对话式 AI：Alexa Prize 背后的科学

对话式智能体正迅速普及。然而，在社交对话以及跨广泛领域和主题的自由形式对话方面，仍有大量工作有待完成。为推动对话式 AI 的技术水平，亚马逊发起了 Alexa Prize——一项 250 万美元的大学竞赛，十六支入选大学团队受挑战构建称为 socialbot 的对话式智能体，在体育、政治、娱乐、时尚和科技等热门话题上与人类进行连贯且引人入胜的 20 分钟对话。Alexa Prize 为学术界提供了独特机会，可使用被数百万用户使用的实时系统开展研究。竞赛向大学团队提供了大规模的真实用户对话数据，以及用户提供的评分和反馈（由 Alexa 团队辅以标注）。这使得团队能够在竞赛中有效迭代并改进，同时通过实时用户交互接受评估。为构建其 socialbot，大学团队将自然语言理解、上下文建模、对话管理、回复生成和知识获取领域的最先进技术与新颖策略相结合。为支持参赛团队的工作，Alexa Prize 团队在科学和工程上进行了重大投入，以构建和改进对话语音识别、话题跟踪、对话评估、语音用户体验，以及用于流量管理和可扩展性的工具。本文概述了大学团队及 Alexa Prize 团队为实现解决对话式 AI 问题这一共同目标所取得的进展。