原華為諾亞方舟實驗室主任、現(xiàn)已加入字節(jié)跳動 AI Lab的李航教授近日發(fā)表博客，對自然語言對話領(lǐng)域的現(xiàn)狀和最新進展進行總結(jié)，并展望了未來的走向。

1. 引言

語音助手、智能客服、智能音箱、聊天機器人，近年各種自然語言對話系統(tǒng)如雨后春筍般地涌現(xiàn)，有讓人眼花繚亂的感覺。一方面對話系統(tǒng)越來越實用化，另一方面當前技術(shù)的局限性也凸顯無遺。計算機多大程度上可以自如地和人進行對話？自然語言對話的挑戰(zhàn)在什么地方？未來可能會有哪些突破，以及需要重點研究與開發(fā)哪些技術(shù)？

筆者曾有幸在華為與前同事一起進行了對話技術(shù)的研究，以及華為 Mate10 語音助手的開發(fā)，本文基于自己的研究與開發(fā)經(jīng)驗，嘗試對以上問題做出回答。

2. 前提條件

功能主義

腦科學和人工智能的先驅(qū)馬爾（David Marr）曾提出，計算有三個層面，自上而下分別是功能層面、算法和表征層面、實現(xiàn)和物理層面。如果有兩個系統(tǒng)做計算，給定同樣輸入，產(chǎn)生同樣輸出，兩個系統(tǒng)的行為完全一致，則認為它們在功能層面是等價的。這時不考慮它們在算法層面進行的是串行計算還是并行計算，也不考慮它們在實現(xiàn)層面進行的是數(shù)字計算還是模擬計算。

兩個系統(tǒng)，一個是人腦，一個是計算機，情況也一樣。假設(shè)人的思維可以還原為計算，那么只要看到功能上計算機可以和人腦做同樣的事情，就認為它們在功能上擁有同等的智能。本文討論對話系統(tǒng)，也是站在功能主義的立場。

合理行動的智能機器

人工智能是關(guān)于構(gòu)建智能機器（或智能計算機）的科學與工程領(lǐng)域，但對智能機器，有不同的定義?？梢允窍袢艘粯有袆拥闹悄軝C器，也可以是合理行動的智能機器。本文采用后者的定義。合理行動的智能機器有以下幾個特點。1. 系統(tǒng)與環(huán)境互動；2. 目標導向，有明確的任務(wù)要完成；3. 有評價完成任務(wù)好壞的標準；4. 旨在功能上完成任務(wù)，并不試圖模仿人類；5. 完成任務(wù)上能力達到或超過人類。

構(gòu)建合理行動的智能機器，比起構(gòu)建像人一樣行動的智能機器，在人腦的工作機理還不是很清楚的現(xiàn)在，更加現(xiàn)實可行?，F(xiàn)在的大部分人工智能系統(tǒng)都屬于這種類型。大數(shù)據(jù)與機器學習使人工智能的這條路線更加容易取得突破。（筆者近期的短文《合理行動的智能機器》對相關(guān)問題做了更詳細的論述 [1]）。

圖靈測試的對象實質(zhì)上是像人一樣行動的智能機器，但如何評價像人一樣行動并不容易。如果目的是為人類提供智能性的工具，提高人們的生活質(zhì)量或工作效率，可能沒有必要考慮構(gòu)建像人一樣行動的機器。圖靈測試作為人工智能的測試實驗有其局限性。

所以，近未來構(gòu)建「合理行動的」對話系統(tǒng)應(yīng)該是我們追求的目標。為用戶提供問答、幫助用戶完成任務(wù)（打開音箱、訂機票）、甚至做用戶的陪伴，都滿足以上合理行動的智能機器的特點。

