人工智能对话(能聊天的人工智能机器人)

 

近年来，人工智能发展迅速，各种新奇的应用场景让人们叹为观止。比如，人工智能创作音乐、绘画等领域，都打破了人们通常认知。因为，人们普遍认为它更擅长计算类的、理性的事情，就像数值计算、图像识别、生物特征识别等，而创意类、情感类的事情应该是它的短板。

今天我们为大家分享的人工智能应用场景可能又要打破这种固有认知，这就是心理咨询。近期举办的浪潮源开发者论坛上，来自香港浸会大学社会工作系的陈智达教授分享的《心理咨询师的AI智能陪练》报告，让我们看到了源1.0大模型是如何帮助社会服务专业人员打造聊天机器人，实现人文关怀的真实案例。

嘉宾介绍：

陈智达，香港浸会大学社会工作系副教授，在香港取得社会工作学士、戏剧文凭、哲学硕士等学历，在英国伦敦大学取得哲学博士学学位，从事环绕叙事实践、数字媒体科技与身份建构的研究与教学。主研方向是媒体科技与文化，陈教授长期研究资讯以及通讯科技在社会工作实践中的应用，并任教包括叙事疗法、社会工作教育创新，以及用于心理社会干预的信息和通信技术，深入研究了在以不同虚拟身份下的数字叙事，培养开放思想和社会包容性的公民教育，以及解决社会偏见的真人图书馆等项目。

聊天机器人的趋势

聊天机器人使用对话式人工智能（AI）技术，让机器以自然语言与人类用户沟通。这已普遍应用在不少网站与移动应用程序 。

因为社会服务工作的需要，我在上世纪90年代就开始在工作中利用互联网通信工具，也见证了ICQ、MSN到QQ、微信、WhatsApp等的变迁。早期我主要将这些工具应用到与学生的联络和辅导教学等工作中，近几年来我还进行了数字媒体在辅导治疗、心理治疗等工作领域应用课题的研究。这让我接触到很多不同的聊天机器人的同时，也更深切感受到人工智能在相关应用场景的巨大作用。

聊天机器人在企业、政府等组织都有着广泛的应用，也有着非常明显的优势，包括减少对人的依赖、降低成本、提高效率、简化服务流程等，还有就是不需要休息，可以随时随地为用户提供服务等。比如，香港政府网站就有聊天机器人，如果你访问过香港政府网站就能发现它，这个机器人可以帮你找出你需要的表格，也可以帮你找到你需要接触的部门。

同时，聊天机器人发展也非常快。早在60、70年代就已经有了聊天机器人，但其功能很有限，其应答都是提前输入的基本、固定的语句，不具备创造性。但是，今天源1.0等大模型的出现，改变了聊天机器人的能力范围，使其可以更聪明地辨识人类的语言，并具备沟通、创造的能力。这种现象也让人们对聊天机器人寄予了更大的期望。

因此，越来越多的社会服务工作者开始了相关研究，致力于让聊天机器人去从事更加专业的工作，比如教学辅导、心理治疗等。行业积极的投入也推动了聊天机器人市场的蓬勃发展，越来越多的资源都在向这个场景倾斜。

搭建聊天机器人的方法

聊天机器人有两个非常重要的任务：理解、回应。在这两个任务的实现上，目前行业有两个主要方向，一个是检索为本，答案是预先输入的既定内容。检索为本的机器人的优势是，它的回应非常准确，因为答案是机器人设计者预先设置好的。但是，如果我们问一些预定义以外的提问，这时候机器人就不懂怎么作答了。

另一个是自然语言生成为本，它懂得创造不同的回应，每一次提问都会有不同的答案，甚至是非常有趣、非常有创意的答案。比如，我做一个个人助理机器人，设置好它的名字、职能，比如帮我联系不同的朋友。这种机器人当你问它不同问题时，即使超出预设问题，它也可以根据它的理解，去筛选不同的答案。

当然，还有二者混合的模式，但也在这两大方向的范畴。

心理治疗、辅导教学聊天机器人的实现方法也不外乎这两种方向。在心理辅导领域，目前至少有四、五类聊天机器人应用。

▶第一类是基本服务。这就像一个菜单，用户可以选择其中的服务进行了解，机器人可以通过简单的问答提供相关的服务信息。

互联网小常识：SNMP的主要操作有获取（get）、设置（set）、通知（notifications）

互联网小常识：BGP协议的工作过程：打开分组、更新分组、保活分组、通知分组。其基本过程是BGP发言人发出打开分组，相邻的BGP发言人发送保活分组响应，然后定期发送（每30s）发送保活分组以确认连接，当网络拓扑结构或流量发生变化时，发送更新分组以更新，可以一次删除多个路由表项，但是每次只能增加一个路由表项。

