【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】1月31日报道 （编译：叶展盛）
尽管人工智能助手M已经被关闭，Facebook并没有放弃聊天机器人。在过去几年里，这家公司在悄悄改善自己人工助手的能力：让机器人学会聊天。
Facebook FAIR实验室的研究员们于本周公布了一份电子文档，里面讲述了这个任务哪些方面还完成得不好：首先，在聊天过程中，针对同一事物，它们没有表现出“前后一致的性格”。其次，它们不记得自己或聊天的对象在过去讲过什么。最后，当面临自己理解不了的提问时，它们只会给出自己预先编程好的回答，比如“我不知道”。
聊天机器人的目标并不是为了“审讯”，而是“交流”，为了创造出这种属性，研究员借助了深度学习。也就是说，研究员不会预先针对某些问题编写出答案，而是让聊天机器人浏览大量数据进行学习。
研究员们表示，目前这种方法已经取得了一定的成果，但仍然面临着一个挑战，那就是如何在一开始获得正确的数据。许多同一时期的聊天机器人会通过电影的剧本来训练。也就是说他们是真正地在聊天（而不是针对某种任务，如客户服务，进行直接的对话），在聊天的过程中，他们会突然提出某些奇怪的问题。
实验人员：我喜欢美味的牛排。你呢？
机器人： 我爸常常告诉我，如果我们过去有你那么多的钱——那么我们每天吃的牛排和冰淇淋能多三倍。
实验人员：除了牛排和鸡肉，我还吃熏肉。
机器人：我爸常常告诉我，如果我们过去有你那么多的钱——那么我们每天吃的牛排和冰淇淋能多三倍。
实验人员：是的，你刚刚已经讲过了。
机器人：动态结构能够吸收震动。
实验人员：是的，它可以，我在从事健美的时候就知道了。
机器人： 先生们女士们，全世界最强壮的男人正在试图吹爆一个热水瓶。
显然这段对话不太愉快。为了解决这个问题，Facebook的工程师建立了自己的数据集来训练机器人。这个数据集被称为Persona-Chat，里面包含了超过16万条对话，它来源于亚马逊Mechanical Turk市场里的员工。
Persona-Chat聪明的地方在于它的闲聊不仅包含了随机性。为了给予数据一定的结构性，同时为了解决聊天机器人前后性格不一致的问题，Mechanical Turk的员工被要求要在对话中突出自己的性格特色。
这些数据被用于训练现有聊天机器人的神经网络，最后的结果会被另一组Mechanical Turk的工作人员印证。在每个案例中，他们都被要求和特定人格驱动的机器人聊天，并将它和其他人以及机器人作对比。也许你能猜得到，这些机器人在“流利性”、“前后一致性”的方面虽然比不上真人，但是也远远超过了先前用电影剧本训练的机器人。
实验人员： 我刚刚踢完了足球，你最近在做啥？
机器人： 我没有宠物，我大多数的空余时间都用在写作上，你呢？
实验人员：我刚刚从大学毕业，正在找工作。
机器人：我已经毕业了，专业是写作和诗歌。
实验人员：你的作品里有没有哪些已经被出版了？
机器人：我主要写小说。
实验人员： 你喜欢看体育竞技吗？
机器人： 你喜欢《狮子王》吗？它是我的最爱。
实验人员：你结婚了嘛？我快要结婚了。
机器人： 哈哈！我很忙，最近有部小说快要完成了。
很有趣吧，尽管这种机器人在流畅性和前后一致性上取得了不错的分数，但是测试结果表明和它聊天反而没有那么高的互动性。Facebook的研究员并没有对此作出解释，也许就是受特定人格的限制，聊天的内容离不开某些特定的话题。
