如何不從機器人服務員訂購水

到目前為止，人工智能系統在與我們交談時理解我們已經相當不錯了。也就是說，他們非常善于理解我們所說的詞的意思。不幸的是，對于人工智能而言，在人與人之間的對話中經常出現的情況是，我們說的是我們不希望對方按字面意思采取的事情，而是依靠它來推斷我們的意圖，這可能與我們的確切詞語有很大不同。使用會暗示。

例如，問一個問題，“你知道現在幾點嗎?”我們大多數人會通過溝通時間來回應這個問題，但這不是問題所在。如果你確實知道時間，嚴格來說簡單的“是的，我做”將是正確的答案。你可能會認為“你能告訴我它現在幾點嗎?”是一個類似的問題，但從字面上看，它是在詢問你是否有能力將時間與言語聯系起來，所以正確答案是“是的，我能”你知道它是什么時間。

這可能看起來很迂腐，但是當我們詢問某些問題時，了解我們希望收到的信息對于AI系統或機器人來說并不明顯。這些間接言語行為(或ISA)是上個月在ACM / IEEE國際人機器人互動會議上發表的論文的主題，它包括我見過的人與機器人之間最有趣的對話之一。 。

“參與者試圖以正常，禮貌，類似人的方式與機器人交談，并承認他們將不得不放棄這種說話方式，以便將來能夠成功進行互動。”

使人機對話更加困難的一件事是，人們過于禮貌地往往會混淆事物。當我們將它們視為直接命令時，我們經常將事物視為請求。例如，在一家餐館，如果人們在想要x的時候能夠可靠地說“給我帶來x ” 會更簡單，但很多人認為這樣做很粗魯，而是用語言混淆了，“你能帶來嗎?我x?“或”如果你能給我帶來x，那就太好了。“對于一直堅持詮釋ISA的機器人來說，這可能會導致一些嚴重的混亂。

那么問題是，在我們與機器人的互動中，ISA很少或經常發生嗎?人們會否判斷無法理解ISA的機器人不如能夠理解它們的機器人更有利?為了探討其中的一些問題，來自塔夫斯大學的 人機交互實驗室的研究人員，由Matthias Scheutz和科羅拉多礦業學院的MIRROR實驗室領導，由湯姆威廉姆斯執導，招募49名參與者在不同場景中與機器人互動，包括假裝餐廳，人們的 任務是通過與服務員機器人交談來訂購幾件物品 。該Waiterbot 被遙控 WIZARD- 的盎司式來自附近一個房間的研究人員，其聲音是由文字轉語音系統產生的。而且由于研究人員編程機器人沒有處理間接言語行為作為人類會，一些非常有趣的對話接踵而至：

現在，通過在人們所說的和我們真正的意思之間的翻譯中進行硬編碼，可以減輕ISA引起的混亂。我的猜測是，大多數會話代理(Alexa的，谷歌助理Siri的)這樣做，因為他們似乎并不之間，區分“你能夠做X ”和“做X，”我花了一點點時間搞亂用我自己的Google智能助理試圖找到一種情況，我可以強迫它進行區分; 我能說的最好的是，如果我問它，它會算到10，“你能數到10嗎?”但是如果我問它，“你能算到1000嗎”它基本上說它可以這么做但它需要很長一段時間，所以它不會，我應該選擇一個較小的數字。

無論如何，作為一般規則，必須硬編碼這樣的事情并不是最好的做事方式，如果人工智能對國際檢索單位有更好的基本理解，并認識到人類的事實，它會更有用和可擴展。極有可能使用它們。實際上，該研究表明“間接言語行為被大多數參與者使用并構成了與任務相關的大部分話語。”雖然與機器人進行了一點點互動的人很快就發現ISA無效，但它是可能前面的某些指令完全避免了這些問題，假設一個天真的用戶會有愉快或有效的體驗，這不一定是合理的，例如樣本對話。

然而，研究人員還推測，即使人們知道避免使用ISA是與機器人進行通信的最有效方式，但在某些情況下，它的不禮貌仍可能使其難以實現。無論如何，我們不希望機器人學習如何與我們互動，而不是相反嗎?

理想情況下，未來對自然語言理解的研究將開發機制，使機器人可以自動學習一般地了解ISA，或者了解特定的新遇到的ISA形式，這將允許機器人適應他們的人類用戶而不是相反