▶第二类是直接提供辅导。用户可以直接跟系统进行对话。这种应用很多时候并不提供开放的对话功能，只是提供一个一个的选择题让用户选择。

▶第三类是机器人配合真人聊天。在机器人与用户对话过程中，机器人会适时询问用户需不需要转接真人。

▶第四类是基于选择的虚拟好友。这种已经超出了心理治疗的范畴。这就是当前很流行的虚拟男友、女友等手机应用，很多这类应用是基于自然语言生成。这种机器人基于人工智能可以被赋予不同的属性（人格、性别等），可以与用户进行自然语言的交流，甚至有时人们无法分辨是机器人在跟自己对话。

通过这几种类型的统计和分析，我发现在心理辅导领域相关的应用方法，还是以采用检索为主，基本上都是以选择题的方式出现，用户从几个可选项中选择，一步一步往下进行。这种形式的应用很难被用户长期使用。总体来看优质的心理辅导类聊天机器人还很稀缺，普及程度上中文相关应用与英语相关应用还有很大差距。值得一提的是，基于自然语言生成的应用更能获得用户的持续使用。比如在一段时间之后，我的学生基本上都会卸载选择题类型的辅导工具，但是却可能保留基于自然语言生成类的虚拟好友应用。但目前这种优质应用占比并不高，而源1.0等大模型，特别是面向中文语言的大模型的兴起恰好能够给市场局面的突破带来更多的可能。

逆向思维：心理咨询师的AI智能陪练

在这种背景下，我想到尝试用源1.0大型语言模型搭建技能陪练应用。在英语地区已有小型学术研究尝试运用自然语言生成的聊天机器人培训工作人员，但并不普遍，亦未有市场产品。在中文地区，这种逆向的应用几乎是没有先例。虽然当前自然语言生成技术还不能使心理辅导类应用达到非常精准的水平，但依然可以发挥其具备创意的优势。对于有着一定知识基础的心理辅导类教师、学生来说，有源1.0AI能力加持的聊天机器人不但是学生的优秀陪练，还能够帮助教师磨练自己的访谈技巧。

该应用发挥源1.0的小样本优势，快速生成具有稳定个性、语言风格和交流话题的人物（聊天机器人），并邀请受训练的辅导员去跟这个人交谈，用以训练其提问技巧。事实证明，该聊天机器人能够遵从剧本大纲，在网上聊天环境中扮演求助者，与辅导员进行难辨真伪的交流。

最重要的是其能够训练辅导员如何通过开放的提问、排序、筛选、聚焦理性内容，找到求助者可以延申的积极话题，从中发现可以协调、治疗的突破口，结果显示这个方案是可行的。这种人机访谈是有程序、有技巧的，可训练、可练习的。

这也佐证了自然语言生成为本的聊天机器人可以根据问题合理的延伸谈话，在此基础上，通过整个对话、交流的综合整理，人们又能判断该辅导员的对谈是否有层次、是否有见解，亦即智能聊天机器人可以有锻炼工作人员的提问技巧和态度的能力。

在这个过程中，我觉得技术资源是非常重要的。对于社会服务工作者群体来说编程等技术是弱项，源1.0的易用性为该群体的研究等工作带来了很好的推动作用。同时，源1.0研发团队IT专家也是相关应用落地的重要支撑。源1.0团队通过卓越的实力和产品践行科技向善，让人工智能在人文关怀领域开出灿烂的花朵。

未来向专业辅导员演进

这个聊天机器人作为辅导员陪练可以说在源1.0的支撑下和浪潮工程人员帮助下已经发挥了巨大作用。未来在技术进步、持续优化的情况下，以及陪练和真实辅导员的交谈数据积累下，我们能够获得一个专业的数据集，这个数据集是非常有价值的，就像医疗数据一样重要，可以用来改进模型，甚至将机器人进行升级变身为专业的心理辅导员。

还有就是我认为现在的辅导类聊天机器人基本上都使用在教学这个小场景里，这就决定了这种应用在普及上还有很大的挑战，未来我们还得继续努力，把这种小场景应用如何泛化扩散到其他场景，让他融入人们生活的方方面面，变成一款通用、热门的应用，到时自然而然的就有了下一步的商业模式的开拓。

未来，我还会进一步的使用源1.0自然语言模型，搭建更加智能的聊天平台，实现更多功能。

互联网小常识：IEEE802.3为传统局域网的协议，IEEE802.3u为快速以太网的协议标准，IEEE802.1d为透明网桥的协议标准，IEEE802.1q为VLAN的协议标准，IEEE802.5为令牌环网络的协议标准。

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