對簡單的數學問題也答不上來,也說出過“蜘蛛有三條腿”的話來。
“會話建模是實現自然語言理解和機器智慧一項至關重要的任務,”研究人員在論文中表示,“這是個神經會話模型”。“老式的方法固然存在,但往往這些方法被限於特定的領域(比如定張機票),而且需要人工預置規則。”
“在這篇論文裡面,我們展示了一個簡便易行的方法來完成這項任務,即sequence-to-sequence結構。”
本月早些時候,Google曾公佈了一系列圖片來說明這個系統是如何運作的。它展示了當系統出錯時究竟發生了什麼,以及系統自身是如何修正的。這些圖片的生成經過一定的過程——首先將一張照片輸送至神經網路,並命令系統重點識別其特性,由此而生成。Google AI團隊的成員表示,人工神經網路的應用使得圖像分類和語音辨識技術獲得顯著的進步。
然而,Le和Vinyals的設計成果只停留在概念層面。但可以駕馭聊天機器人這一進展,或許讓我們向智慧人機對話的世界又靠近了一步。而最重要的是,小編認為,這個項目在研究機器人的同時,也是一場關於人類自身的向內探討。(子昕)
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