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驅動中國2018年1月29日消息  眾所周知，Facebook對于聊天機器人研發(fā)一直熱情高漲，但在對話技巧方面卻始終擺脫不了“機器化、程序化”的影子。在最近的報告中，Facebook的研究人員指出聊天機器人的一些關鍵能力都需要得到提升。

與一般的機器人聊天便可知，機器人在與人類對話過程中出現“答非所問”、“詞不達意”是常有的事，而且在周圍環(huán)境太過嘈雜的情況下，聊天機器人能否在噪音中辨別與它對話的人的語音信息并及時回應可以說相當具有挑戰(zhàn)。

機器人的反應時間也會讓用戶在使用時感到并不自然，因為聊天機器人在一段對話中，他們難以保持貫穿始終的性格。聊天機器人無法記住自己以往所做出的回應，也無法記住那些曾經和它交流過的人，從而導致對話出現錯亂。因此一開始人們與機器人聊天的好奇感也會在種種不適感中漸漸消退。

為了解決這些問題，Facebook的工程師自己構建了數據集來訓練AI。這些數據集來自亞馬遜的Mechanical Turk線上市場，包含了超過16萬條對話。

有意思的是，它們并不是完全隨機的數據。據報道，為了給聊天機器人創(chuàng)建連貫的性格，亞馬遜的團隊甚至給旗下所有聊天機器人都創(chuàng)建了檔案。例如，其中一個聊天機器人對自己的描述為：“我是一個藝術家，我有4個孩子。我最近還養(yǎng)了一只貓。我喜歡散步，我喜歡看《權利的游戲》。”

不得不說，研發(fā)聊天機器人遇上“語義理解”這個巨大難題，想要像正常人一樣對話非常難，但Facebook給旗下聊天機器人創(chuàng)建檔案的方法卻把聊天機器人又向前推進了一步。