Facebook人工智能研究部门推出聊天机器人BlenderBot2.0( 二 )

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图|人们可以和Blenderbot2.0讨论某个球星的最新消息（资料图）
在和人对话期间，研发小组使用的模型可以生成上下文互联网搜索查询，并读取结果，并在回复人们的问题和评论时整合该信息（意味着模型可以根据世界的变化而发生变化）。
该模型可以获取聊天机器人在和人对话期间收集的相关信息并将其存储在长期记忆中，以便它可以在可能持续数天、数周甚至数月的正在进行的和人对话再次利用到这些信息。同时，和不同的人交谈所存储的信息不同，这可以保证每个人和聊天机器人交谈时所获得的感受是不同的。研究小组发布的BlenderBot初代版本的记忆时间非常短，可以称作是''鱼的记忆'' ，而且所拥有的记忆都是静态的，也就是说这些记忆仅限于所学的内容，无法获得额外的知识（比如NBA的麦迪在魔术队效力时推出了第一代聊天机器人，但后面麦迪去了火箭队，第一代聊天机器人是无法实时获取和更新这些信息的）。

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图|人们可以和Blenderbot2.0讨论某个球星的最新消息（资料图）
同时，研究团队将第一代机器人BlenderBot1.0和第二代机器人BlenderBot2.0进行对比，第二代机器人具有可以访问记忆的能力，同时可以和人进行数天、数周甚至数月的话题聊天，也可以进行多人对话，并增加它所知道和可以谈论的内容，这些都得益于它可通过互联网搜索查询来使用和构建知识体系，比如：正在播放体育节目最新比分、电影或电视节目以及最新评论，某个NBA球星的职业生涯是怎么样等实时信息并入和人对话中。
同时，研究人员公开了第二代聊天机器人完整模型、代码和设置，以及两个新的和人对话数据集，这些数据可以利用来用于训练模型，利于其他研究人员推进和人对话式人工智能研究。机器学习模型的当前趋势是专注于训练更大的模型，这需要大量的计算资源。但如果让机器人对整个互联网的信息进行存储是不可能的，所以，研究人员的方法是即时访问互联网的方式。

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图|人们可以和Blenderbot2.0讨论某个球星的最新消息（来源：资料图）
为了训练神经网络，研究人员收集训练数据。研究人员还发布了由此产生的会话数据集，称为互联网和多会话聊天向导，其中包括：第一个数据集为BlenderBot2.0提供关于如何生成相关搜索引擎查询的监督，以及根据搜索结果监督相关响应。第二个数据集为聊天机器人提供监督，将新鲜知识存储在长期记忆中，并监督给定这些记忆的相关响应。因此，研究人员可以结合数据集执行多任务训练，这使BlenderBot2.0能够同时使用所有这些技能。研究人员希望研究人员的新聊天机器人建立在其前身的能力之上。 BlenderBot1.0接受了混合技能谈话任务的培训——利用个性、知识和同理心的展示——并将这三者无缝融合。所以BlenderBot2.0也接受了所有这些资源的训练。
BlenderBot2.0的测试
在之前的研究里，研究人员已经证实BlenderBot1.0优于Meena和DialoGPI等其他聊天机器人。为了新模型，研究人员将其与BlenderBot1.0进行了对比，评估了它在多会话聊天中的长期和人对话性能以及在和人对话中成功运用知识的能力。根据评估人员的研究发现BlenderBot2.0将聊天歧义字句从9.1%减少到3.0% ，并且在和人对话中的话题一致性提高了12% ，这些结果表明，新系统的长期记忆模型使其能够在更长的时间内维持更好的和人进行对话。