3. 自然語言對話

自然語言理解

自然語言理解，也就是人或機器理解人類語言，有兩種不同定義：一種基于表征，另一種基于行為?；诒碚鳎╮epresentation），就是系統(tǒng)根據(jù)輸入的語言產(chǎn)生相應(yīng)的內(nèi)部表征，這個過程也稱為語義接地（semantic grounding）。比如，有人說「哈利波特」，在大腦里聯(lián)系到哈利波特的概念就意味著理解了對方的語言。基于行為，就是系統(tǒng)根據(jù)輸入的語言采取相應(yīng)的動作。比如，有人說「給我拿一杯茶」，機器人按照命令做了，就認為它理解了人的語言。這兩個定義在一定程度上互為補充，前者從語義角度，后者從語用角度界定這個問題。

下面從功能角度概述語言理解過程，可以是人腦，也可以是計算機系統(tǒng)。

自然語言理解，輸入是自然語言的語句，輸出是語句的語義表征，包括詞匯分析、句法分析、語義分析、語用分析幾個步驟，如圖 1 所示。原則上是自下而上的處理，也有自上而下的指導，一般是兩者的結(jié)合。詞匯分析使用詞典，句法分析使用句法，語義分析使用世界知識，語用分析使用上下文信息。

圖 1. 自然語言理解過程

詞匯分析將輸入語句中的單詞映射到單詞的語義表征上。每一個單詞都有豐富的語義。一個單詞的語義包含了它的相關(guān)概念，以及使用方法。一個語言的常用詞匯量一般在 5 萬到 10 萬的范圍。

句法分析根據(jù)句法規(guī)則判斷輸入語句中的單詞之間的語法關(guān)系，得到語句的語法表征。句法既有一定的規(guī)律，也有大量的例外。一個語言的語法是一個非常復(fù)雜的規(guī)則體系。

語義分析，基于單詞的語義表征、語句的語法表征，根據(jù)系統(tǒng)中的世界知識的表征，構(gòu)建語句的（可能是多個）語義表征。

語用分析，基于語句的語義表征，根據(jù)系統(tǒng)中的上下文，確定語句具體語義表征。

自然語言理解的核心是：聽到一句話或者讀到一句話，把它映射到系統(tǒng)的一個表征上面。這個映射是一個多對多的映射，必然產(chǎn)生多義性（ambiguity）和多樣性（variability），也就是一句話可以有多個意思，一個意思有多種方法表達。比如：「I saw a girl with a telescope」一句話表示兩個不同的意思，這是多義性。再比如：「distance between sun and earth」和「how far is sun from earth」兩句話表示的是同一個意思，這是多樣性。

語義分析，進行的只是在字面上對語言的理解，可能還有多個意思，對應(yīng)著多個語義表征。語用分析，進行的是在上下文中的語言理解。同樣一句話，比如，「這個房間真熱」，語義上就是字面的意思，但是語用上話者的真實意圖可能是「請把窗戶打開」，只有在上下文中才能判斷。

必須指出，語言是一個極其復(fù)雜的現(xiàn)象 [2]，雖然從功能上，有可能在計算機上實現(xiàn)或者近似語言理解。仍然有許多挑戰(zhàn)，還有漫長的路途要走。

人腦的語言理解機制

對人腦的語言處理機制了解的還不多，有一些發(fā)現(xiàn)和假說。

人的自然語言理解，整個大腦都在參與，是一個非常復(fù)雜的過程。大腦大約有 1 千億 個神經(jīng)元，1 千萬億個連接，是一個龐大的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，人的思維是在這個網(wǎng)絡(luò)上進行的并行處理。通過核磁共振發(fā)現(xiàn)，人在聆聽他人朗讀的時候，大腦的各個部位都有反應(yīng) [3]。

有兩個腦區(qū)和語言密切相關(guān)：布洛卡區(qū)（Broca's area）和韋尼克區(qū)（Wernicke's area），是在對失語癥的研究過程中發(fā)現(xiàn)的 [4]。韋尼克區(qū)負責詞匯，布洛卡區(qū)負責句法?；加惺дZ癥的病人的特點是：如果布洛卡區(qū)受損，說話只會說出一個個單詞，沒有語法，不能形成語句。如果韋尼克區(qū)受損，說話聽起來是一個語句，但可能用詞不對，不能形成完整的語義。有一個假說是人腦中的詞匯分析和句法分析是并行處理，布洛卡區(qū)和韋尼克區(qū)的功能分工是一個證據(jù)。

