人群工作者 AI使会话代理变得更聪明

像Siri，Alexa和Cortana这样的会话代理人非常善于为您提供天气，但在被要求提供不寻常的信息或后续问题时会感到沮丧。通过将人类添加到循环中，卡内基梅隆大学的研究人员创造了一种难以忍受的会话代理。

名为Evorus的聊天机器人系统不是第一个使用人类智能来回答广泛问题的系统。人机交互研究所副教授杰夫•比格姆(Jeff Bigham)表示，人类正在同时训练系统的人工智能，使其逐渐减少对人的依赖。

就像早期的一个名为Chorus的CMU代理人一样，Evorus根据亚马逊机械土耳其人的要求招募人群工作人员来回答用户提出的问题，群众工作人员就最佳答案进行投票。Evorus还会跟踪询问和回答的问题，并随着时间的推移，开始为后续问题提出这些答案。研究人员还开发了一个流程，通过该流程，人工智能可以帮助批准消息，减少工作人员的参与。

“由于设备的言论和主题有限，”公司已经花了很多精力教人们如何与会话代理人交谈，“比格姆说。“现在，我们让人们更自由地说话，而且必须学会容纳他们。”

该系统不是最终形式，但可供任何愿意参与研究工作的人下载和使用：http：//talkingtothecrowd.org/。

今年晚些时候，Bigham的研究团队将在蒙特利尔举行的计算机系统人类因素会议CHI 2018年上发表关于Evorus的研究论文。

完全自动化的会话代理可以很好地回答简单，常见的问题和命令，并且当主题相对较窄时可以深入交谈，例如在公交时刻表上提供建议。Bigham说，人们在循环中可以回答各种各样的问题，但除了用户愿意支付的礼宾或旅行服务之外，依赖人类的代理人太昂贵而无法扩大规模以供广泛使用。合唱会议费用平均为2.48美元。

“凭借Evorus，我们在机器和人群之间的合作中获得了一席之地，”比格姆说。希望随着系统的发展，人工智能能够处理越来越多的问题，而响应“长尾”问题所需的群众工作者数量将保持相对稳定。

保持人类进入循环还可以降低恶意用户不恰当地操纵会话代理的风险，就像微软在2016年短暂部署其Tay聊天机器人时所发生的那样，Ting-Hao Huang博士说。语言技术学院(LTI)的学生。Huang与Bigham和Joseph Chee Chang合作开发了Evorus，同时也是博士。LTI的学生。

在Evorus的五个月部署期间，有80个用户和181个对话，12%的时间选择自动回答问题，人群投票减少了近14%，每个回复用户消息的人群工作成本下降了33百分。

Evorus是一个文本聊天机器人，但是通过Google Hangouts部署，可以容纳语音输入，以及从计算机，手机和智能手表访问。为了增强其可扩展性，Evorus使用的软件架构可以接受第三方开发的自动问答组件。