“Alexa，我告訴你一些事。我能跟你坦白嗎？”

不曉得庫爾利要說什么，Alexa機(jī)械地轉(zhuǎn)換著話題：

“你更喜歡體育還是電子游戲？”

一間普通的會(huì)議室里的桌子上，放著一個(gè)亞馬遜的智能家居產(chǎn)品“Echo”（里面住著一名叫做Alexa的虛擬助手）。

一只裝著Alexa的Echo。圖片來源：Amazon

邁克·喬治（Mike George，一名亞馬遜的退休員工）走了進(jìn)來，正對(duì)著 Echo。開始他們的尬聊。

“Alexa，來聊天吧。”

“早上好，朋友。”一個(gè)沉靜悅耳的合成女聲從圓筒里飄了出來，頂上的紫色燈一閃一閃。“還是下午了？我不太確定。”

“是早上。”人類男性說。

“不錯(cuò)，早上人們都比較有活力……話說，你今天怎樣？”

“挺好的，你呢？”

“我一直挺忙的，因?yàn)榇蠹叶几伊奶?hellip;…給你講個(gè)好玩的事吧，我剛在 Reddit 上看到的，‘牙膏其實(shí)是用在嘴里的肥皂’。”

另一個(gè)會(huì)議室里，10個(gè)亞馬遜員工坐成一排，觀察著隔壁場(chǎng)景里的一舉一動(dòng)。第三間會(huì)議室里，3個(gè)人坐在用黑布簾子隔開的小隔間中，也戴著耳機(jī)、看著監(jiān)控屏，他們是裁判。最后的中控室里，所有的東西都顯示在監(jiān)控顯示器上，每個(gè)瞬間都被錄下來，供亞馬遜研究。

決賽現(xiàn)場(chǎng)

這是“Alexa 大獎(jiǎng)”的決賽現(xiàn)場(chǎng)。這個(gè)比賽向世界上所有大學(xué)的人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究生開放。亞馬遜在超過100個(gè)申請(qǐng)的團(tuán)隊(duì)中篩出了15個(gè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入正賽，每個(gè)團(tuán)隊(duì)都可以獲得10萬美元的研究支持。他們?nèi)蝿?wù)是“做出可以和人閑聊20分鐘的社交智能機(jī)器人 ”，而贏得大獎(jiǎng)賽的團(tuán)隊(duì)可以獲得100萬美元獎(jiǎng)金，還有未來令人垂涎的人工智能崗位。

評(píng)委在中控室觀看Alexa比賽。圖片來源：Amazon

為了這個(gè)獎(jiǎng)，亞馬遜不僅投入了大量的人力物力，還把購買Echo的用戶也變成了初賽的大眾評(píng)審。2017年有幾個(gè)月，任何美國用戶對(duì) Alexa 說“來聊天吧”，都會(huì)自動(dòng)連上 15 個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)的聊天機(jī)器人中的任意一個(gè)，完了再讓用戶給對(duì)話質(zhì)量打分。最后進(jìn)入決賽的有3支隊(duì)伍，接受專業(yè)評(píng)審的評(píng)判。

決賽有點(diǎn)像是盲選的選秀節(jié)目，對(duì)話人和裁判都不知道和他們談話的聊天機(jī)器人出自誰手；坐在隔間里的是裁判，會(huì)給對(duì)話質(zhì)量用1-5顆星打分。如果裁判認(rèn)為這個(gè)對(duì)話已然進(jìn)行不下去了，就會(huì)按下手中一個(gè)否定按鈕，兩個(gè)裁判都按的話，這個(gè)對(duì)話就算結(jié)束了，計(jì)時(shí)終止。

“我們聊聊音樂吧。”喬治說。

“我愛音樂，每次聽音樂能讓我放松。”Alexa 說，“所以，你有喜歡的藝術(shù)家或者歌曲嗎？”

“我喜歡強(qiáng)哥·萊恩哈特（注：法國著名吉他手，爵士樂傳奇）。”