最近的嵌入模擬假說（embodied simulation hypothesis）頗受矚目，有大量的腦科學與認知科學的實驗佐證 [5]。人腦中語言的理解，是基于視覺、聽覺、運動等的表象（image）的模擬。語言理解過程就是把相關(guān)表象聯(lián)系起來，并將這些表象重新組合的過程。比如，問：「大猩猩有沒有鼻子？」要回答這個問題，我們會在腦里先浮現(xiàn)出大猩猩的視覺表象，然后根據(jù)這個表象去回答問題。說明大猩猩的概念在我們的腦子里，至少有一部分是通過視覺表象記憶和理解的。再比如，聽到：「Flying Pig（飛豬）」，不同的人會根據(jù)自己對飛的概念的理解（飛的表象），以及對豬的概念的理解（豬的表象）組合成不同的新的表象，也就是語言理解。有人會想象出像小飛象一樣的 Flying Pig，也有人會想象出像阿童木一樣的 Flying Pig。

語言對話與任務(wù)

羅素曾舉過這樣一個有趣的例子，說明語言的本質(zhì)是表達和交流的工具。當牙醫(yī)碰到你時，你可能會不由自主地發(fā)出呻吟，這不算語言。但是如果他說「如果我碰到你，你告訴我一聲」，這時你發(fā)出同樣的呻吟，它就成了語言。

對話是兩個或更多人之間的書面或口頭的交流，從功能主義的角度來看，對話的目的是話者共同完成信息交流的任務(wù)。多輪對話包含單輪對話，在對話的每一輪中一方需要理解另一方的語言。比如，問候、問答，協(xié)作（如訂機票），甚至說服、辯論等，都可以看作是任務(wù)。其實聊天也可以看作是任務(wù)，目的是進行交流和溝通，整個過程可以分解為不同的子任務(wù)，每個子任務(wù)都有明確的目標。聊天的特點是開始不特意設(shè)定子任務(wù)，在過程中，子任務(wù)動態(tài)地變化，隨時被設(shè)定、終結(jié)、恢復(fù)。

對話中要完成的任務(wù)一般可以由一個有限狀態(tài)機表示，其中狀態(tài)表示完成任務(wù)的一個階段，有一個目標狀態(tài)，若干個初始狀態(tài)，從一個初始狀態(tài)到達目標狀態(tài)往往有多個路徑，甚至許多路徑。完成對話對應(yīng)著從初始狀態(tài)出發(fā)，通過一條路徑，到達目標狀態(tài)。比如說訂機票，需要通過與對方交流，提供相關(guān)信息，每一個狀態(tài)表示目前為止明確的信息。當任務(wù)簡單的時候，有限狀態(tài)機的狀態(tài)數(shù)不多，模型的復(fù)雜度不高。但是，當任務(wù)變得復(fù)雜時，狀態(tài)數(shù)和模型的復(fù)雜度會爆炸式地增加。

現(xiàn)實中，對話任務(wù)的形式化還有不少挑戰(zhàn)，特別是當任務(wù)復(fù)雜，狀態(tài)無法窮舉、或者狀態(tài)無法明確刻畫的時候。所以對話系統(tǒng)還都局限在特定任務(wù)上，稱為任務(wù)驅(qū)動的對話，比如，命令型、問答型。

對話過程中需要對對方的發(fā)話進行理解，也就是產(chǎn)生內(nèi)部的表征。否則，無法判斷任務(wù)的完成情況（也就是狀態(tài)），進行任務(wù)驅(qū)動的對話。任務(wù)驅(qū)動的對話需要有語義表征。

4. 當前技術(shù)

計算機上達到和人同等的對話能力還非常困難?，F(xiàn)在的技術(shù)，一般是數(shù)據(jù)驅(qū)動，基于機器學習的。對話技術(shù)分單輪對話和多輪對話。

