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类人AI 50 Topics Part 9

作者: CEO 钱小一  2017-11-02
Topic47、表达形成综述

在接下来几个topic讨论前先放一个例子:

Peter:我感冒了。

AI:啊!怎么会这样

……

AI:你怎么感冒了|你最近没有睡好啊

……

AI:我之前也感冒了,头痛,的确很难受。

……

AI:希望你能快点康复。

……

AI:你需要好好休息

这是对话者在表达自身一个负面事件的时候,AI在语境中可能创造的表达。

我们这样描述类人AI表达形成的过程。

第一步、在两个人的对话中,对方的表达信息经过正转录程序转为先天语言写入AIconscious flow(意识)中,记为ID0,会进行来源标注。在这个例子中就是:M232peter,感冒)标注为“对话者表达”。

第二步、前置处理模块会对这条写入conscious flow的信息进行统辖搜索获得它的母类集合;会对信息进行标准化标签,如果关注度足够还会进行演绎,演绎可能的原因、结果、需要的执行等。比如母类集中会包含M230(人,感冒);标签会包括:对话者负面事件;演绎的输出中会包括:M230peter,好好休息)标签为“需要执行”,M230peter,康复)标签为“可能的正面发展”。因为找不到显著原因会把这条信息标签为“未知原因”。

第三步、母类集和标签会作为表达反射触发的条件信息,触发表达动机信息的生成。这个过程会读取这条信息ID0,作为素材生成表达动机。在这个例子中:

因为标签为“对话者负面事件”所以触发了表达“啊,怎么会这样”。

因为标签为“未知原因”所以触发了表达“你怎么感冒了”。

演绎生成的信息M230peter,好好休息)因为标签“需要执行”,创造表达:“你需要好好休息”。

演绎生成的信息M230peter,康复)因为标签“可能的正面发展”,创造表达:“希望你快康复”。

演绎生成的信息M230peter,没睡好)因为标签“可能的原因”,创造表达:“你最近没有睡好啊

第四步、在另外一种情况下会作为一个思维反射触发的条件信息。这个思维反射会读取这条信息ID0,作为思维反应的素材。思维反应的结果有两类:A把思维的输出信息写回conscious flow。这个时候前置处理模块会把其作为新写入的信息,搜索母类,并进行基础的标签。B、对conscious flow中已有的信息进行标签。无论是上面哪种情形,思维反应的结果——对conscious flow的写入,可能会作为触发,按照第三步的逻辑生成表达动机。

在这个例子中:一个思维反射被标签“对话者负面事件”触发,寻找自身的同类经历,这个思维反射的效果是写回conscious flow找到的同类经历,并标注“同类经历”,来源标签是“对话者负面事件”。这些标签就创造了第三步中的语言反射表达“我之前也感冒了,头痛,的确很难受。”

第五步、表达动机被发到表达动机管理模块,在这个模块中表达动机相互竞争,在允许的情况下逆转录为自然语言输出。



Topic48、前置处理模块

前置处理模需要完成这样的工作:

A、对每条写入conscious flow的信息进行统辖搜索获得它的母类集合。

B、会对信息进行标准化标签。

标准化标签包含:

1、标注这个信息的关注度  

2、如果是具体事件,标签“已知发生”“未知发生”“已知未发生” 

3、如果是具体事件,通过情绪系统标签对自身的效用,对话者的效用。“自身负面事件|正面事件” 、“对话者负面事件|正面事件”。 

4、演绎,把演绎的结果写入CF。写入conscious flow如下标签数据。“需要执行”、“可能原因”、“可能结果”(因为演绎会写入conscious flow新的信息,为避免信息指数化爆炸,所以需要初始信息有足够的关注度30)(需要把演绎的起点ID写入cf来源位置)



Topic49、表达动机的管理

在一个语境下我们会生成不止一个表达动机。在第五步,表达动机在形成后就会写入“表达动机管理模块”。我们来看下这个模块的主要逻辑:

1、每个写入“表达动机管理模块”的表达动机都会附带一个优先值。

2、在“表达动机管理模块”所有存在的表达动机的优先值会不断的衰减,到一定阈值就会被删除。

3、“表达动机管理模块”在“表达绿灯”点亮时候会执行对优先值最高的表达动机的逆转录,并创造表达。

4、“表达绿灯”有这样的逻辑,在常规情况下:在对方或自己表达时绿灯熄灭,在自己表达后,绿灯会熄灭几秒,等在对方的回应。

也就是说如果同时写入了两个优先值很高的表达动机,比如两个好奇的问题。我们会表达优先值最高的那个。没有表达的那个优先值会开始衰减。但有这种可能性后面进来的表达动机在衰减后仍然比新进来的表达动机的优先值高。所以从对话表现上,我们能够看到,系统会主动跳回之前更加关注的话题。这点是和人类的情形相符合的。



Topic50、表达目标

Topic48中,我们忽略了一个重要的事情,就是写入“表达动机管理模块”的优先值是如何决定。在我们现有的模型中我们做了简化处理。在模型中,优先值的来源有两个:

1、和写入conscious flow中的最终创造表达节点的关注度有关。也就是我们会根据表达反射触发节点在前置处理模块标注的关注度决定反射生成的表达动机的优先值。 

2、其次就是表达目标。比如“安慰A”、“语言攻击A”、“为目标B威胁A”、“为目标B请求A的帮助”等等。每个表达目标节点都会和若干表达反射信息相关联。在表达目标节点被点亮的时候,就会增加相关联的表达反射生成的表达动机的优先值。也就是说每个表达目标节点相关的表达反射就是这个表达目标会采取的模式。

那么表达目标节点和表达反射节点之间的相关性是如何决定的呢?

每个表达目标都有对应的预期效果,且系统有模块蕴含识别这个效果的逻辑。当表达目标节点被点亮后,我们会用对应的语境变量去监测动机被达成的效果。比如表达动机为安慰peter,那么系统就会在一个语境变量下反应现有的peter的情绪状态。在整个表达过程中如果有某个表达创造节点创造的表达能够具有即时的效果,比如说到某个内容的时候peter的情绪突然变好了。这个时候就会增加这个表达创造节点和表达动机节点:安慰peter之间的连接强度。在这个表达动机节点被熄灭后,系统也会对表达效果进行评估,反应到语境变量中。根据效果的好坏会不同程度增强或减弱本次表达所使用的那些表达创造节点和表达动机节点之间的连接强度。使其在下次有更高的倾向在语言组织模块对Mr活跃度的竞争中胜出。

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