随着聊天机器人、语言模型和语音技术的快速发展，人们越来越渴望创造能够通过自然语言或直接语音与人类无缝交互的系统。本文将探讨如何将对话系统研究置于具身智能的更广阔背景下，借鉴神经生物学和神经心理学中的概念，定义一种能够融合手工设计和人工神经网络的行为架构，为未来模仿学习或指令学习等新学习方法打开大门。
传统对话系统的局限性
传统的语音助手通常采用一种简单的线性信息流架构，从语音识别到自然语言理解，再到对话管理和自然语言生成，最终输出文本或语音。这种架构虽然在处理简单任务方面表现出色，但面临着一些挑战：
- 数据依赖性强： 机器学习方法需要大量对话数据进行训练，这在一些领域难以获得。
- 奖励函数定义困难： 强化学习方法需要定义合适的奖励函数，这在复杂对话场景中非常困难。
- 可控性/可解释性有限： 基于统计的深度神经网络方法的可控性和可解释性较差。
另一方面，手工设计的对话系统虽然易于开发，可控性高，但扩展性存在局限，难以应对复杂多变的对话场景。
借鉴神经科学：Miron系统
本文提出了一种名为“Miron”的系统，其灵感来源于神经科学中的镜像神经元理论。镜像神经元在动物执行特定动作时以及观察其他个体执行相同动作时都会被激活，这表明动作理解和动作生成可能共享相同的表征。
Miron系统将这一概念应用于自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 模块，将一个特定的意图 (intent) 与一组用于识别和生成该意图的模板句子联系起来。每个Miron还包含一个可选的数据结构，用于描述模板句子中使用的命名实体 (named entities)，例如日期、地点、人物等。
Miron系统的优势：
- 统一识别和生成： Miron系统使用相同的模板句子进行识别和生成，简化了设计过程。
- 可扩展性： Miron模板可以生成大量句子，为统计 NLU 模型提供训练数据。
- 模仿学习的潜力： Miron系统为通过观察和模仿学习对话行为提供了可能性。
具身智能和多模态交互
除了文本对话，具身智能系统还可以通过虚拟化身或物理机器人与人类进行多模态交互，例如眼神、表情、手势等。Miron系统可以通过文本形式表示多模态信息，实现多模态交互。
对话/行为引擎：基于递归神经网络的架构
为了处理异步感知事件 (例如语音、传感器信号) 并生成相应的反应，本文提出了一种基于递归神经网络 (RNN) 的对话/行为引擎。该引擎将状态定义为规则，每个规则对应一个状态，当其条件满足时，就会执行一组关联的动作。
行为引擎的架构：
- 条件层： 包含识别到的 Miron 意图、动作完成反馈事件、命名实体状态和工作记忆状态。
- AND 层： 通过权重矩阵和当前激活的规则，确定哪些规则可以被激活。
- 预选层： 在多个规则可以被激活的情况下，随机选择一个规则。
- OR 层： 考虑所有激活的规则，最终确定下一个激活的规则。
- 动作层： 生成相应的动作，包括内部 Miron 意图、内部动作、工作记忆状态变化等。
内部语言：模拟人类的思考过程
人类可以通过“内部语言”进行思考，例如回忆记忆或想象场景。本文借鉴这一概念，允许对话系统通过内部 Miron 意图触发行为，就像外部用户发出指令一样。
模型驱动开发：图形化 DSL
为了简化对话/行为的设计过程，本文提出了一种图形化领域特定语言 (DSL)，允许开发者通过图形化方式创建对话/行为模型。DSL 包含 Miron 元素和规则元素，分别用于定义语言相关方面 (例如意图、命名实体、模板) 和行为逻辑 (例如条件、动作)。
对话设计：模块化和参数化
对话可以看作是机器和用户之间一系列言语行为的交替。为了简化对话设计，本文提出了一种基于回合制 (turn-taking) 的架构，将对话流程分解成多个模块，例如用户模型、响应模型、错误模型、情景分析模块、行为参数化模块和参数化行为模块。
虚拟接待员：应用案例
本文使用上述方法开发了一个虚拟接待员系统，该系统运行在一个展台上，由一个虚拟化身代表，用于迎接访客、收集信息、验证访客预约信息并联系相关人员迎接访客。
系统架构：
- 化身框架： 提供了用于创建虚拟化身的工具和接口。
- 语音技术： 集成了文本转语音 (TTS) 和语音识别 (ASR) 模块。
- 电话/邮件通信： 支持电话和邮件通信功能。
- 人脸识别和距离检测： 支持人脸识别和距离检测功能。
对话设计：
- 模块化： 将对话流程分解成多个模块，例如访客模型、情景分析模块、信息参数化模块和错误处理模块。
- 冗余设计： 通过提供多种信息和处理错误的方式，提高对话的可靠性。
- 非语言行为： 使用表情、动作等非语言行为，增强用户体验。
用户研究：
用户研究表明，虚拟接待员系统获得了较高的用户满意度，用户认为该系统易用、吸引人且能有效地完成任务。
总结和未来展望
本文展示了如何将神经科学中的概念应用于手工设计的对话管理系统，并提出了一种基于模型驱动开发和图形化 DSL 的设计方法。未来，学习方法将是实现可扩展对话系统的关键，而模仿学习、指令学习和课程学习将发挥重要作用。
参考文献:
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- Rizzolatti, G., & Craighero, L. (2004), The Mirror-Neuron System, Annu. Rev. Neurosci., 27, 169–92.
- Weinschenk, S. (2011). 100 things every designer needs to know about people. Pearson Education.
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