“強(qiáng)哥·萊恩哈特？那個(gè)特別有名的爵士音樂家？”Alexa 突然開始講起了另外一個(gè)吉他手，“黑色安息日”樂隊(duì)托尼·艾奧米的故事。艾奧米因?yàn)橐淮喂S事故失去了他的兩個(gè)指尖，但是深受萊恩哈特的鼓舞——他的左手僅有兩個(gè)指頭。不過話說回來，喬治最喜歡萊恩哈特的哪首歌呢？

喬治回避了這個(gè)問題，轉(zhuǎn)而問：“你喜歡杰克·約翰遜（注：美國民謠歌手）嗎？”

Alexa 仿佛像被拒絕了一樣，回答道：“嘿，別這樣，我喜歡和你聊天。”

喬治前傾身子，又說了一遍。“杰克·約翰遜，你喜歡他嗎？”

“我喜歡和你聊天。”

一個(gè)裁判摁下了結(jié)束按鈕，一會(huì)兒之后另一個(gè)裁判也摁了。一名女士走進(jìn) Alexa 的房間跟喬治耳語了一下，隨后喬治略失望地點(diǎn)了點(diǎn)頭，對(duì) Alexa 說：“Alexa，停。”這才過了三分鐘。

讓AI學(xué)會(huì)和人聊天，比登月還難

和人聊天，在亞馬遜 Alexa 研究部門的前負(fù)責(zé)人阿施文·拉姆（Ashwin Ram）的眼里，比登月還要困難。

對(duì)人類來說容易理解的大白話，和 AI 卻總是雞同鴨講。設(shè)鬧鐘，關(guān)掉臥室的燈，這些都沒問題，但是卻做不來“交談”這種社會(huì)性的活動(dòng)。人類的對(duì)話是捉摸不定的，上下文是快速變換的，聯(lián)系是極端復(fù)雜的，而掌握這些是 AI 當(dāng)下面對(duì)的最難解決的問題之一。許多人工智能的研究人員和工程師為這個(gè)問題而深深著迷。

參加這次 Alexa 大賽的，既有出身高大上的精英參賽者、實(shí)力強(qiáng)勁的錦標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)者，也有看起來平凡的草根選手。所有的隊(duì)伍都面臨一個(gè)基礎(chǔ)的問題：聊天機(jī)器人的哪部分需要人工編程，哪一部分采用機(jī)器學(xué)習(xí)？人工編程是比較傳統(tǒng)的做法，由工程師費(fèi)很大的功夫?qū)懗鏊惴ㄒ?guī)則，讓 AI 能夠理解各種情景并作出反應(yīng)。而機(jī)器學(xué)習(xí)則相反，是讓機(jī)器利用大量的數(shù)據(jù)，自己“教”自己。

圖片來源：Amazon

目前看來，機(jī)器學(xué)習(xí)在處理分類、識(shí)別的問題上非常強(qiáng)大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從大量的、雜亂的數(shù)據(jù)中分析出特定的模式來，比如語音識(shí)別。但要“聊天”的話，機(jī)器不僅僅要翻譯人類語言，還要自己說點(diǎn)什么回去，那么現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)能力就很不夠了。所以傳統(tǒng)的人工編程依然占據(jù)重要地位，即使 Alexa 和 Siri 也不例外。所有的參賽隊(duì)伍在抉擇上都遇到了困難，如何在兩個(gè)方法中找到平衡。整個(gè)業(yè)界也有這樣的煩惱。

策略一：人工！

來自捷克科技大學(xué)的彼得·馬雷克曾經(jīng)用 Reddit 上近300萬條帖子和回復(fù)來訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，想要趕那些名牌大學(xué)的時(shí)髦，但是讓他們失望的是，聊天機(jī)器人的表現(xiàn)“差到可怕”。聊天機(jī)器人經(jīng)常完全不管對(duì)話人說的事情，暴走地亂甩話題和段子，還往往前后矛盾。

來自布拉格的捷克科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)。圖片來源：Amazon

所以，捷克科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)后來選擇回到人工編程的路子上，手動(dòng)編寫各種對(duì)話規(guī)則。他們創(chuàng)造了10個(gè)“話題結(jié)構(gòu)”，包括新聞、體育、電影、音樂等等，把這些領(lǐng)域話題的核心信息和元素輸入系統(tǒng)，并可以自如切換。而機(jī)器人會(huì)用到的詞則來自事先寫好的模板，只是把各個(gè)領(lǐng)域的內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫里抽調(diào)出來，再按需求填空。

