科學(xué)家面臨諸多挑戰(zhàn)
科學(xué)家面臨的下一個挑戰(zhàn)是制造像人一樣的化身。當(dāng)原型的行為與機器人進行對話時，軟件可分析對話內(nèi)容并做出聽上去很聰明的回答,，仿佛化身在思考一般,。Lifenaut公司更進一步，為個人量身打造了機器人軟件,。據(jù)英國?？巳乜と斯ぶ悄芄綢cogno的羅洛-卡朋特(Rollo Carpenter)介紹，這是當(dāng)前技術(shù)所面臨的局限性,，軟件復(fù)制品“不會具有自我意識或等同于你,，而是一個可以讓別人與之對話的人，至少有的時候,，會認(rèn)為它只是你的一部分,?！?/p>
Lifenaut公司的化身對話能力來自于卡朋特創(chuàng)造的名為“Jabberwacky”的聊天機器人。這臺機器人是1997年以來通過與數(shù)百萬人的對話開發(fā)出來的,，因其是與人最相像的聊天機器人,，因此兩次獲得勒布納人工智能獎。雖然許多聊天機器人預(yù)制了固定詞組以及聽到關(guān)鍵詞的反應(yīng),，但“Jabberwacky”可尋找對話的常見模式,，利用其去確保這款機器人可以在最合適的語境說出最合適的話語。
Lifenaut創(chuàng)造的化身或許能做出像人一樣的反應(yīng),，但如何讓它長得像你呢,？唯一的辦法就是，把你的東西教給它掌握,。這種“個性上傳”是一個艱辛的過程,。在第一階段，要根據(jù)大約480句話所反映的真實情感,，對它們進行排列,，如“我喜歡幫助別人”，“我同情無家可歸的人”,。完成這個目標(biāo)以后,，我們還要上傳日記、標(biāo)注有地名,、日期和關(guān)鍵詞的照片和視頻,，以幫助化身建立“記憶”。
我們還要每天用幾個小時時間與Lifenaut公司的其他化身交談,，讓我們的化身從它們身上學(xué)習(xí)知識,。通過這種途徑，化身會具有我們的風(fēng)格特征——如我問候朋友或回答問題的方式——以及更多有關(guān)我們意見與好惡的烙印,。
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