从ELIZA到ChatGPT：对话式AI的世纪进化

从 ELIZA 到 ChatGPT：对话式 AI 的世纪征程（下）

20世纪60年代诞生的ELIZA是对话式AI的雏形，而21世纪的ChatGPT则标志着技术的巅峰。这段跨越半个多世纪的征程中，技术从简单的模式匹配发展为基于深度学习的复杂交互系统。下文将探讨关键技术节点，并辅以代码示例说明演进过程。

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ELIZA：基于规则的模式匹配

ELIZA的核心是通过关键词匹配和脚本模板生成回复。以下是一个简化版的Python实现，模拟其工作原理：

import re

responses = {
    r".*你好.*": "你好，请告诉我你的感受。",
    r".*感觉.*": "为什么你会有这种感觉？",
    r".*妈妈.*": "跟我多说说你的家庭。",
}

def eliza_response(user_input):
    for pattern, response in responses.items():
        if re.match(pattern, user_input.lower()):
            return response
    return "请继续。"

这种技术的局限性在于无法理解上下文，仅依赖静态规则。

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AIML：早期对话引擎

2000年代初，AIML（Artificial Intelligence Markup Language）通过XML结构化规则扩展了模式匹配能力。以下是一个AIML示例：

<category>
    <pattern>WHO IS ALAN TURING</pattern>
    <template>Alan Turing is the father of computer science.</template>
</category>

AIML支持有限的上下文记忆，但依然需要人工编写大量规则。

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Seq2Seq：神经网络的突破

2014年，Seq2Seq模型首次将神经网络引入对话生成。以下是用TensorFlow构建的简化版代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import L