AI 正在学习使用表情包,以后跟机器人聊天就不会尬聊了?

生活

2017-08-18 09:00

微信聊天使用频率最高的话题终结词是什么?

好的(此处请脑补你第一时间想到的表情符号)

「好的」这两个字后面加上最简单的表情,都会让这个单纯的词语变得不单纯。在不同的情景回复不同的人时,表情符号可以让这个常见的回复词,带上不同的情绪,沮丧、开心、无奈、窃喜、期待……(心里的小情绪太多,词语都不够用了)

词不达意不要慌,表情包来帮你忙。表情包正让社交网络这个世界里的沟通变得更加顺畅,但由于情景、文化的不同,社交网络上每一条表达的背后依然有着更为丰富的含义,比如你的朋友,他提前一个月预定了七夕当天和女朋友的晚餐,在离七夕还有半个月时,他发了一条微博:

提前一个月预定的七夕大餐,我一个人可以全部吃完。[微笑]

看上去乐观积极,其实他的内心已经难过得要晕厥,心里在说:大家快来安慰我,我分手了。

这些层层深意的表达,对于研究社交网络的专家学者而言,真是一个十分麻烦头疼的事情。因此,麻省理工学院有一个团队正在进行一个名为 「DeepMoji」的项目,利用人工智能对人们在社交网络上使用的 emoji 表情符号进行研究,想要利用机器学习让人工智能够读懂人们的情绪,尤其是语言中的「反讽」。

DeepMoji 从 Twitter 上的 550 亿条推文中,选取了 12 亿条带有 emoji 的推文,对它们进行分析和学习,试图训练一个深度学习模型去预测推文中会使用哪些表情符号。项目的成员认为,如果这个 AI 模型能够预测和理解某个句子中的表情符号,那么它就能够理解句子中的情感内容。

(DeepMoji 推测,人们写了左边的句子后,最有可能使用右边的 5 个表情符号)

DeepMoji 的任务是处理及运用自然语言,读懂人类语言,因此它是人工智能和语言学领域的分支,属于自然语言处理(Natural Language Processing),即 AI 业界中大热的 NLP。

《情绪机器(The Emotion Machine)》作者马文· 明斯基(Marvin Minsky)也曾说过:

人工智能只有读懂情绪了,才能进行常识性的推理和思考。

这个 AI 最初的目的,是让企业用来理解顾客对他们的真实评价。然而这样一个能够理解人类表情包的 AI,应用场景很多,包括电商客服、聊天机器人、处理商品/服务评价等场景都能派上用场。

或许在将来,我们给电商客服发个三言两语再加个表情符号,它就不会自动回复一大堆选项给你选择,而是秒懂你的意思,马上跟你说「亲,我们不接受砍价哦」或者「亲,我们包邮」。

(Allo 的「智能回复」功能)

而有了 DeepMoji 加持的聊天机器人,或许也不会那么快在尬聊中把天聊死。不过 AI 技术运用在聊天软件已经不是什么新鲜事,Google 在去年的 I/O 大会上就发布一款聊天应用 Allo,Allo 能够根据使用者的聊天风格,订制聊天回复。不过这个功能目前只能在英语母语地区,或者全英语对话的条件下才会触发使用。

虽然 DeepMoji 在将来能让大家更好地聊天,但项目成员还有更深远的想法,他们想要通过 DeepMoji 来识别社交网络中的欺凌和种族歧视。目前,他们已经建立了一个 AI 的 Demo,感兴趣的朋友可以去参与调教这只 AI。今年 9 月,「DeepMoji」将会在 github 上开源

关注微信公众号爱范儿(微信号:ifanr),回复关键词「Deepmoji」,获取开源地址和 Demo 地址。

题图来自:Engadget

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