聊天机器人的各种疑问

发布网友发布时间：2022-05-11 04:15

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热心网友时间：2024-02-09 02:59

如何评判一个机器人是否足够智能。
旁观者大多认为一个机器人能够回答的问题多，可以视为较智能，而不论是什么数据结构或算法的机器人，只要堆砌足够大的数据，在回答问题方面都能做到较为相近的正确率，显然，能够回答的问题数量只是代表了这个机器人后台的数据库是否足够大。
而智能不应是比较谁的数据库足够大，智能是多方面的体现：
1、学习能力
这是最根本，也是最难以提升的一条标准，一个可以自动成长、但数据量很小（能够回答的问题较少）的机器人显然是比一个不能自动成长、但数据量庞大（能够回答的问题较多）实用。机器人的本质是帮助人类，减少人类在各个领域的劳动量，如果一个机器人需要人工录入所有的知识，这本身就增加了人类的负担，是与制造机器人的初衷所违背的，这也是当前聊天机器人虽然较热，但应用较少的一个根本原因。
2、数据筛选能力
在拥有了自学习能力之后，机器人是对知识照单全收，还是有选择的学习较为正确的知识，是进一步评判机器人智能程度的一个标准。
如果机器人只能对知识照单全收，这个学习能力是不完整的，机器人还应或多或少拥有筛选能力。
3、自升级能力
在机器人按照设计者的数据结构、算法做到了自学习，并且拥有了一定程度的知识筛选能力之后，自升级能力会成为下一个堡垒。
学习能力的本质是按照设计者的算法将输入数据结构化为这个机器人的数据组织结构。
当“按照初始算法去结构化各类输入数据”之后，经过统计，发现这类规则不能适应某类知识组织形式或某领域知识时（错误率提高），设计者们应考虑如何让机器人尝试调整算法规则和数据组织结构以使得在错误率较高的知识组织形式或领域降低学习的错误率。
而很多早年出现的各类中文机器人，由于使用的都是最原始的“关键词匹配”方式，并没有数据结构的概念，是不应列入“智能聊天机器人”的范畴。
以下是A和J的一段对话：
1-A：你做梦么？
2-J：做。
3-A：当然。那么，你能记住你的梦么？
4-J：我能非常清晰生动地回想起它们。
5-A：是怎么样的？
6-J：我还不想跟一个机器人调情
很明显，机器是可以有“记忆的”。
如果没有长时记忆体，根据第2句：做。如何能够产生第3句？
如果没有长时记忆体，A是不会知道第2句的“做”是指的做什么，而第3句却精确的继续围绕“梦”的话题在讨论，说明A是有长时记忆体的。
飞信助手同样还没能在这方面更进一步，它只能对一句话做出快速反应，而没有连贯的思维能力和逻辑能力。距离真正的人工智能，飞信助手还只能称得上是小把戏，本质上它没有主动思考联想和记忆的能力。正如获得勒布纳奖铜奖的罗伯茨所说：“我并不深信图灵的理论，也不相信艾尔博特能思考。”作为艾尔博特的创造者，他打比方说，“如果你知道一种魔术秘密何在，明白它如何完成，它对你来说就不再神秘。”
但是它又确实代表着一种方向，在一定意义上，飞信助手相当于一个网络搜索引擎，负责网络信息的自动搜索、查询和处理，只是，它更亲切形象化，更符合人际交流习惯。飞信助手们的出现，似乎也有另一层意义，它展现出来的聪明与狡黠，会不会意味着——我们人类的思维和语言也许没有这么难模仿？会不会意味着——人类的语言习惯可以被总结复制，然后再将这个规律用在人类身上？
再进一步想象一下，或许某一天，电影《黑客帝国》里的场景真的会出现。人类制造了机器人，机器人却叛变，与人类爆发战争。会思考的电脑控制了人脑，人类则在电脑的欺骗下生活？