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为什么聊天机器人会失败 - 2018年新加坡世界人工智能展

Iaroslav Kudritskiy
首席运营官。Respond.io
2018年8月24日

RocketbotsCEO 和香港人工智能协会主席,Gerardo Salandra ,在新加坡的世界人工智能展上向热切的人群讲述了 "为什么聊天机器人会失败 "的话题。 

Rocketbots由Salandra创立,最初是香港的一家聊天机器人机构,现在已经变成了一个人工智能驱动的服务台平台。正是Rocketbot作为一个机构的最初起步,让我们对聊天机器人行业有了很多的了解,主要是聊天机器人的缺点,以及这些缺点在技术上的来源,还有它对企业对人工智能的看法的影响。Gerardo的第一个观点来自于聊天机器人的痛苦,它们的不断失败。几乎可以肯定的是,每一个机器人与人类的互动都有一个不可避免的失败,而这仍然是基于检索的人工智能发展的正常情况。萨兰德拉说,基于检索的人工智能几乎不是人工智能,因为它使用简单的决策树来创建对话,并利用计算机的速度来使它看起来很聪明。基于检索的人工智能的学习来自于数据输入和机器学习,以完善一个不完善的决策树。训练不力、数据不全、计划外的对话株连,以及人类语言的胶着,是聊天机器人失败的主要原因。 

企业级业务已经投入了大量资金,利用聊天机器人为他们带来好处,特别是在与客户互动时,以减少客户支持人员的成本。然而,聊天机器人的失败给客户留下了不好的印象,因此也给那些为几乎没有效果的解决方案投入时间和金钱的公司留下了不好的印象。这种洞察力促使Rocketbots转向客户交流平台SaaS ,以及一种新的人工智能方法--神经网络人工智能。神经网络像人类一样学习,积极的输入会加强决策,而消极的输入则使它不会学习错误的选择。这样的模型确实解决了大部分导致基于检索的聊天机器人失败的问题,但它也有自己的缺点。 

萨兰德拉提出的一个例子是微软的人工智能Tay的失败,它在一次公开演示中从社交媒体互动中学习。Tay从提供给它的所有数据中学习,不幸的是,它最终产生了一个具有攻击性、种族主义和充满亵渎的观点和声明的人工智能。因此,虽然这种学习方法被证明是有效的,但它表明神经网络需要像小孩子一样得到适当的培养,这样它才能学到最好的东西。在人工智能能够完全自动化地进行人与机器人的互动之前,这将是一个时间问题,但通过有效的培养和目标设定,我们有理由相信对话可以在一定程度上自动化。 

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