人工智能聊天机器人如何工作？

人工智能聊天机器人是能够模拟人类对话的软件程序。它们接受用户以自然语言（文本或语音）输入的信息，并尝试提供有帮助的回应。根据微软的定义，人工智能聊天机器人是“模拟并理解人类对话”的应用程序。

例如，聊天机器人可以回答问题、提供建议，或自动执行预约等任务。IBM同样解释说，聊天机器人“模拟人类对话”，并指出现代聊天机器人通常使用自然语言处理技术来理解问题并生成答案。简而言之，人工智能聊天机器人让人们能够使用日常语言与计算机互动，弥合了人类语言与机器逻辑之间的差距。

关键人工智能技术

人工智能聊天机器人结合了多种先进的人工智能技术：

驱动现代聊天机器人的关键人工智能技术

聊天机器人如何理解用户

当您发送消息时，聊天机器人会应用自然语言理解（NLU）技术。它将输入拆分成多个部分（词元），并识别用户的意图（用户想要做什么）及相关的实体（如姓名、日期或地点等重要细节）。

例如，如果您问“明天巴黎的天气怎么样？”，聊天机器人会识别出意图（天气预报查询）并提取实体（“巴黎”和“明天”）。

聊天机器人处理和理解用户输入的方式

训练人工智能聊天机器人

人工智能聊天机器人由在海量文本数据上训练的语言模型驱动。训练过程中，模型处理数十亿词汇，并调整内部参数以根据上下文预测句子中的下一个词。

人工智能聊天机器人的训练流程与方法

变换器与大型语言模型

现代聊天机器人以变换器为核心架构。变换器网络将词语转换为数值向量，并使用多头注意力机制同时关联句子中所有词语，从而捕捉整个输入的上下文信息。

通过堆叠多个变换器层，我们得到大型语言模型（LLM），如GPT-4或谷歌的PaLM。这些LLM训练于海量文本，能够理解和生成语言，甚至能进行翻译、摘要或回答问题，得益于其庞大的参数规模。

驱动大型语言模型的变换器网络架构

生成回答

在生成回答时，人工智能聊天机器人可能采用以下两种方法之一：

生成聊天机器人回答的不同方法

人类反馈与对话上下文

来自人类反馈的强化学习（RLHF）

初步训练后，聊天机器人通常会通过人类反馈进行微调。训练者会审查机器人的输出并指导其改进——强化正确回答，纠正错误。这一过程称为来自人类反馈的强化学习（RLHF），帮助系统避免不当或偏见内容。

对话上下文管理

人工智能聊天机器人还会跟踪对话上下文。它们能记住对话的早期部分，并利用这些信息使回复连贯。例如，当您提出后续问题时，机器人知道您指的是之前的话题，并能相应回答。

人类反馈整合与对话上下文管理

人工智能聊天机器人示例

许多熟悉的虚拟助手都是人工智能聊天机器人。这些系统都依赖相同的核心人工智能技术来处理语言并生成回答。

日常使用中流行的人工智能聊天机器人示例

挑战与局限

人工智能聊天机器人功能强大但并不完美。由于它们总是尝试回答，有时会产生幻觉——自信地给出错误或误导性信息。

聊天机器人本质上是“一台执行数学计算以生成词语的机器”。它并不像人类那样真正理解意义或意图。

— 人工智能研究专家

当前人工智能聊天机器人技术的主要挑战与局限

关键要点总结

人工智能聊天机器人通过结合自然语言处理、机器学习和大型语言模型工作。它们解析用户输入以检测意图，然后从预设答案中检索或利用训练模型生成新答案。