谷歌最新黑科技LaMDA，能让你的语音助手不再智障吗？

到了今天，已经很少有人会把"智能语音助手"当回事，更多人把它看作是"智障"的同义词。

自苹果的 Siri 在 2016 年发布以来，相关技术一轮又一轮地革新，模仿者一个又一个地出现。但智能助手的智能化程度，并没有我们想象中提升得那么快。

不断失望之后，我们的要求也越来越低，除了让它帮忙订一个明早 8:00 的闹钟或打开某个 App，已经别无他望。

最近热播的《爱，死亡和机器人》第 2 季，在第 1 集中也告诉了我们一个智障的语音助手会带来多严重的后果：在清洁机器人"发疯"并开始无差别攻击之后，女主人打电话给智能客服，不但没能解决任何问题，反而一直在添乱，最终靠人的力量才勉强逃出生天。

好在事情出现了转机。美国时间 2021 年 5 月 18 日，一年一度的谷歌 I/O 大会如期而至。在一众产品和技术之间，LaMDA 并不起眼，但它却可能是智障语音助手的拯救者。

一、LaMDA 究竟是什么？

LaMDA 的全称是 Language Model for Dialogue Applications，简单而言，它是一种能力更强的语言模型，适用于对话应用程序。

与前辈 BERT、GPT-3 一样，LaMDA 也基于 Transformer 架构。后者是谷歌公司于 2017 年发布并开源的神经网络架构。利用该架构生成的模型，可以被训练阅读一组单词（比如一句话或一个段落），并且关注这些单词之间的联系，然后预测接下来会是什么单词。与其他模型不同的是，LaMDA 在对话方面接受了更多训练。

在展开介绍之前，我们需要仔细想想，现有的语音助手为何如此"智障"？

智障的根本原因是技术能力不足，具体表现为"文不对题"——不能给我们想要的答案，这一点相对还好解决，只要加大训练量就能逐渐优化。但另一个更难以解决的问题是，语音智能助手只会孤立地理解我们提出的问题，并且孤立地给出答案。

换句话说，你不能指望它联系上下文语境，跟我们进行长时间的"连续对话"。

要知道，我们在现实中的对话场景是完全开放性的，经常是从一个主题出发，延伸到另一个主题，最后在完全不相关的主题结束。比如，我们见到一个朋友，常常以"你吃饭了没？"打头，聊到前几天推出的一款新游戏，最后打算周末约一场电影。

现实对话的开放性特征，使之成为机器学习领域最难解决的问题之一。 它涉及到一项很重要的能力，即自然语言理解（NLU），要求 AI 能够进行语义语境情感的判断，这是比自然语言处理（NLP）还要复杂的能力。

而现在大多数智能助手，往往按照狭窄的、预先定义好的对话路径被设计，并不能进行开放对话、连续对话。这就是它们看起来还相当智障的原因。

而 LaMDA 就针对这一问题进行了技术突破。LaMDA 最为核心的，就是进行"开放域"（Open Domain） 对话的能力。它可以通过阅读句子或段落来"破译"对话意图，发现单词之间的关联，并能预测接下来可能出现的单词，从而做出合乎语境的回答。

在这样的能力支撑下，LaMDA 能够和人在无穷无尽的话题转换中聊下去，进行长时间的开放性对话。用谷歌官方的话来形容，就是"能够用自由流动的方式，谈论无穷无尽的主题"。

二、从"冥王星"到"纸飞机"

在本次谷歌 I/O 大会上，LaMDA 充分展示了强悍的对话能力。演示环节中，LaMDA 扮演了冥王星的角色，与用户进行对话。

当被问到："你希望大家了解你的哪一面？"

它这样回答："我希望人们知道我不仅仅是一颗随机的冰球（random ice ball），我实际上是一个美丽的星球。"

这种对话给人的感觉，就像是在和一个知识渊博的朋友聊天。虽然话题天花乱坠、不断涌现，但 LaMDA 总能接住话茬，并且自然而然地展开对话。

在另一个演示中，LaMDA 扮演的角色是一架纸飞机。当用户问，你曾经最糟糕的着陆地点是什么？它回答说："可能是一个小水洼（puddle）。"

当被用户问到："一架真正好的纸飞机的秘诀是什么？"

它主动追问用户："'好'是什么意思？"，体现了足够的灵活和机敏。

要知道，LaMDA 的这些回复都不是预先设定的，而是自然生成的。这也就意味着，LaMDA 不必再经过专门的训练才能进行另一次对话，也不会作出重复的回答。

谷歌公司也表示，理智和特异性并不是 LaMDA 所追求的唯一品质。他们还注重洞察力、幽默感等能力。与此同时，谷歌也非常关注事实性问题，也就是 LaMDA 的回答是否符合事实。毕竟对于一个语音助手来说，有趣很重要，正确更重要。

三、LaMDA 的前路仍然遥远

皮查伊在演讲中提到，语言的丰富性和灵活性正在使其成为人类最伟大的工具之一，同时，它也成为计算科学的最大挑战之一。

那么，提升 AI 助手的对话能力，究竟有什么意义？

至少对于谷歌而言，这项能力作用重大，因为谷歌的很多重要产品都与信息检索有关。如果谷歌能让 AI 更好地理解语言，那么它就能改进相关的核心产品，比如 Google Search、Assistant 和 Workspace。"它甚至可以将搜索变成对话，更自然流畅。" 皮查伊如是说。

但语言的丰富性、灵活性以及随之伴生的复杂性，无疑使这项工作成为极大的挑战。

比如，在扮演冥王星的演示案例中，它就说到自己跳得很高（jump really high），经常练习翻转动作，并且很乐于用它最喜欢的球——月球来玩接球游戏。这些回答显然是违背常识的。

除此之外，作为语言模型，LaMDA 也无可避免地面临一些 AI 的老问题。比如它可能会被滥用或者传播偏见。算法偏见是个极为复杂的问题，既可能源于算法结构设计，也可能是训练数据集的问题，它的本质是社会偏见在算法层面的延伸。

如谷歌所言：

"语言可能是人类最伟大的工具之一，但像所有工具一样，它可能会被滥用。接受语言训练的模型可能传播这种滥用行为——例如，通过内化偏见、反映仇恨言论或复制误导性信息。即使它所训练的语言经过仔细审查，模型本身仍然可能不被善用。"

当然，LaMDA 还会面临许多意想不到的现实风险。比如被违法犯罪分子用于网络欺诈，类似的新闻已经屡见不鲜。更仿真的对话能力，也就意味着更强大的欺诈能力。

LaMDA 的具体作用如何，还待进一步观察，毕竟 Google 之前有过黑历史（2017 年，Google 发布了餐厅订位服务 AI Duplex，后来被发现背后有真人帮忙完成）。不过，人们和 AI 进行更自然、开放的对话，相信已经不再遥远了。