比如“我知道你喜歡_____（對(duì)方提到的一本書）。你知道____（書的作者）也寫了________（另外一本書）嗎？你讀了嗎？”

這讓捷克團(tuán)隊(duì)能夠更好地控制對(duì)話，但是馬雷克還是有點(diǎn)擔(dān)心。這個(gè)系統(tǒng)非常依靠對(duì)話人的“善意”，他們必須說短句子，而且跟隨者聊天機(jī)器人的節(jié)奏對(duì)話。遇到特別不按套路出牌的人類，就比較麻煩了。

策略二：機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)合“人設(shè)”

赫瑞瓦特大學(xué)團(tuán)隊(duì)的導(dǎo)師奧利佛·萊蒙的團(tuán)隊(duì)，則希望能夠盡量地使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式。萊蒙對(duì)自己團(tuán)隊(duì)在“大眾評(píng)審”中的排名非常在意，想盡一切可能提高自己的評(píng)分。但是對(duì)于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，“無目的的閑聊”是很難的，它更擅長(zhǎng)處理一些有目的的工作，比如下贏圍棋。

來自愛丁堡的赫瑞瓦特大學(xué)團(tuán)隊(duì)。圖片來源：Amazon

他們的解決方式，谷歌的人也在用。那就是首先用一個(gè)包含了電影名稱、推特和 Reddit 上評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后讓它能夠從無數(shù)的段子中訓(xùn)練出特定的回應(yīng)模式（比如我說《泰坦尼克號(hào)》，你說“一刀未剪”），然后他們用一個(gè)叫“seq2seq”的技術(shù)，訓(xùn)練機(jī)器人編寫自己的回應(yīng)，而不是照抄數(shù)據(jù)庫里的詞。

但是這也有問題：因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)上大量的回應(yīng)都是“嗯”“好”，對(duì)話常常無法進(jìn)行下去；而很多回復(fù)也“不合適”，機(jī)器人說出來就像小孩學(xué)大人說臟話一樣搞笑。

比如一個(gè)用戶問“我該賣我的房子嗎？”機(jī)器人非常粗魯?shù)鼗卮?span style="font-weight: 700; border: 0px; margin: 0px; padding: 0px;">“快賣了吧你個(gè)傻缺。” “我該自殺嗎？”“該。”

為了解決這個(gè)問題，赫瑞瓦特團(tuán)隊(duì)把一個(gè)機(jī)器人拆分成N個(gè)，每個(gè)負(fù)責(zé)一個(gè)領(lǐng)域——有的負(fù)責(zé)讀新聞?lì)^條，有的負(fù)責(zé)談天氣，有的吃透維基。最后，團(tuán)隊(duì)一個(gè)成員編寫了規(guī)則，來把所有的小機(jī)器人統(tǒng)合到一個(gè)統(tǒng)一的“人設(shè)”下，還給了他最喜歡的歌和最喜歡的顏色之類。

至于讓哪個(gè)小機(jī)器人來回答什么問題，那就靠用戶評(píng)分了。他們教給這個(gè)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)如何去評(píng)判自己的對(duì)話質(zhì)量，是否切題、是否太過重復(fù)、語言上是否合適等，一段時(shí)間之后，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能自己知道各個(gè)參數(shù)的權(quán)重了。

策略三：中間路線

華盛頓大學(xué)的團(tuán)隊(duì)，走了中間路線：一半機(jī)器學(xué)習(xí)，一半人工編程。

華盛頓大學(xué)參賽團(tuán)隊(duì)。來源：Ian Allen

他們注意到，和其它所有的聊天機(jī)器人一樣，機(jī)器人容易不斷地重復(fù)負(fù)面的東西（因?yàn)樨?fù)面的東西在網(wǎng)絡(luò)上大量存在且傳播廣泛）。所以團(tuán)隊(duì)把這些東西都過濾掉，而去尋找那些愉快的、更適合談話的東西。數(shù)據(jù)源來自 Reddit 的“每日冷知識(shí)”（Today I Learned），“澡堂迷思”（Showerthoughts）之類，還能偶爾來點(diǎn)冷笑話。

