科學(xué)家面臨諸多挑戰(zhàn)
科學(xué)家面臨的下一個(gè)挑戰(zhàn)是制造像人一樣的化身。當(dāng)原型的行為與機(jī)器人進(jìn)行對(duì)話時(shí)，軟件可分析對(duì)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(jìn)一步，為個(gè)人量身打造了機(jī)器人軟件。據(jù)英國(guó)?？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(huì)具有自我意識(shí)或等同于你，而是一個(gè)可以讓別人與之對(duì)話的人，至少有的時(shí)候，會(huì)認(rèn)為它只是你的一部分。”
Lifenaut公司的化身對(duì)話能力來(lái)自于卡朋特創(chuàng)造的名為“Jabberwacky”的聊天機(jī)器人。這臺(tái)機(jī)器人是1997年以來(lái)通過(guò)與數(shù)百萬(wàn)人的對(duì)話開發(fā)出來(lái)的，因其是與人最相像的聊天機(jī)器人，因此兩次獲得勒布納人工智能獎(jiǎng)。雖然許多聊天機(jī)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(duì)話的常見模式，利用其去確保這款機(jī)器人可以在最合適的語(yǔ)境說(shuō)出最合適的話語(yǔ)。
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(zhǎng)得像你呢？唯一的辦法就是，把你的東西教給它掌握。這種“個(gè)性上傳”是一個(gè)艱辛的過(guò)程。在第一階段，要根據(jù)大約480句話所反映的真實(shí)情感，對(duì)它們進(jìn)行排列，如“我喜歡幫助別人”，“我同情無(wú)家可歸的人”。完成這個(gè)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(gè)小時(shí)時(shí)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(shí)。通過(guò)這種途徑，化身會(huì)具有我們的風(fēng)格特征——如我問(wèn)候朋友或回答問(wèn)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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