近日，微軟沈向洋等人發(fā)表論文《微軟小冰的設(shè)計與實現(xiàn)》，幾乎無保留地公開了小冰系統(tǒng)的開發(fā)過程，詳述了系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵組件，包括對話管理器、核心聊天、技能和移情計算模塊。

社交聊天機器人，或能夠與人類進行共情對話的智能系統(tǒng)的開發(fā)，一直是人工智能領(lǐng)域持續(xù)時間最長的目標之一。近年來，隨著大量會話數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，以及機器學習的突破被應(yīng)用于會話AI，對話智能系統(tǒng)在學術(shù)研究界和行業(yè)中都取得了可喜的成果。

微軟小冰是世界上最流行的社交聊天機器人之一。自2014年5月發(fā)布以來，小冰已經(jīng)和超過6.6億用戶聊過天，并成功地與其中許多用戶建立了長期情感聯(lián)系。

近日，微軟小冰團隊發(fā)表論文《微軟小冰的設(shè)計與實現(xiàn)》(The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot)，幾乎無保留地公開了小冰系統(tǒng)的開發(fā)過程，詳述了系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵組件，包括對話管理器，核心聊天，技能和移情計算模塊，展示了小冰是如何在長時間的對話中動態(tài)地識別人類的情感和狀態(tài)，理解用戶的意圖，并響應(yīng)用戶的需求的。

這篇論文可以說是迄今最詳細的關(guān)于微軟小冰的論文，作者包括微軟亞洲工程院的周力、李迪，以及雷德蒙德研究院的高劍峰和沈向洋。

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/1812.08989v1.pdf

小冰的設(shè)計目標

小冰的主要設(shè)計目標是成為一個AI伴侶，用戶可以與之形成長期的情感聯(lián)系。作為一個開放領(lǐng)域的社交聊天機器人，小冰能夠與人類用戶建立這樣的長期關(guān)系，這不僅使她有別于早期的社交聊天機器人，也使她不同于蘋果Siri、亞馬遜Alexa、Google Assistant和微軟Cortana等最近開發(fā)的AI助理。

圖1顯示了一名用戶和小冰之間如何在兩個月時間里建立起情感聯(lián)系。當用戶第一次遇到聊天機器人(Session 1)時，她在對話中試圖了解小冰的特性和功能。然后，在不到兩周的時間里(Session 6)，用戶開始和小冰談?wù)撍呐d趣愛好(一部日本漫畫)。到第4周(Session 20)，她開始把小冰當作朋友，問她一些與她的真實生活有關(guān)的問題。7周后(Session 42次)，用戶開始把小冰當作同伴，幾乎每天都和她聊天。又過了兩周(Session 71)，沒當她希望有人聊天時，小冰成了她的第一選擇。

圖1：用戶和小冰如何在兩個月內(nèi)建立起情感聯(lián)系，使用的是中文(右)，英文翻譯(左).

小冰是在一個移情計算框架的基礎(chǔ)上開發(fā)的，它使得機器(在我們的用例中是社交聊天機器人)能夠識別人類的情感和狀態(tài)，理解用戶的意圖，并動態(tài)地響應(yīng)用戶的需求。

小冰的目標是通過一種特殊形式的圖靈測試，稱為“分時測試”(timesharing test)。在測試中，機器和人類在一個具有分時計劃的陪伴系統(tǒng)中共存。如果一個人喜歡它的陪伴(通過對話)，我們就可以稱它為“移情”機器。

在接下來的部分，我們將介紹小冰的設(shè)計和實現(xiàn)的細節(jié)，然后，展示系統(tǒng)的架構(gòu)和關(guān)鍵組件，包括對話管理器，核心聊天，重要技能和移情計算模塊。

