研究人员开发的聊天机器人由神经网络提供支持

一家名为HumanMachine的非传统公司最近设计了一种名为Improbotics的独特剧院制作，该制作涉及人类表演者和机器。这是将戏剧世界与机器学习和机器人技术融为一体的一系列项目和计划的最新成果。

作为去年在AAAI AIIDE上发表的一项研究的一部分，该项目背后的两位研究人员Piotr Mirowski和Kory Mathewson开发了一种基于深度学习的人工“即兴创作者”，在电影字幕上进行训练。这种奇特的机器可以产生适合戏剧的合理的，与环境相关的对话线。

“在我们之前的研究中，我们将一个基于人工智能的聊天机器人和机器人作为即兴(即兴)喜剧的(相当困难的)舞台合作伙伴，”Piotr Mirowski，开展这项研究的研究人员之一告诉TechXplore。“我们在戏剧舞台上将人和机器结合起来，机器人是聊天机器人的一个体现。”

这个实验突出了与机器人合作伙伴一起进行即兴喜剧的两个主要限制。首先，机器人经常需要一段时间来产生它的线条，导致缺乏适当的时机，这是喜剧的本质。其次，他们还观察到情绪解释文本的困难。

因此，在他们的新研究中，研究人员用一个人类表演者取代了机器人，他们通过聊天机器人的耳机接收线路，但他们自己的解释。与此同时，舞台上的其他表演者可以自由地进行即兴表演，并与AI提示演员互动。研究人员将这种表现设定为图灵测试或仿制游戏，在剧院中进行，观众和表演者需要猜测谁是人，谁是机器提示。

“这项工作的主要目的是探索如何与机器辅助阶段合作伙伴进行无缝或具有挑战性的合作，以实现现场表演，”Mirowski说。“为了观众的享受，我们将即兴表演变成了一个猜谜游戏。我们隐藏了AI提示表演者的身份，我们还添加了一个诱饵：另一个被控制的即兴演奏者，但他实际上接收了人类，后台的线条。即兴演奏者也戴着类似的提示装置来向观众隐藏自己的身份。演出结束时，观众会猜到谁是谁。“

研究人员开发的聊天机器人由神经网络提供支持，该网络类似于目前用于自动语音识别和语言翻译的大多数最先进的算法。通过OpenSubtitles.org上的电影字幕进行培训，这个聊天机器人处理输入的对话线并输出潜在的响应。

“输出响应是使用语言模型逐字生成的，它将概率分配给可能的下一个单词，”执行该项目的另一位研究员Kory Mathewson告诉TechXplore。“因此，在每个步骤中，它会一遍又一遍地对下一个单词进行采样(例如滚动50,000面加权模具，其中50,000是聊天机器人词汇量的大小)，直到它将END滚动到句子上。概率或权重为骰子这个词的两面都是从超过10万部电影的字幕中学到的。“

对这种不寻常的剧院制作的初步评估发现，更大的排练提高了熟练程度，并且更容易控制演出期间发生的事件。研究人员还观察到，用于演出的界面和机制导致与现实世界体验的一致性较低。

“研究中有一些有趣的发现，”Mirowski说。“首先，即使人们正在加入他们的解释，他们的系统最初也很难即兴发挥。观众调查结果也表明，他们认为表演者拥有比表演者所认为的更多的自主权。”

通过结合人机界面和机器生成线的性能，Mirowski和Mathewson可以比较结果对话的质量。总体而言，他们发现人类生成的线条比人工即兴创作的线条更短，更积极，使用的难度更低。人类表演者也犯了更多的语法和拼写错误。

“我们对人类受试者如何成功地假装受人工智能控制感到惊讶，”马修森说。“他们能够修改他们的演讲，以模仿人工智能系统的预期演讲。”

研究人员正在探索如何通过结合人类表演者的反馈来提高人工即兴创作者的线条质量。这可以使用机器学习和自然语言处理(NLP)算法来实现。

Mirowski解释说：“从聊天机器人那里提出建议的表演者需要在演出期间做出快速决定。” “他们选择的建议越多，花在策划上的时间就越少，我们的节目就越顺畅。”

Improbotics是一个有趣的例子，说明机器学习不仅可以用于工业或科学领域，还可以创造创新的艺术和娱乐。虽然这种表现的几个方面仍需要完善，但研究人员认为人工智能可以为戏剧即兴创作增添一层有趣的内容。

“我们也希望通过关注潜在的叙事弧线，情节方向和结构生成来扩展研究，”马修森说。“通过整合有关展会更高层次组件的更多细节，我们相信人机协作可以为观众带来更多娱乐，让人类即兴创作者更加愉快。”