可以肯定的是，居住在我们智能手机中的虚拟助手会有所帮助，但是他们不会很快通过图灵测试。它们旨在了解特定的命令和操作，例如检查餐厅预订或获取天气更新，而不是与人类进行深入对话。但是由于Facebook的兴起，聊天机器人很快就会变得更加客气。今天早上，它发布了一个惊人的逼真的聊天机器人，它正在开发中，被称为Blender，作为AI研究的开源资源。
几年来，Facebook一直在向其自然语言处理技术投入资金和资源，这些努力似乎已见成效。该公司声称Blender是迄今为止创建的最大的单个开源聊天机器人。它经过了多达94亿个参数的训练，几乎是Google Meena的4倍，是互联网上最大的OS聊天机器人的10倍以上。
Facebook的AI实验室研究工程师Stephen Roller表示：“在NLP和AI方面，最近的一项发现是，随着您的扩展，这些神经网络模型越来越大，它们的性能往往会越来越好。 (公平)，告诉Engadget。“当我们尝试训练这个东西时，我们遇到了很多问题。当您开始变大时，这些东西将不再能够放在单个GPU上。”
取而代之的是，团队必须设计出一种方法，使受过训练的神经网络的各个方面孤立起来，并在许多设备上并行工作，同时保持整个网络的整体效率。“就如何切碎这个东西而言，您必须使用许多复杂的技术，” Roller继续说道。“如果将其拆分到不同的设备上，然后像错误的方式进行拆分，那么您将失去所拥有的效率，并且无法扩展到我们所用的这些TB级数据集。一直在合作。”
但是，大小仅在一定程度上很重要。“我们发现一个有趣的事情是规模并不是一切，”罗勒说。“例如，我们的27亿参数模型实际上略胜过94亿参数模型。真正重要的是，至少在一定程度上扩展这些东西，但是，将这些东西灌输给专门的技能和行为[以进一步改善其性能]变得非常关键。”
FAIR专注于三种特定的行为-表现同情心，个性和知识的能力-进一步使Blender的反应人性化。但是，Blender不仅可以产生这三种行为，还可以在对话进行过程中无缝切换，这要归功于它独特的Blended Skill Talk功能。
FAIR的研究工程师Emily Dinan对Engadget表示：“在过去的两年研究中，我们已经为每种技能设计了任务。”“这是我们第一次真正表明您可以将对话的所有这些方面无缝地融合在一起。我们的评估设置表明，在这些良好的会话技能数据集上进行微调的模型比没有模型的模型更具吸引力，并考虑了更多的人性和栩栩如生。
这意味着Blender在情感上足够聪明，可以告诉您祝贺您，如果您告诉您您刚刚获得晋升，并且在您发现狗刚刚死时表示慰问。当被问及某个特定主题时，FAIR还教导它给出不仅仅粗鲁的粗略回答。例如，如果您向Google助理询问有关齐柏林飞艇(Led Zeppelin)的信息，通常会从乐队的Wikipedia页面上读出前几行内容。迪南说：“因此，我们设计了一个数据集，旨在超越这种表面上的讨论，而对一个话题进行更深入的研究，并让这些模型对世界有更多的了解。”