AI 聊天機器人如何運作？

AI 聊天機器人是模擬人類對話的軟體程式。它們接受使用者以自然語言（文字或語音）輸入，並嘗試提供有用的回應。根據微軟的定義，AI 聊天機器人是「模擬並理解人類對話」的應用程式。

例如，聊天機器人可以回答問題、提供建議，或自動化執行預約等任務。IBM 也說明聊天機器人「模擬人類對話」，並指出現代聊天機器人常利用自然語言處理來解讀問題並產生答案。簡言之，AI 聊天機器人讓人們能以日常語言與電腦互動，縮短人類語言與機器邏輯間的差距。

主要 AI 技術

AI 聊天機器人結合多項先進的 AI 技術：

驅動現代聊天機器人的主要 AI 技術

聊天機器人如何理解使用者

當你發送訊息時，聊天機器人會運用自然語言理解（NLU）技術。它將輸入拆解成片段（詞彙），並識別使用者的意圖（使用者想達成的目標）及相關的實體（如姓名、日期或地點等重要細節）。

例如，若你問「巴黎明天天氣如何？」，聊天機器人會識別意圖（天氣預報查詢）並擷取實體（「巴黎」與「明天」）。

聊天機器人如何處理並理解使用者輸入

AI 聊天機器人訓練過程

AI 聊天機器人由語言模型驅動，這些模型在大量文本資料上訓練。訓練期間，模型處理數十億字，並調整內部參數以根據上下文預測下一個字詞。

AI 聊天機器人訓練流程與方法

變壓器與大型語言模型

現代聊天機器人以變壓器架構為核心。變壓器網路將詞彙轉換為數值向量，並利用多頭注意力同時關聯句中所有詞彙，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 以龐大參數量訓練，能理解並生成語言，甚至可進行翻譯、摘要或回答問題。

驅動大型語言模型的變壓器網路架構

回應生成方式

AI 聊天機器人回應時，可能採用以下兩種方法之一：

聊天機器人回應生成的不同方法

人類回饋與對話上下文

來自人類回饋的強化學習（RLHF）

初步訓練後，聊天機器人常透過人類回饋進行微調。訓練者會審核機器人輸出，強化良好回答並修正錯誤。此過程稱為來自人類回饋的強化學習（RLHF），有助於系統避免不當或偏頗內容。

對話上下文管理

AI 聊天機器人也會追蹤對話上下文，記住先前對話內容，讓回應更連貫。例如，當你提出後續問題時，機器人能理解你指的是之前的主題並做出相應回答。

人類回饋整合與對話上下文管理

AI 聊天機器人範例

許多熟悉的虛擬助理都是 AI 聊天機器人。這些系統皆依賴相同核心 AI 技術來處理語言並生成回應。

日常使用中熱門的 AI 聊天機器人範例

挑戰與限制

AI 聊天機器人功能強大但不完美。因為它們總是嘗試回答，有時會產生幻覺—自信地提供錯誤或誤導資訊。

聊天機器人本質上是「執行數學計算的機器」來產生文字，並不真正理解意義或意圖，如同人類般。

— AI 研究專家

當前 AI 聊天機器人技術的主要挑戰與限制

主要重點整理

AI 聊天機器人透過結合自然語言處理、機器學習與大型語言模型運作。它們解析使用者輸入以偵測意圖，然後從預設答案中檢索或利用訓練模型生成新回應。