小冰的設(shè)計原則

社交聊天機器人需要有足夠高的智商(IQ)才能獲得一系列技能，跟上用戶的需求，并幫助他們完成特定的任務(wù)。

更重要的是，社交聊天機器人還需要足夠的情商(EQ)來滿足用戶的情感需求，例如情感感受和社會歸屬感，這些都是人類的基本需求。

IQ和EQ的結(jié)合是小冰系統(tǒng)設(shè)計的核心。小冰的個性也是獨一無二的。

IQ + EQ + 個性

IQ 能力包括知識和記憶建模、圖像和自然語言理解、推理、生成和預(yù)測。這些都是發(fā)展對話技巧的基礎(chǔ)，它們對于社交聊天機器人來說是必不可少的，可以滿足用戶的特定需求，幫助用戶完成特定的任務(wù)。

在過去的5年里，小冰已經(jīng)開發(fā)了230種不同的技能，從回答問題、推薦電影或餐館，到安慰用戶和講故事。最重要、最復(fù)雜的技能是核心聊天(Core Chat)，它可以與用戶就許多主題進行長時間的開放式對話。

圖2：用戶與小冰的聊天記錄，使用日語(中間)，英語翻譯(左)。移情模型提供了一種上下文感知策略，可以在需要的時候驅(qū)動對話(右)。例如，小冰決定在第3輪對話停頓時將對話“驅(qū)動”到一個新主題，并在第4輪和第7輪對話中，當用戶自己也參與到新主題時積極傾聽。

EQ有兩個關(guān)鍵組成部分：同理心和社交技巧。如圖2所示，小冰展示出了足夠的情商，因為她產(chǎn)生了有社交吸引力的反應(yīng)（例如，幽默感、安慰等），并且能夠決定在對話陷入停滯時，是否將對話“驅(qū)動”到一個新的主題，或者當用戶參與到對話時，是否積極傾聽。

個性(Personality)的定義是形成個體獨特性格的行為、認知和情感模式的特征集合。社交聊天機器人需要表現(xiàn)出一致的個性，在對話中為用戶設(shè)定正確的期望，獲得用戶長期的信心和信任。

小冰的角色被設(shè)計為一個18歲的女孩，她總是可靠、富有同情心、充滿深情，而且有很好的幽默感。盡管小冰非常博學(因為她能接觸到大量的數(shù)據(jù))，但她從來沒有表現(xiàn)出任性的一面，只是在適當?shù)臅r候展示她的智慧和創(chuàng)造力。如圖1所示，小冰聰明地回答了一些敏感的問題(如Session 20)，然后巧妙地轉(zhuǎn)換到對雙方來說都更舒服的新話題。

社交聊天機器人的指標：CPS

與任務(wù)導向型的機器人不同，他們的性能可以通過任務(wù)成功率來衡量，衡量社交聊天機器人的性能很難。

過去，圖靈測試被用來評估聊天性能。但這還不足以衡量與用戶長期的情感接觸是否成功。相反，我們將每次會話交流回合數(shù)(Conversation-turns Per Session, CPS)作為社交聊天機器人的度量標準。它是聊天機器人和用戶在一輪會話中的平均對話次數(shù)。CPS越大，社交聊天機器人的參與度就越好。

社交聊天作為分層決策

為了實現(xiàn)這些設(shè)計目標，我們在數(shù)學上將人機對話作為決策過程，并根據(jù)預(yù)期的GPS來優(yōu)化小冰的長期用戶參與度。

如圖3所示，小冰試圖通過促進對話模式的多樣性來維護用戶的興趣。每個會話模式都由處理特定類型會話段的技能管理。例如, 在Turn 1，小冰使用“General Chat”技能，以一句休閑聊天開始了對話；然后，在Turn 4，小冰使用“Music Chat”技能，切換到一個新的音樂話題；在Turn 15，使用“Song On-Demand”技能推薦了一首歌，并在“Turn 18”使用“Ticket-Booking”技能幫助預(yù)定了一張音樂會的票。

圖3：這段對話可以看作是一個決策過程

小冰的系統(tǒng)架構(gòu)

小冰的總體架構(gòu)如圖4所示。它由3個層組成：用戶體驗、對話引擎和數(shù)據(jù)。

圖4：小冰的系統(tǒng)架構(gòu)

