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有了开发板和平台资源,AI语音技能开发没有想象那么难

2017-12-04 16:49:09 广州佩特电子科技有限公司 阅读

“学了那么久的机器学习,想不想亲自动手开发一款属于自己的聊天机器人?”

“我也可以吗? 但我从来没有涉及过语音技能开发这个领域”

“没关系,有了开发板和平台资源,AI语音技能开发没有想象那么难,每个人都可以开发自己的聊天机器人……”

AI语音.jpg

最早的聊天机器人


我们先来看看世界上第一款聊天机器人是什么样的:


1966年,在MIT任职的德裔美国计算机科学家Joseph Weizenbaum,开发出了一款名为ELIZA的聊天机器人程序。


通过运行名为DOCTOR的脚本,此程序可以用类似心理学家的方式和人类交谈。下面就是一段ELIZA和用户的经典对话:


User: Men are all alike.(男人都是一样的)


ELIZA: IN WHATWAY(比如)


User: They’real ways bugging us about something or other.(他们总是打探我们各种事情)


ELIZA: CAN YOU THINK OF A SPECIFIC EXAMPLE(你能举一个例子吗)


User: Well, my boyfriend made me come here.(我男票让我来到这里)


ELIZA: YOUR BOYFRIEND MADE YOU COME HERE(你男票。。。。)


User: He says I’m depressed much of the time.(他说我最近很“丧”)


ELIZA: I AM SORRYTO HEAR YOU ARE DEPRESSED(很抱歉你心情这么低落)


“她”的制造者引入了心理学家罗杰斯提出的个人中心疗法(Person-Centered Therapy),更多强调对话态度、尊重与同理心。Eliza并不主动提供内容,它只是引导用户说话。


那么ELIZA背后的计算逻辑是什么样的呢?简单得叫人想哭,其实就是一条条模式匹配和字符替换规则,下面是其中几条:


youare (depressed|sad) * => I AM SORRY TO HEAR YOU ARE \1

all *=> IN WHAT WAY

always* => CAN YOU THINK OF A SPECIFIC EXAMPLE


用户说失望/伤心,ELIZA就回答“我好抱歉啊”;

用户用了“所有”这个词,机器人就追问一句“以何种方式”;

如果用户说“总是”如何如何,程序就引导“你能举个例子吗”……


这样的语义识别模式让ELIZA成为了一款非常会聊天的机器人。


但是,这样一款机器人并不能解决现实的问题。如果用户需要的确定或者咨询某件事,得求助别的机器人。


闲聊机器人vs问题解决型机器人


聊天机器人,根据其具体陪人聊天的目的,至少能分为两个大类:Chitchat Bot (闲聊机器人),和Task Completion Bot(任务完成/问题解决型机器人)。


微软的小冰是前者的代表,这类机器人存在的目的就是陪用户闲聊。


大多数闲聊机器人,会希望用户消耗在聊天上的时间尽量长,但也不排除有些希望用户最好不要多花时间(比如贤二机器僧)。


各种客服机器人,个人助手/语音助手(包括微软小娜/Cortana)则属于后者。


它们存在的目的是为了帮用户解决确实的问题,例如查询某一种信息,或者完成某一个动作(例如:订机票、酒店、餐厅座位等)。


这两种机器人背后的实现机制差异巨大。


聊天机器人的实现技术


从学术研究的角度讲,聊天机器人所需技术涉及到自然语言处理、文本挖掘、知识图谱等众多领域


但具体到实践当中,在没有那么巨量的人工标注数据和大规模计算资源的情况下,于有限范围(scope)内,开发一款真正有用的机器人,更多需要关注的往往不是高深的算法和强健的模型,而是工程细节和用户体验。


此处为大家简单介绍两种当前实践中相对简单的方法:


Solution-1: 用户问题->标准问题->答案


知识库中存储的是一对对的“问题-答案”对(QA Pair)。这些Pair可以是人工构建的,源于专家系统或者旧有知识库的,也可以是从互联网上爬取下来的。


现在互联网资源这么丰富,各种网页上到处都是FAQ,Q&A,直接爬下来就可以导入知识库。以很小的代价就能让机器人上知天文下晓地理。


当用户输入问题后,将其和知识库现有的标准问题进行一一比对,寻找与用户问题最相近的标准问题,然后将该问题组对的答案返回给用户。


Solution-2. 用户问题->答案


知识库中存储的不是问题-答案对,而仅存储答案(文档)。


当接收到用户问题后,直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对,找到在内容上关联最紧密的那篇,作为答案返回给用户。这种方法维护知识库的成本更小,但相对于Solution-1,准确度更低。


虽然闲聊机器人很萌很可爱,但在现实生活中,更多的场景所需要的还是问题解决型机器人。虽然我们连手机里的Siri都很少启动,但如果能自己开发机器人聊天功能什么的,听起来还是很美妙的...


比如周末在家里“躺尸”无聊的时候,让机器人给你讲个笑话什么的...


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