孤獨的年代──你想要一個聊天機器人嗎？

講者／馬偉雲（中央研究院資訊科學研究所助研究員 ）｜彙整／廖梓甯
整理自2019.12.28 〈AI嘉年華．當AI成為人的那一天：未來世界的人與社會〉

兩種機器人

聊天機器人主要分成兩大類，一種是功能取向的機器人，主要協助人們完成繁瑣的生活事務，增加便捷性。像是：訂票機器人及客服機器人，許多企業及廠商都非常喜歡使用這樣的聊天機器人，不僅能節省人力，也可以更有效的完成訂單或滿足客戶需求。

另一種機器人為社交機器人，主要功能是與人溝通聊天或滿足人類的社交需求。這類的機器人目前較少，卻能夠帶來人們生活中的安慰及樂趣。中國當前有一款極夯的聊天機器人—微軟小冰，為當代年輕人睡前喜歡閒聊的對象，希望在一天結束之餘，能跟人聊聊，一起入眠。

機器的聊天技巧

聊天機器人主要有三種運作模式：第一種為將所有情形寫成回覆的模板，例如：輸入：我喜歡吃香蕉，機器人就回覆：我也喜歡吃香蕉。第二種為擷取模板，搜集真人的大量對話，然後用比對的方式產生回覆語句，例如：使用者輸入：「我好餓」，機器人會比對「我好餓」跟真人對話資料庫中的哪一句最相似，假設最相似的句子是我真的餓昏了」，機器人就把資料庫中它的回應-「餓了要吃東西」拿來作為「我好餓」的回應。第三種爲生成模式，以深度學習的方式，利用訓練的模型，分析該語句並舉一反三，例如：輸入：「今天天氣很好」，機器人透過深度學習理解及生成，可以得到一個嶄新的句子，知道天氣很好，可能是想出去玩，因此可能回答：「那今天很適合出去玩」的句子。

前兩種方式根據模板或真人對話資料庫，可以產生通順的句子，但是模板或資料庫畢竟有限，不足以涵蓋所有使用者可能說的句子，這時就會發生牛頭不對馬嘴的情形。另一方面，生成模式因為採用深度學習，理論上是可以產生各式各樣的句子，有足夠的語義涵蓋率，但是相對的，太過自由有時又會導致說錯話或者詞不達意的狀況。有鑑於此，我們在深度學習的框架下，設計了一些巧妙的方法給予深度學習一些語義限制，也就是說，在約束語義的條件下，才讓機器人利用深度學習進行舉一反三的回覆。過程有點類似我們擁有了一匹跑得飛快的野馬，但我們還是要將牠套上韁繩予以控制，才能騎著牠到達目標，而不是任憑牠自己隨意亂跑。我們目前利用輸入的同義詞集作為語義的限制，並動態記錄該語義在生成時的狀態，據此建立一個回饋的機制，使機器人隨時知道自己到底有沒有符合語義限制。未來我們還想進一步將語義限制的範圍擴大到語句的情緒、聊天機器人的年齡背景或是聊天主題等等，來控制機器人的方方面面。這樣就可以使得聊天機器人在我們控制之之下，盡情地發揮創意與人交流及溝通。

詞庫小妍

最後，馬老師以自行開發的LINE平台聊天機器人-「詞庫小妍」，作為本次演講的總結，讓大家實際操作，享受聊天機器人的樂趣。有些人提出疑問，像這樣的聊天機器人，對特定議題所採取的立場是怎麼決定的，馬老師強調因為模型是經由真人的大量對話或互動來加以訓練或利用，所以模型的立場或個性就是蒐集的資料整體所呈現出來的樣貌。可能有些話題極為敏感與嚴重，例如關於自殺或是失去生命盼望這類話題，詞庫小妍會特別處理，利用鼓勵的方式，結束這段對話，希望能藉此鼓勵使用者產生正面的態度。馬老師製作詞庫小妍的初始目的很簡單，一是為了打造一個玩具，帶來生活的樂趣。二來是挑戰這個高難度的人工智慧課題，畢竟當使用者的話題不限，機器人回應的難度是非常高的，必須要有邏輯甚至推論，又要達到趣味性，是一個很有挑戰性的研究題目，將來也可以針對小孩或老人的陪伴進一步發展。目前「詞庫小妍」還是以單輪對話為主，多輪對話是目前馬老師正在積極努力的方向。

(本文為教育部「人工智慧技術及應用人才培育計畫」成果內容)