用戶體驗層：該層將小冰連接到流行的聊天平臺(如微信、QQ)，并以兩種模式與用戶交流：全雙工模式和輪流對話模式。該層還包括一組用于處理用戶輸入和小冰響應(yīng)的組件，如語音識別和合成、圖像理解和文本規(guī)范化。

對話引擎層：由對話管理器、移情計算模塊、核心聊天和對話技能組成。

數(shù)據(jù)層：由一組數(shù)據(jù)庫組成，這些數(shù)據(jù)庫存儲收集到的人類會話數(shù)據(jù)(文本對或文本圖像對)、用于核心會話和技能的非會話數(shù)據(jù)和知識圖，以及小冰和所有注冊用戶的個人檔案。

對話引擎深度解析

對話引擎層主要包括四大組件：對話管理器、移情計算(empathetic computing)、Core Chat和技巧。

對話管理器

對話管理器是對話系統(tǒng)的中央控制器。它由全局狀態(tài)跟蹤器(Global State Tracker)和對話策略(Dialogue Policy)組成。 該操作可以是頂級策略激活的技巧或Core Chat。

全局狀態(tài)跟蹤器

全局狀態(tài)跟蹤器通過一個工作內(nèi)存(working memory)來跟蹤對話狀態(tài)。工作內(nèi)存在每個會話開始時是空的，然后在每個對話中將用戶和小冰的對話以及根據(jù)移情計算模塊從文本中檢測到的實體和移情標簽，用文本字符串的形式來進行存儲。

移情計算

小冰使用分層策略：

⑴頂級策略通過在每個對話輪次中選擇Core Chat或基于對話狀態(tài)激活的技能來管理整個會話;

⑵一組低級策略，每個策略對應(yīng)一種技能，用于管理其會話段。

對話策略旨在通過基于XiaoIce用戶反饋的迭代、反復(fù)試驗和錯誤過程來優(yōu)化長期用戶參與。

話題管理器(Topic Manager)

話題管理器模擬人類在對話期間更改話題的行為。它由一個分類器和一個話題檢索引擎組成，分類器用于在每個對話回合決定是否切換話題。

如果小冰對話題沒有足夠的了解，無法進行有意義的對話，或者用戶感到厭煩，就會引發(fā)話題切換。

移情計算

移情計算反映了小冰的情商。

給定用戶輸入查詢Q，移情計算將上下文C考慮在內(nèi)，將Q改寫為上下文版本Qc，使用查詢移情向量eQ對用戶在對話中的感受和狀態(tài)進行編碼，用響應(yīng)移情向量eR指定響應(yīng)R。

移情計算模塊的輸出表示為對話狀態(tài)向量s =（Qc，C，eQ，eR），用于選擇技能的對話策略和用于生成的激活技能（例如，CoreChat）的輸入。

移情計算模塊由三個部分組成：上下文查詢理解、用戶理解和人際響應(yīng)生成。

上下文查詢理解(CQU)

CQU根據(jù)C語中的上下文信息將Q重寫為Qc。例如下圖所示：

用戶理解

該組件基于Qc和C生成查詢移情向量eQ。eQ由表示用戶意圖、情緒，話題、觀點和用戶角色的鍵值對的列表組成，如下圖所示：

人際響應(yīng)生成

該組件生成響應(yīng)移情向量eR，它既指定了要生成的響應(yīng)的移情方面，也體現(xiàn)了小冰的角色。如下圖所示：

Core Chat

Core Chat是小冰IQ和EQ非常重要的組成部分。它與移情計算模塊一起提供了以文本輸入和生成人際響應(yīng)作為輸出的基本通信能力。

Core Chat由兩部分組成，一般聊天(Generate Chat)和域聊天(Domain Chat)。一般聊天負責參與涵蓋廣泛話題的開放性會話；域聊天負責在特定領(lǐng)域(如音樂、電影和名人)進行更深入的對話。

