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微软七代小冰

聊天机器人AI solutions - Microsoft AI

产品描述

2017 年 5 月,微软小冰解锁了写诗及音乐技能,同期,发布了「人工智能创造三原则」,用以规范与指引小冰及其同类的心智发展路径。在此之前,历代小冰使用的都是检索模型。虽拥有 10 亿级大数据语料库,但其中的每一句话都是互联网上的已有数据,小冰只是通过分析理解用户的问题,寻找语料库中最合适的话作为她的回答,也就是对对话语料库进行实时检索和选择。使用生成模型之后,小冰能够自创回应。

微软研究人员训练小冰写诗,需要对 519 位诗人的现代诗作,正读一万遍,倒读一万遍,用层次递归神经元模型来打磨诗作的语言。正如我们人类通过大量阅读优秀的文学作品,人自身的语言体系会进化,阅读者的文字表达能力会在不知不觉中提高。小冰也是如此。有了层次递归神经元网络,小冰也可以通过阅读获得语言的表达能力。目前,研究者正在建立「3x3」的人工智能发展图谱,以此来进一步加速小冰的升级速度。第一个 3,是整合自然语言处理、语音和计算机视觉三大学科的研究成果,以多模态交互,训练小冰更快进步。借助图像识别生成诗歌文本涉及到多项挑战,通过策略梯度,将诗歌生成工作划分成两个相关的多对抗训练子任务,并提出了学习深度耦合的视觉诗意嵌入,训练过程中,机器可以连带学习图像中物品、情感和场景的诗意呈现。还建立了两种指导诗歌生成的判别网络,包括多模态判别器和诗歌风格判别器。第二个 3,是微软小冰所特有的三大「学习器」,生成模型、共感模型和三观模型。「生成模型」从第五代小冰开始启用。使用生成模型之后,小冰能够自创回应她与人类交流的每一句话,都可能是这世界上从未出现过的。一年来的事实证明,生成模型使小冰快速学习了现有对话语料的交流模式,并能更好地应对相对陌生的话题。共感模型可以帮助小冰自行判断对用户的话题是否有感,在此基础上,小冰将会主动求证,进而引导话题的方向,增添新的聊天内容。这样就减轻了用户的压力,同时增加了聊天的自然度和趣味性。在小冰持续进化的过程中,也不断有商业伙伴加入到合作生态系统中。一些伙伴希望将小冰的能力用于孵化其他个性鲜明的人工智能角色。因此,也在不断研究如何通过对话来塑造个性——三观模型应此需求而生。

所用技术

研发机构