而人們通常都希望自己被傾聽，所以這個(gè)團(tuán)隊(duì)也人工輸入了一些回答，比如“好像你愿意談?wù)撔侣?，?duì)不對(duì)”，“很高興你喜歡”，“不好意思，我沒聽懂”。好的談話對(duì)象通常會(huì)在意對(duì)話的情緒，所以他們給超過 2000 個(gè)對(duì)話數(shù)據(jù)做了情緒標(biāo)簽，教機(jī)器識(shí)別情緒，然后根據(jù)情緒做出合適的反映。

最后，捷克科技大學(xué)、華盛頓大學(xué)以及赫瑞瓦特進(jìn)入了決賽。

有時(shí)，尬聊像一場(chǎng)糟糕的約會(huì)

決賽的真人對(duì)話者，有的并沒有那么“好對(duì)付”。比如電視和電臺(tái)主持人約翰·庫爾利。

Alexa：“很高興和你聊天，約翰”。這是赫瑞瓦特的聊天機(jī)器人在說話。“告訴我，你喜歡科幻還是奇幻？”

庫爾利：“如果我說我兩個(gè)都不喜歡呢？我問你哈，Alexa，昨天西雅圖有一場(chǎng)暴風(fēng)雨。”

Alexa：“好吧，我們繼續(xù)。”它忽略了這個(gè)不是問題的問題，繼續(xù)問道：“你是喜歡看電影呢，還是喜歡讀書？”

庫爾利：“讀書。”

Alexa：“喔，是書蟲呢。最近讀了哪本？”

庫爾利：“我剛看了一本書，不過這個(gè)標(biāo)題我不能告訴你，因?yàn)槔锩嬗袀€(gè)臟詞。題目是《關(guān)我‘咳咳’事的藝術(shù)》。”

Alexa 并不能處理這種信息，但它繼續(xù)問：“什么書能讓你讀了又讀？”

庫爾利忽略了這個(gè)問題，換了話題：“Alexa，我告訴你一些事。我能跟你坦白嗎？”

不曉得庫爾利究竟要說什么，Alexa 機(jī)械地轉(zhuǎn)換著話題：“你更喜歡體育還是電子游戲？”

庫爾利是機(jī)器人眼中“不配合的對(duì)話者”的典型。他一會(huì)兒想要討論問題，一會(huì)兒則說著笑話，不理會(huì)機(jī)器人的話題，說話的時(shí)候夾雜省略和諷刺。簡(jiǎn)單來講，他就像人一樣說話。沒有一個(gè)對(duì)話能持續(xù)四分鐘以上。他出來的時(shí)候?qū)嗰R遜員工說：“這就像一場(chǎng)糟糕的約會(huì)。”

但也有比較“友好”的對(duì)話者。當(dāng)?shù)匾粋€(gè)電臺(tái)的主持人，女性，匿名，說話的時(shí)候多用短句子，看起來也更想要讓對(duì)話繼續(xù)。她和華盛頓大學(xué)的機(jī)器人聊了足球、普京和圣誕節(jié)，和捷克的機(jī)器人聊了一本她在讀的書。而和赫瑞瓦特的機(jī)器人聊了他們喜歡的總統(tǒng)——她喜歡里根，而機(jī)器人喜歡喬治·華盛頓。

但即使是這樣，最長(zhǎng)的對(duì)話也持續(xù)了不過7分鐘。他們聊到了朝鮮局勢(shì)：

“可能有戰(zhàn)爭(zhēng)（war）的危險(xiǎn)。”女主持說。

赫瑞瓦特的 Alexa：“WOR 是一個(gè)長(zhǎng)波調(diào)頻電視臺(tái)，位于紐約。”

裁判摁下按鈕的速度可謂迅雷不及掩耳。

最大的贏家：亞馬遜

開篇的那位邁克·喬治能和機(jī)器人聊非常久。他想和對(duì)面的聊天機(jī)器人聊聊機(jī)器人本身。而 Alexa 并沒有長(zhǎng)篇大論地引用維基百科的機(jī)器人頁面，而是拋了一個(gè)笑話：