單輪對話有基于分析的，基于檢索的，基于生成的方法。表 1 給出幾種方法的比較。

基于分析的方法，把問題定義為分類和結(jié)構(gòu)預(yù)測。給定自然語言的發(fā)話，將發(fā)話轉(zhuǎn)為內(nèi)部的表征，之后產(chǎn)生系統(tǒng)的回復(fù)或動作。這種方法有顯式的內(nèi)部語義表征，適合于命令型的對話，在語音助手和智能音箱等應(yīng)用上被廣泛使用。

基于檢索的方法，把問題定義為匹配。給定自然語言的發(fā)話，將發(fā)話與內(nèi)部的文本進行匹配，之后將匹配到的文本返回，作為回答。這種方法，以文本（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）形式擁有內(nèi)部語義表征，可以做問答型的對話，在問答系統(tǒng)等應(yīng)用被廣泛使用。

基于生成的方法，把問題定義為文本的轉(zhuǎn)換或翻譯。給定自然語言的發(fā)話，一般利用深度學習模型，自動生成相應(yīng)的回復(fù)。這種方法不擁有顯式的語義表征，適合于自動生成回答的場景，比如，郵件的智能回復(fù)。

多輪對話系統(tǒng)，使用范圍相對有限，當前多用于特定領(lǐng)域的任務(wù)型對話。如圖 2 所示，一般地，多輪對話系統(tǒng)擁有語言理解，語言生成，對話管理，知識庫等模塊。對話管理又包括狀態(tài)跟蹤和動作選擇子模塊?？梢哉J為多輪對話系統(tǒng)，是基于分析的單輪對話的擴展，在每輪對話中，對發(fā)話進行語義理解，產(chǎn)生內(nèi)部表征。對話管理使用有限狀態(tài)機，表示對話中獲取信息的整個過程。經(jīng)過幾輪對話，系統(tǒng)逐步獲取所需信息，并執(zhí)行任務(wù)，如航班信息查詢。

表 1 單輪對話方法比較

圖 2 多輪對話系統(tǒng)

5. 最新進展

近年，深度學習、強化學習被成功應(yīng)用到包括對話在內(nèi)的自然語言處理的各個方面，并且取得了重大進展。端到端的訓練和表征學習是深度學習的主要特點，正是這些特點使深度學習成為自然語言處理的強大工具，對話也不例外。強化學習適合于系統(tǒng)與環(huán)境互動并在這個過程中學習的貫序決策過程（sequential decision process）問題，多輪對話正是其應(yīng)用。

下面介紹幾個最新研究成果。

Liang 等開發(fā)了神經(jīng)符號機（Neural Symbolic Machines）模型 [7]。神經(jīng)符號機可以從知識圖譜三元組中找到答案，回答像「美國最大的城市是哪里？」這樣的問題。模型是序列對序列（sequence-to-sequence）模型，將問題的單詞序列轉(zhuǎn)換成命令的序列。命令的序列是 LISP 語言的程序，執(zhí)行程序就可以找到答案。神經(jīng)符號機的最大特點是序列對序列模型表示和使用程序執(zhí)行的變量，用附加的鍵--變量記憶（key-variable memory）記錄變量的值，其中鍵是神經(jīng)表征、變量是符號表征。模型的訓練是基于強化學習（策略梯度法）的端到端的學習。

呂等開發(fā)了神經(jīng)查詢器（Neural Enquirer）、符號查詢器（Symbolic Enquirer），連接查詢器（Coupled Enquirer）三個模型 [8,9]，用于自然語言的關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢。比如，可以從奧林匹克運動會的數(shù)據(jù)庫中找答案，回答「觀眾人數(shù)最多的奧運會的舉辦城市的面積有多大？」這樣的問題。問答系統(tǒng)包括語言處理模塊、短期記憶、長期記憶、查詢器，語言處理模塊又包括編碼器和解碼器。查詢器基于短期記憶的問題表征（神經(jīng)表征）從長期記憶的數(shù)據(jù)庫中（符號表征與神經(jīng)表征）尋找答案。

