业界 | 让机器在对话中学习自然语言：百度提出交互式学习方法

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自然语言处理一直是人工智能发展道路上面临的巨大挑战。此前，大多数研究都是让机器学习模型在大量已标记数据集上进行训练的。最近，百度研究院人员提出了一种全新的方法，研究人员让人工智能系统通过与「教师」的口语对话来学习自然语言和知识。这种类似婴儿学习语言过程的方法展现出了很大的潜力。机器之心对该文及其研究论文摘要进行了编译，原文链接见文末。

四月上旬，百度研究团队通过由虚拟教师（a virtual teacher）发出自然语言指令，成功地教会了人工智能代理（agent）在迷宫中导航（参阅： 用自然语言教育人工智能：百度新算法发展出 zero-shot 学习能力 ）。今天，百度研究团队又很高兴地宣布，通过与虚拟老师之间的交互，其人工智能代理成功地学会了说话。

说话，以及其他人类基本能力，在创建通用人工智能的道路上不可或缺。尽管今天与机器进行简单的交谈很常见，但是百度研究团队教机器说话的方法与传统方法大不相同。

百度的人工智能代理以一种类似于婴儿互动的方式学习说话。相反，传统方法依赖于有监督训练，使用包含大量预搜集训练集的静态语料库，难以捕捉到语言学习过程中的动态交互属性。结果，通过传统方法训练的系统主要反映了数据集中的行为，适应性和泛化能力有限。百度的人工智能代理通过交互学习说话，旨在获取语言学习与理解能力而不仅仅是捕捉到数据之中的统计模式。

当一个婴儿学习说话时，他与人产生交互，并通过模仿和反馈进行学习。婴儿最初通过模仿其会话者来产生言语行为，掌握字句生成的技巧。婴儿也会向其父母发出声音，并根据父母的纠正和鼓励调节其言语行为。

研究概述

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