新技术教会聊天机器人应对不确定问题

位于马萨诸塞州剑桥的AI创业公司Gamalon开发了一种能够教会机器处理不确定聊天问题的新技术，目前一些企业正在测试一种基于该技术的聊天机器人平台。

看上去有些矛盾的是，一种包含不确定性和模糊性的人工智能方法可以帮助未来的虚拟助手减少混乱。这种技术提供了一种方法，能够处理一句话中可能传达的多种含义，从而使计算机可以进行更有意义和更连贯的对话。如果一个人说的话或键入的内容含糊不清，系统会给出一个最可能的判断。

当前的虚拟助理和聊天机器人通常遵循简单的规则来回答问题。统计机器学习方面的最新进展可以通过某些方法增加上述应用的灵活性，如让机器通过搜索大量文本来找到问题的答案。然而，这两种方法都可能因为语言中经常包含的过度复杂性和含义模糊性而成为牺牲品。

Gamalon的创始人兼首席执行官Ben Vigoda告诉麻省理工科技评论（MIT Technology Review），他们公司的方法也依赖于规则和机器学习，但向组合中增加了一种概率技术，能够整合自动处理不确定问题的程序。

在实践中，这意味着系统可以通过最好地猜测语言的含义来处理其中的不确定性。它还提供了一个会话记忆功能：在询问今天天气如何之后，你可以提问“明天（天气）会怎么样？”

Vigoda表示：这种方法可以让机器根据少量的数据完成学习，并能够降低错误率。该方法也可以对机器的反应方式做出解释。Vigoda说：“语言与决策树并不完全相似。我们正在努力模仿人的行为。”

Gamalon还创建了一个界面，以方便普通用户与系统进行交互。它们可以通过为对话定义选择树来构建强大的聊天机器人，从而让底层系统能够处理对话中可能出现的各种不同方式。该技术目前正在接受多家公司的测试。

Gamalon公司训练机器来执行任务的方式与其他的很多AI公司不同。然而，越来越多的专家认为，要想取得重大进展，可能还需要新的技术。

自然语言处理方面的任何进展都可能产生巨大的商业和实际影响。像Alexa或Siri这样的语音助理代表了计算机交互的非常方便的新方式，但它们在使用语言的方式方面极其有限。除非你能仔细地说话，使用语音助手和聊天机器人可能获得令人非常愤怒的体验。

哥伦比亚大学的教授David Blei说，Gamalon的方法汇集了机器学习中几个重要的新兴主题。他表示，让AI系统更具互动性和可解释性的想法尤为令人兴奋。他说：“交互式的机器学习就是要让人介入到循环之中。这为我们想象强化智能的作用提供了一个非常现实的方式。”