By 超神经
场景描述：Facebook 近日开源了新的聊天机器人 Blender，表现优于现有对话机器人，更具个性化。
关键词：Facebook 聊天机器人 Blender
4 月 29 日，Facebook AI 和机器学习部门 FAIR 发布博客宣布，经过多年研究，他们已近构建并开源了一个新的聊天机器人 Blender。
Blender 结合了多种对话技能，包括个性、知识和同理心，能够使 AI 更具人性化。
击败谷歌 Meena，更像人类
FAIR 声称 Blender 是 GitHub 上最大的开放域（Open-Domain）聊天机器人（开放域聊天机器人也成为闲聊机器人），其性能优于现有的生成对话的方式。
GitHub 上提供了经过预先训练和经过微调的 Blender 模型，基础模型包含多达 94 亿个参数，是谷歌对话模型 Meena 的 3.6 倍。
GitHub 地址：https://parl.ai/projects/blender/
Blender 会主动提起一些话题与人类互动
在谷歌于一月份推出 Meena 时，Google 称其为世界上最好的聊天机器人。
但在 Facebook 自己的测试中，有 75％ 的人类评估者发现，Blender 比 Meena 更吸引人，还有 67％ 的测试者认为，Blender 听起来更像人类。另外有 49 % 的人最初没有分辨出聊天机器人和真人。
和通常聊天机器人不同的地方在于， Blender 可以用有趣的方式谈论任何事情。它不仅可以帮助虚拟助手解决许多缺点，而且承诺在企业、工业或面向消费者的环境中，能够让对话式 AI 系统（如 Alexa，Siri 和 Cortana）与人类的交互比以往更加自然，能够提出并回答各种各样的问题。而且还会表达出同情、严肃等情绪。
对于这种结果，Google 尚未回应媒体的置评请求。
Blender 杀手锏：超大规模的训练数据
Blender 的能力，来自其训练数据的巨大规模。它使用了 15 亿个公开 Reddit 对话进行训练。
然后，使用附加的数据集对其进行了微调，其中主要针对三个方面做了加强：
- 包含某种情绪的对话，以传授同理心（例如，如果用户说「我升职了」，它会回复说「恭喜！」）；
- 与专家进行对话，通过巨大的信息量，交给模型一些知识；
- 和不同角色的人之间的对话，以培养其个性。
由于模型太过庞大，因此 Blender 必须运行在两个计算芯片上。
而上述方式保证了 Blender 拥有强大的交互能力。
94 亿参数的模型需要
至少两个 32GB V100 GPU 进行交互
仍有不足：聊多了就露馅儿
尽管结果看起来很优秀，但是 Blender 的技能仍远没有人类的技能高。
到目前为止，团队仅在 14 个回合的简短对话中，对聊天机器人进行了评估 。研究人员称，如果聊天时间更长，或许聊天机器人的缺陷就会暴露出来。
简短的对话中，Blender 表现自然，几乎没有破绽
（蓝色为机器人）
另一个问题在于， Blender 无法记住对话的历史，所以在多轮对话中，还是会显露出不足。
Blender 还倾向于知识化或整理事实，这是对用于构建知识的深度学习技术的直接限制。也就是说它最终是根据统计相关性，而不是知识数据库生成其句子的。
它可以将著名名人的详细而连贯的描述串在一起，但带有完全错误的信息。团队正计划尝试将知识数据库集成到聊天机器人的模型中。
下一步：防止机器人被教坏
任何开放式聊天机器人系统，都面临着一个挑战：如何防止其说出有恶意或偏见的话。由于此类系统最终在社交媒体上进行了训练，因此可能会学会网络上有恶意的语言。
比如 2016 年微软家被教坏的聊天机器人 Tay
团队试图通过要求众包人员从用于微调的三个数据集中，过滤出有害的语言来解决此问题，但由于 Reddit 数据集规模太大，这一任务很难完成。
团队还尝试使用更好的安全机制，包括可以对聊天机器人的响应进行双重检查的恶意语言分类器。
研究人员承认，这种方法并不全面，因为需要结合语境来看，比如，「是的，太好了」这样的句子看起来不错，但是在敏感的上下文中，例如对种族主义言论的回应中，它就是有害的回复。
从长远来看，Facebook AI 团队还对开发更复杂的对话代理感兴趣，这些代理可以响应视觉提示以及文字。例如，他们正进行一个项目，名为「图像聊天」的系统，该系统可以与用户可能发送的照片进行个性化的对话。
所以，未来有一天，可能你的智能语音助手真的不再只是一个工具，而可以成为一个暖心的陪伴。而 Siri 也不会再闹出让人哭笑不得的笑话。
—— 完 ——
