AI的下一步在哪里？可能没有比这周在美国加州长滩举办的NIPS 2017上大会和专题论坛能给到更好的答案了。
蒙特利尔大学团队在展台上展示的MILABOT机器人聊天非常有趣。这台机器人的特点是：可以和用户随意对话，话题可以从猫的俏皮话到你和你妈妈关系的问题探索。
“许多人和它聊个人生活的话题能聊上20-30分钟，"MILABOT的开发者之一Iulian Vlad Serban在演示时介绍说。
当被问到AI的未来时，MILABOT回答说，你可以从这次大会上7000多学生和研究人员在大会长廊里自由交谈时听到答案，“我还需要再思考一会。”
和这次大会上的每个人一样，全球首屈一指的AI巨头英伟达也在试图回答这个问题。一方面，英伟达通过其AI实验室或NVAIL项目支持像Serban这样研究人员的工作，他们从工程师中提供技术助手来支持的20所顶级高校或机构，并允许学生访问英伟达公司的超级计算机系统DGX AI。
观察和学习
一个答案：深度学习将帮助人类与机器交流更顺畅。
“我认为几年后机器将会自主化，”在参观我们的展台时，英伟达CEO黄仁勋停下来，与伯克利大学的Sergey Levine、 Chelsea Finn和Frederik Ebert谈到他们的工作时说到。“你们处在人工智能和能与物理世界互动的机器的中间。”
这个来自伯克利AI研究实验室的团队在这次NIPS上带来的Demo，展示了新的深度学习技术如何把这个变成可能。
你可以把一个类似汽车钥匙或一副眼镜放在其中一个Demo机器人的工作台，然后你点击用户界面，来表明你希望哪台机器人移动这个物件，希望它运行的位置。
然后，通过视频可以展示机器人移动这个物件的动作，随后，机器人将用这个预测来规划它的下一步行动。
多亏了创新的卷积神经网络的设计，这台机器人在上月仅被一些学生训练一天，就产生了令人惊讶的技巧。
在第二个演示中，通过演示一个任务，比如引导一个机械臂把某些东西放到一个容器里。通过这个演示视频，机器人能找到这个容器，并完成相同的项目。
与人类互动
另一个迷倒与会者的Demo是MILABOT，许多研究人员渴望找到难倒这台聊天机器人的方式。
只要不会折磨，像其中的一个研究人员用一个“有歧义的代词”来欺骗它那样，它都能搞定，即使是它要去处理一个很坏的双关语。
当被问到是否喜欢猫时，它回应说“我不养猫，但如果我养了，我将会喜欢它喵呜的叫声。”（当然，猫时流传在AI研究人员的一个笑料）
这台聊天机器人是蒙特利尔学习算法机构研发出来参加Amazon Alexa奖比赛的，它依赖于其他22种模型而不是会话模型。
对于计算机科学家来说，通过语音或文字与人类闲聊是一个挑战。自从麻省理工的Joseph Weizenbaum创造出的ELIZA，距今已至少有40年了。ELIZA仅能应对人类的肤浅问题。
不像ELIZA，MILABOT是基于其创造者称之为“套装”的模型。包括样板模型，单词包模型，序列到序列神经网络，潜在变量神经网络模型，以及原始ELIZA的变体。
真正的诀窍是使用深度强化学习来选择哪种模型。要做到这一点，MILABOT采用了强化学习的方式：软件代理通过不断放大与人类沟通交流中获取数据包来学习。
它并不完美，但它足以吸引人群。让他们保持不断与整个软件互动的娱乐。
原文发布时间为：2017-12-11
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