人工智能聊天機械人如何運作？

人工智能聊天機械人是模擬人類對話的軟件程式。它們接收用戶以自然語言（文字或語音）輸入的信息，並嘗試提供有用的回應。根據微軟的定義，人工智能聊天機械人是能「模擬並理解人類對話」的應用程式。

例如，聊天機械人可以回答問題、提供建議，或自動化執行預約等任務。IBM 同樣解釋聊天機械人是「模擬人類對話」，並指出現代聊天機械人通常使用自然語言處理來解讀問題並生成答案。簡而言之，人工智能聊天機械人讓人們能用日常語言與電腦互動，彌合人類語言與機器邏輯之間的鴻溝。

主要人工智能技術

人工智能聊天機械人結合了多種先進的人工智能技術：

驅動現代聊天機械人的主要人工智能技術

聊天機械人如何理解用戶

當你發送訊息時，聊天機械人會對其應用自然語言理解（NLU）。它將輸入拆分成片段（詞元），並識別用戶的意圖（用戶想做什麼）及任何相關的實體（重要細節，如姓名、日期或地點）。

例如，若你問「明天巴黎的天氣如何？」，聊天機械人會識別意圖（天氣預報查詢）並抽取實體（「巴黎」和「明天」）。

聊天機械人處理及理解用戶輸入的過程

訓練人工智能聊天機械人

人工智能聊天機械人由語言模型驅動，該模型在大量文本數據上訓練。訓練期間，模型處理數十億字詞，並根據上下文調整內部參數以預測句子中的下一個詞。

人工智能聊天機械人的訓練流程與方法

變壓器與大型語言模型

現代聊天機械人以變壓器為核心架構。變壓器網絡將詞語轉換為數值向量，並利用多頭注意力同時關聯句子中所有詞語，捕捉整體上下文。

透過堆疊多層變壓器，我們得到大型語言模型（LLM），如 GPT-4 或 Google 的 PaLM。這些 LLM 在大規模語言理解與生成方面表現卓越，甚至能進行翻譯、摘要或回答問題，得益於其龐大參數量。

驅動大型語言模型的變壓器網絡架構

回應生成

回應時，人工智能聊天機械人可能採用以下兩種方法之一：

聊天機械人回應生成的不同方法

人類反饋與對話上下文

來自人類反饋的強化學習（RLHF）

初步訓練後，聊天機械人通常會透過人類反饋進行微調。訓練者審查機械人輸出並指導改進——強化良好回答，修正錯誤。此過程稱為來自人類反饋的強化學習（RLHF），幫助系統避免不當或偏頗內容。

對話上下文管理

人工智能聊天機械人還會追蹤對話上下文。它們能記住對話早期內容，並利用這些資訊使回應連貫。例如，當你提出後續問題時，機械人知道你指的是之前的話題，並能相應回答。

人類反饋整合與對話上下文管理

人工智能聊天機械人範例

許多熟悉的虛擬助理都是人工智能聊天機械人。這些系統均依賴相同核心人工智能技術來處理語言並生成回應。

日常使用中受歡迎的人工智能聊天機械人範例

挑戰與限制

人工智能聊天機械人功能強大但不完美。由於它們總是嘗試回答，有時會產生幻覺——自信地提供錯誤或誤導資訊。

聊天機械人本質上是「執行數學計算以產生文字的機器」。它並不像人類那樣真正理解意義或意圖。

— 人工智能研究專家

當前人工智能聊天機械人技術的主要挑戰與限制

主要重點

人工智能聊天機械人透過結合自然語言處理、機器學習及大型語言模型運作。它們解析用戶輸入以偵測意圖，然後從預設答案中檢索或利用訓練模型生成新答案。