AI+对话,可知可解

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从1956年被认为是全球人工智能研究起点的学术会议,到2016年,AIphaGo与世界顶级围棋高手李世石的人机世纪对战,掀起了人工智能浪潮的新高潮。人工智能似乎离我们越来越近,并在许多方面服务人类。但必须承认的是,人工智能要通过自然语言处理与人类自如交流还是一个“终极挑战”。如何应对这些挑战,以及当下的人机交互实践,今天这篇文章由香侬科技创始人兼CEO李纪为老师为大家详细解答。

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人工智能的终极难题之一:人机对话
人机对话,是人工智能领域的一个子方向,通俗的讲就是让人可以通过人类的语言(即自然语言)与计算机进行交互。作为人工智能的终极难题之一,一个完整的人机对话系统涉及到的技术极为广泛,例如计算机科学中的语音技术,自然语言处理,机器学习,规划与推理,知识工程,甚至语言学和认知科学中的许多理论在人机对话中都有所应用。当下,我们都使用过小度或者siri,给大家最直观的感受就是很弱智,我们想要解决的问题就是如何让对话系统变得不弱智。

在现实生活中,对话就是我们平时的聊天,内容会依据环境、心情、目的、年龄等不断变化,我们的愿景是希望机器可以像人一样聊天的人工智能。但人工智能从上世纪50年代萌芽,由图灵测试的猜到如今的siri,发展到今天,机器依然不能处理复杂对话。如美国的一个真人秀演员在节目里调戏siri,跟siri聊天,想让大家看siri有多智能、多聪明。当他让siri写一个节目,siri会发现一个问题,当问siri稍微复杂点的问题时,它不懂就会搜索,会问什么意思,要搜点什么。从这个例子中看出,整个对话缺少整个事件或者聊天的人,siri并不知道它是谁、后面包含是什么特质,也不知道要做什么。因此,siri目前是比较弱智的,它出现的这些错误究其背后是算法框架的错误。对话系统里,有匹配说话的触发词,会触发数据库规定的某些场景,这些场景最重要的是要明白这句话的目的是什么,最后由分类器把说的话连起来,再根据上下文触发后面的对话。

可解释性AI 可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence, XAI)是指智能体以一种可解释、可理解、人机互动的方式,与人工智能系统的使用者、受影响者、决策者、开发者等,达成清晰有效的沟通,以取得人类信任,同时满足监管要求。AI VS. XAI简单而言,可解释性可用于两个阶段:模型之前(pre)和模型之后(post)。算法的透明性和简单性(Algorithmic Transparency and Simplicity)表达的可解构性(Decomposability) 阅读详情

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