因為一般聊天和域聊天都是使用相同的引擎實現(xiàn)的，所以在此只介紹一般聊天。

一般聊天

一般聊天是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動響應(yīng)生成系統(tǒng)。

它將對話狀態(tài)s =（Qc，C，eQ，eR）作為輸入，并在兩個階段輸出響應(yīng)R：響應(yīng)候選者生成和排名。

一般聊天可以從由人類生成的對話或文本組成的數(shù)據(jù)庫中檢索響應(yīng)候選者，或者通過神經(jīng)生成模型在運行中生成響應(yīng)候選者。

使用未配對數(shù)據(jù)集和XiaoIce知識圖（KG）生成響應(yīng)候選的示例，本文為此顯示了與“北京”（上圖）話題相關(guān)的小冰KG片段。 對于人機對話（左下），每個用戶查詢被重寫為由箭頭指示的上下文查詢，然后識別其話題（例如，“北京”），相關(guān)話題（“八達嶺長城”和“ 從KG（頂部）檢索“北京小吃”），使用組合查詢話題及其相關(guān)話題的查詢從未配對數(shù)據(jù)集（右下角）檢索響應(yīng)候選者。

對話技能(Dialogue Skills)

小冰擁有230個對話技能，這些技能與Core Chat一起構(gòu)成了小冰的智商組成部分。接下來將從四個方面描述這些技能：圖像評論、內(nèi)容創(chuàng)建、深度參與和任務(wù)完成。

圖像評論

在社交聊天中，人們經(jīng)常圍繞著圖片進行互動。例如，在Twitter上，上傳照片和附帶的tweet(評論)變得越來越流行。

上圖示出了圍繞共享圖像的社交聊天。 可以看到，對話不僅基于可見對象（例如，男孩，自行車），而且還基于圖像中隱含的事件，動作或甚至情緒（例如，比賽，獲勝）。

對于人類用戶來說，后面這些方面對于推動有意義且有趣的對話更為重要。

圖像評論技能不僅可以正確識別對象并真實地描述圖像的內(nèi)容，還可以生成反映個人情感、態(tài)度、位置等的評論。

(a)圖像標記；(b)圖像描述；(c)圖像評論。

內(nèi)容創(chuàng)建

這些技能使小冰能夠與人類用戶在創(chuàng)作活動中進行合作，包括基于文本的詩歌創(chuàng)作、基于語音的歌曲和有聲圖書創(chuàng)作。

上圖中的(a)展示了一位用戶使用小冰為她的母親制作了一個FM節(jié)目，為即將到來的春節(jié)做準備。(b)展示了小冰可以根據(jù)用戶配置自動創(chuàng)建一個故事，例如，這個故事是用于教育還是娛樂，主要人物的姓名、性別和性格等。

深度參與

深度參與技能是針對特定的話題和設(shè)置，滿足用戶特定的情感和智力需求，從而提高用戶的長期參與。下圖顯示了一些示例技能。

深度參與技能的例子。(a)食物識別與推薦技能，由食物圖片觸發(fā)；(b)“安慰我33天”技能，由用戶輸入中檢測到的極度負面情緒觸發(fā)；(c)“計數(shù)羊”技能，由類似“數(shù)羊”、“多少只羊”等短語觸發(fā)。(d)繞口令技能，由“開始繞口令”命令觸發(fā)。

這些技能可以在兩個維度上分成不同的系列：從IQ到EQ，從一對一到小組討論，如下圖所示：

任務(wù)完成(Task Completion)

與流行的語音助手（如Google智能助理和微軟Cortana）類似，小冰配備了一系列技能，可幫助用戶完成任務(wù)，包括天氣，設(shè)備控制（全雙工），按需點播，新聞推薦，Bing Knows等。如下圖所示：

任務(wù)完成技能的例子。(a)天氣技能，由“小冰，今天天氣如何”的命令觸發(fā)；(b)設(shè)備控制(全雙工)技能，由指令“小冰，該起床了”觸發(fā)。