XiaoMi-AI文件搜索系统
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对话式人工智能的最新进展
对话式人工智能是一个长期的研究课题。学术界和工业界都对这类系统表现出了浓厚的兴趣。对话式人工智能系统具有很大的商业价值，涉及自然语言处理、语音识别、知识库推理和人机交互设计等许多有趣的问题。目前已经建立了许多大规模的对话式人工智能系统，例如 Siri、Xiaoice、Alexa 和 Google Assistant。近年来，随着基于神经模型在各个领域的涌现[12, 19, 32, 35, 50, 58]，各种基于神经的对话式人工智能系统已经开发出来[2, 5, 11, 24, 60, 68]。研究者采用的主要技术有三类：实体的分布式表示、序列到序列模型和强化学习框架。采用分布式表示来表示内部状态、用户话语和外部知识，以便更方便地检索和处理。采用序列到序列模型来生成高
人工智能聊天机器人作为品牌推广者
摘要 目的——本研究探讨品牌有效的人与人工智能（AI）关系建立策略的决定因素。探讨消费者对沟通互动满意度的前因和后果，并确定通过AI聊天机器人推广提升消费者购买意愿的方法。设计/方法/方法——以微软小冰为焦点AI聊天机器人，获得331个有效样本。采用两阶段结构方程模型-人工神经网络方法验证所提出的理论模型。研究结果——关于AI聊天机器人的智商（IQ）和情商（EQ），多维社会支持模型有助于解释消费者对沟通的互动满意度，从而促进情感依恋和购买意愿。结果还表明，聊天机器人应该更强调情感和尊重的社会支持，而不是信息支持。实际意义——在设计人机交互对话内容时，品牌应该更多地关注人工智能聊天机器人的情感和共情反应，而不是功能方面。精心设计的人工智能聊天机器人可以帮助营销人员制定有效的品牌推广策略。原创性/价值——本研究通过采用多维社会支持理论视角丰富了人机交互文献，可以提高人工智能聊天机器人用户的互动者对沟通的满意度、情感依恋和购买意向。关键词 人工智能聊天机器人、人机交互、社会支持、互动者对沟通的满意度、情感依恋、购买意向 论文类型 研究论文
元宇宙中的 Replika - 研究门户 - 班戈大学
摘要 本文评估了与现有开放式社交聊天机器人相关的计算同理心主张，以及这些聊天机器人将在最近出现的混合现实环境中发挥作用的意图，由于对元宇宙的兴趣而受到重视。在社会中孤独感日益增加以及使用聊天机器人作为解决这一问题的潜在解决方案的背景下，本文考虑了两个当前领先的社交聊天机器人 Replika 和微软的小冰，它们的技术基础、同理心主张和属性，这些属性可以扩展到元宇宙（如果它能保持一致）。在寻找人类从社交聊天机器人中受益的空间时，本文强调了依赖自我披露来维持聊天机器人的存在是有问题的。本文将微软的共情计算框架与元宇宙推测和构建所依据的哲学思想联系起来，包括惠勒的“它来自比特”论题，即存在的所有方面都可以计算，查尔默斯的哲学主张，即虚拟现实是真正的现实，博斯特罗姆的提议和挑衅，即我们可能已经生活在模拟中，以及长期主义者的信念，即未来的复杂模拟需要受到保护，免受今天做出的决定的影响。鉴于对当前和新兴社交聊天机器人的要求、对基于比特的可能和预测未来的信念以及工业界对这些哲学的认同，本文回答了计算共情是否真实存在。本文发现，当考虑到不同的共情解释时，虽然在“它来自比特”的共情解释中不可挽回地丢失了一些东西，但缺失的部分不是准确性，甚至不是人类经验的共性，而是共情的道德维度。
概念隐喻影响人机协作认知
随着对话式人工智能 (AI) 代理的出现，了解影响用户使用这些代理的体验的机制非常重要。在本文中，我们研究了设计师工具包中最常用的工具之一：概念隐喻。隐喻可以将代理呈现为一个爱开玩笑的青少年、一个蹒跚学步的幼儿或一个经验丰富的管家。隐喻的选择会如何影响我们对 AI 代理的体验？我们沿着温暖和能力的维度（心理学理论将其定义为人类社会感知变化的主要轴）抽样了一组隐喻，进行了一项研究 (N = 260)，其中我们操纵绿野仙踪对话代理的隐喻，但不操纵其行为。体验结束后，我们会对参与者进行调查，了解他们使用代理的意图、与代理合作的愿望以及代理的可用性。与设计师目前使用高能力隐喻来描述人工智能产品的倾向相反，我们发现，表示低能力的隐喻比表示高能力的隐喻能更好地评价代理。尽管高能力和低能力代理都具有相同的人类水平表现，并且巫师对条件视而不见，但这种影响仍然存在。第二项研究证实，随着隐喻所投射的能力的增加，采用意愿会迅速下降。在第三项研究中，我们评估了隐喻选择对潜在用户尝试系统的愿望的影响，发现用户被投射出更高能力和热情的系统所吸引。这些结果表明，投射能力可能有助于吸引新用户，但除非代理能够用较低能力的隐喻快速纠正，否则这些用户可能会放弃代理。最后，我们进行了回顾性分析，发现隐喻和用户对过去的对话代理（如 Xiaoice、Replika、Woebot、Mitsuku 和 Tay）的态度之间存在相似的模式。