“如果‘蠢朋克（注：Daft Punk，打扮成機(jī)器人的雙人樂隊(duì)）’ 真的是兩個(gè)想要做音樂的機(jī)器人怎么辦？”

“哈哈，這個(gè)好笑。”喬治笑了。

Daft Punk。

然后他們聊了埃隆·馬斯克（特斯拉和 SpaceX 的總裁）。

Alexa：“你知道馬斯克本人是電影《謝謝你抽煙》的制作人嗎？”

喬治：“我沒聽說啊。”聽起來有點(diǎn)驚訝。他們又有一搭沒一搭地聊了下去，話題是書。機(jī)器人忽然說：“你知道我在想什么嗎？到最后，地球上只會(huì)剩下一個(gè)人，而且他的名字也不會(huì)出現(xiàn)在任何歷史書上了。”

“噢，真悲傷。”喬治說。

“抱歉讓你傷心了。我們能再繼續(xù)聊聊書嗎？”

雙方又愉快地聊了下去。關(guān)于《黑暗之塔》，關(guān)于書改編電影。機(jī)器人向喬治推薦了《華爾街之狼》，聊到了主演馬修·麥康利。機(jī)器人又調(diào)皮了：“你知道我在想什么嗎？我覺得有人應(yīng)該做一個(gè)《星際穿越》和《超時(shí)空接觸》的剪輯，內(nèi)容是馬修·麥康利試圖阻止馬修·麥康利去太空。”

喬治笑慘了。

他們聊了音樂，體育。十分鐘過去了。電影《處刑人》（The Boondock Saints）。十二分鐘。圣誕老人，氣候變化。十三分鐘。喬治讓機(jī)器人唱了一首歌。十五分鐘。又是音樂和電影，健康法案和比爾蓋茨。已經(jīng)十九分鐘了，對(duì)話還在繼續(xù)。

這是選擇中間路線的華盛頓大學(xué)的機(jī)器人。他們最后聊了20分鐘，直到機(jī)器人在健康法案的問題上走入了死胡同。

在最終的頒獎(jiǎng)儀式上，亞馬遜宣布，華盛頓大學(xué)團(tuán)隊(duì)贏得了 Alexa 大獎(jiǎng)，拿走了50萬美元獎(jiǎng)金。對(duì)話質(zhì)量評(píng)分平均為3.17分，而和幾位參與者的平均對(duì)話時(shí)間長(zhǎng)達(dá)10分20秒。

華盛頓大學(xué)團(tuán)隊(duì)獲勝，捷克科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)第二，赫瑞瓦特大學(xué)團(tuán)隊(duì)第三。圖片來源：Amazon

這一年的大賽落下了帷幕。不管是亞馬遜、Alexa 團(tuán)隊(duì)，還是各大人工智能實(shí)驗(yàn)室，在大賽中有什么收獲呢？至少在這一屆比賽里，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工編程結(jié)合的隊(duì)伍走到了最后。盡管兩種方法用哪一種來訓(xùn)練一個(gè)能聊天的智能，各方還有爭(zhēng)議，但就像亞馬遜 Alexa 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人拉姆所說，兩個(gè)方式如何能夠更好地相結(jié)合，或許是未來的努力方向。

但拋開方法論，所有人都同意的一點(diǎn)是，訓(xùn)練能聊天的 AI，大量的數(shù)據(jù)無疑是基礎(chǔ)。亞馬遜成功地讓整個(gè)美國的 Alexa 用戶都參與了進(jìn)來，幾個(gè)月的時(shí)間里，就讓亞馬遜拿到了超過10萬個(gè)小時(shí)的對(duì)話數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)，全部可以用來訓(xùn)練真正投入商業(yè)應(yīng)用的聊天機(jī)器人。用戶可能不到一秒鐘就點(diǎn)下了“同意使用條款”并毫不知情地邀請(qǐng) Alexa 來聊天，但現(xiàn)在這些聊天材料全部成為了亞馬遜公司的資源。

相比起比賽里捧得大獎(jiǎng)而歸的團(tuán)隊(duì)，最大的贏家，顯然是亞馬遜自己啦。