可迁移 AI：利用迁移上下文个性化对话交互
机器人学
2020-10-26 v1 人工智能
摘要
为维持任务连续性而让对话 AI 智能体跨不同载体迁移近来已被探索以进一步改善用户体验。然而，这些可迁移智能体在与用户对话时缺乏对用户信息与所迁移设备的上下文理解。这引出了一个问题：当智能体为上下文预测下一话语而迁移至某载体时，其可能如何表现。我们从众包工作者之间的对话交互中收集了一个数据集，其中包含迁移上下文，涉及智能体所迁入的载体在不同设置（公共或私人）下的个人与非个人话语。我们在该数据集上以有/无迁移上下文训练了生成式与信息检索模型，并报告了定性指标与人类评估的结果。我们相信该迁移数据集将有助于训练未来的可迁移 AI 系统。
引用
@article{arxiv.2010.12091,
title = {Migratable AI: Personalizing Dialog Conversations with migration context},
author = {Ravi Tejwani and Boris Katz and Cynthia Breazeal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12091},
year = {2020}
}