如何在Chatbot中应用深度学习？

编者按：本书节选自图书《深度学习算法实践》，本书以一位软件工程师在工作中遇到的问题为主线，阐述了如何从软件工程思维向算法思维转变、如何将任务分解成算法问题，并结合程序员在工作中经常面临的产品需求，详细阐述了应该怎样从算法的角度看待、分解需求，并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析。
公开课福利： CSDN学院邀请到本书作者吴岸城，他将分享的主题为「深度学习中基础模型性能的思考和优化」。报名链接：http://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/536

人类其实从很早以前就开始追求人类和机器之间的对话，早先科学家研发的机器在和人对话时都是采用规则性的回复，比如人提问后，计算机从数据库中找出相关的答案来回复。这种规则性的一对一匹配有很多限制。机器只知道问什么答什么，却不知道举一反三，比如你问它：“今天天气怎么样？”它会机械地把今天的天气告诉你。这不像人与人之间的对话，人是有各种反应的，这类反应的产生是基于人的知识结构和对话场景的。

那么，你觉得这类机器是否真的具有智能了？图灵测试是这样判断机器人是否具有智能的：测试中，一个正常人将尝试通过一连串的问答，把被试的机器与人类区分开来。一般来说，如果正常人无法分辨和自己聊天的是人还是机器人的时候，机器人就算通过测试了。

图灵测试的关键之处在于，没有定义“思维/意识”。只是将机器人作为黑盒，观察输入和输出是否达标。所以说它从一开始就绕开了“机器能思考吗？”这样的问题，而是把它替换成另外一个更具操作性的问题——“机器能做我们这些思考者所做的事吗？”。大家注意这两者其实完全不是一个层次的问题。

然而，“机器能思考吗？”和“机器能做我们这些思考者所做的事吗？”这两个问题真的可以相互替代吗？

比如说，机器能够写诗，甚至比许多资质平庸的人写出的诗更像样子。如果我们人为拟定一套标准，来为机器和人写的诗打分，那么完全有可能设计出一台能够赢过绝大多数诗人的写诗机器。但这真的和人类理解并欣赏一首诗是一回事吗？再比如，人工智能在国际象棋、围棋领域已经比人类更强大，但这真正和人类思考如何下棋是一样的吗？

世界上有这么一个关于图灵测试的奖项——“勒布纳奖”，颁给擅长模仿人类真实对话场景的机器人。然而，这个奖项大多数的获得者都没有看上去那样智能。比如一个人问一台机器“你有多爱我？”，如果它想通过图灵测试，它就不停地顾左右而言他，比如回答“你觉得呢？”事实上大多数问题都可以用反问去替代，说白了这些仅仅是一些对话技巧。而获胜者并没有真正理解“你有多爱我？”这样的问题。

这里有句话，希望大家记住：人工智能的真实使命是塑造智能，而非去刻意打造为了通过某类随机测试的“专业”程序。

所幸到今天为止，很多学者都意识到了图灵测试的局限性，如果我们要发明人工智能，就要真正清楚地定义人工智能。同样如果我们要做智能对话，我们也要清晰地定义智能对话。

在2013年的一次国际会议上，来自多伦多大学的计算机科学家发表了一篇论文，对“图灵测试”提出了批评。他认为类似这样的人机博弈其实并不能真正反映机器的智能水平。对于人工智能来说，真正构成挑战的是这样的问题：

镇上的议员们拒绝给愤怒的游行者提供游行许可——“因为他们担心会发生暴力行为”——是谁在担心暴力行为？

A．镇上的议员们
B．愤怒的游行者

类似这样的问题，机器有没有可能找到正确的答案？要判断“他”究竟指代谁，需要的不是语法书或者百科辞典，而是常识。人工智能如何能够理解一个人会在什么情况下“担心”？这些问题涉及人类语言和社会交往的本质，以及对话的前后语境。这些本质其实是一种规则，而这种规则是在不停变化的。正是在这些方面，目前人工智能还无法与人类相比。

这意味着，制造一台能与人类下棋的机器人很容易，但想要制造一台能理解人类语言的机器人却很难。

为了更好地理解机器对话，英特将现有的对话技术进行总结并画出流程图（见图3-1），这里面涉及的逻辑和模块较多，英特是从模拟人类对话的第一步，即理解人类的语言开始的，当然要做到完全理解人类的语言在目前来讲也不太可能。对于机器人来说，无论何种用途的机器人，首要需要解决的就是理解人类说了些什么，而除了命令句式以外，理解人类说什么就是理解人类提出的各种问题。请移步下一节来看看如何理解人类的提问。

图3-1 对话流程图

理解人类提问

英特调查后发现对于中文问题来说，无非可以分成以下两类：疑问句和反问句。对于反问句当然没什么好说的，我们来重点看看疑问句。可以分为是非问句、正反问句、特指问句、选择问句，其中特指问句又可以分为人、原因、地点、时间、意见、数量、方式和其余的实体。

对于问题来说，人类也需要首先对句子做一个判断，拿特指问题来说，需要判断到底是问什么？接着将每个问题做一个初步的定位，缩小回答时的搜索范围，最后从知识体系和场景中取得答案。

英特团队按照句式结构找了些例句放进去，为后一步的句式分类准备好训练集。

比如在“特指问句_时间”里放入了如下例句。

中国第一部宪法颁布的时间?
哪天你有空？
演唱会是哪天？

又比如“特指问句_原因”里放入如下例句。

为什么人的面容千差万别？
为什么我感觉不到演员演技的好坏？
为什么不要空腹喝牛奶？

用我们在第2章提到的任意特征提取器、分类模型，我们都能得到一个基本准确的输出，比如问题“还有多久轮到我们”。

Enter the sentence you want to test(“quit” to break):还有多久轮到我们
Sentence Type:  疑问句_特指问句_时间 -- 
How much: 
疑问句_特指问句_时间 --> 0.568171744082
陈述句_转折复句 --> 0.0833727296382
陈述句_目的复句 --> 0.0702280010834
陈述句_时间复句 --> 0.0467500544003
陈述句_连锁复句 --> 0.0389512385469
疑问句_特指问句_地点 --> 0.0360868190755
陈述句_因果复句 --> 0.023920374049
疑问句_选择问句 --> 0.0149039847156
疑问句_特指问句_意见 --> 2.89120579329e-19
脏话_增强语气 --> -0.00288297881955
脏话_恶意脏话 --> -0.00377381341484

答案的抽取和选择

在答案的提取阶段，一般的对话像常见的智能对话助手Siri、小冰等，都是有对应的问题答案组（QA）的，这种QA数量一般都接近百万级了。而在现实工作中，没有能力和精力人工组建QA怎么办？这个时候我们可以使用互联网的信息——利用爬虫爬取。

大体过程是这样的：

（1）定义一个爬虫，针对某些问题的特点爬取候选答案