符號查詢器是一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將問句的表征（神經(jīng)表征）轉(zhuǎn)換為查詢操作（符號表征）的序列，執(zhí)行操作序列就可以找到答案。利用強化學習，具體地策略梯度法，可以端到端地學習這個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)查詢器是一組深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將問句的表征（神經(jīng)表征）多次映射到數(shù)據(jù)庫的一個元素（符號表征），也就是答案，其中一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征一次映射的模式。利用深度學習，具體地梯度下降法，可以端到端地學習這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。符號查詢器執(zhí)行效率高，學習效率不高；神經(jīng)查詢器學習效率高，執(zhí)行效率不高。連接查詢器把兩者的優(yōu)點結(jié)合起來。學習時先訓練神經(jīng)查詢器，然后以其結(jié)果訓練符號查詢器，問答時只使用符號查詢器。

Peng 等提出了基于層次化深度強化學習（hierarchical reinforcement learning）的對話策略學習方法，可以通過多輪對話幫助用戶做旅行安排，包括預(yù)訂機票、訂酒店 [10]。對話系統(tǒng)整體架構(gòu)與圖 2 的相似，有語言理解、對話管理、語言生成模塊。對話管理模塊有兩層結(jié)構(gòu)，頂層模塊負責管理子任務(wù)，底層模塊負責管理子任務(wù)中的動作，狀態(tài)跟蹤模塊負責管理全局的跨子任務(wù)的約束條件（如酒店的入住時間需晚于航班的達到時間）。對話管理策略通過層次化深度強化學習獲得。

6. 未來展望

下面列舉自然語言對話中比較重要的研究課題。

? 對話需要語義接地，即將自然語言映射到內(nèi)部的表征，如何定義和使用語義表征是一個核心問題。

? 語言理解的多義性、多樣性問題。雖然迄今有很多研究，但仍然沒有根本解決。

? 語言和知識，既可以由符號表征，又可以由向量表征（神經(jīng)表征），各有優(yōu)缺點，如何將符號處理和深度學習結(jié)合是一個重要的問題。

? 多輪對話系統(tǒng)可以基于深度強化學習，也有很多問題需要研究。

? 對話系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，需要進行層次化和模塊化處理，如何構(gòu)建這樣的系統(tǒng)，并使其擁有自動學習功能也是一個大問題。

? 機器學習的數(shù)據(jù)往往是不夠的，這使得端對端訓練一個對話系統(tǒng)變得困難，在小樣本的條件下學好對話模型是需要解決的重要課題。

7. 總結(jié)

以下將本文的主要觀點進行總結(jié)。

從功能的角度，計算機也有可能能夠像人一樣，自如地進行自然語言對話，但是現(xiàn)在這個命題無法證真或證偽。原因是尚不清楚人腦的語言理解機制，用計算機完整模擬人的語言理解仍然非常困難。

但在特定領(lǐng)域，特定場景下，和人一樣進行自然語言對話的計算機的實現(xiàn)，我們已經(jīng)看到。問題是如何進行擴展，能夠以更低的開發(fā)成本覆蓋更多的領(lǐng)域和場景。

語言理解的核心是向內(nèi)部表征的映射。多義性和多樣性是計算機進行語言理解最大的挑戰(zhàn)。

要完成具體的任務(wù)，體現(xiàn)計算機的智能性，定義和使用內(nèi)部表征看來是不可或缺的?；诜治龅姆椒ū举|(zhì)上是重要的，甚至是在聊天機器人的場景?；跈z索方法更適合于單輪問答的場景?；谏傻姆椒ㄖ荒苡糜谔囟ǖ膱鼍?。

多輪對話要體現(xiàn)完成任務(wù)的整個邏輯，有限狀態(tài)機表示。開放式的對話意味著動態(tài)地改變?nèi)蝿?wù)，所以在現(xiàn)在的技術(shù)條件下，是非常困難的；在特定領(lǐng)域任務(wù)明確的條件下的對話，現(xiàn)實可行。

近年，深度學習和強化學習的使用，使得對話有了長足的進步。主要體現(xiàn)在表征學習、端到端學習上。事實上需要符號表征和神經(jīng)表征，深度學習和符號處理的結(jié)合，這應(yīng)該是未來發(fā)展的重要方向。