AI·投資係列一: 讓機器人更像人, 微軟的秘密武器

穀歌通過深度學習等算法讓機器人在圍棋的領域戰勝了人類。其他的巨頭在幹什麼?微軟做的事可能更令人驚異，微軟的科學家正在訓練機器人，讓它們從內在上變得更像人。

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聊天機器人的曆史

1966年，大概還是大型計算機的時代，MIT的一位研究員Joseph開發了一款機器人Eliza來模仿人談話。這是曆史上第一個聊天機器人。

在與用戶聊天時，Eliza引入了心理學家羅傑斯提出的個人中心療法(Person-Centered Therapy)，這個詞看上去很複雜，其實實際作用就是讓機器人盡量引導人傾訴。

在這種設計下，Eliza大獲成功。因為這個機器人太適合用來傾訴內心深處的秘密了——估計在現實生活中這樣的機會比較難得。

但是，第一個機器人一點也不智能，Eliza並不理解你的話，Eliza通過分析用戶輸入計算機的話語，然後將它們匹配以生成可能的腳本的響應列表。

下麵一段對話能很好的提現這種本質：

You: I feel bad these days.

Eliza: Do you often feel bad these days?

You: Yes,but I don't know how to make myself happy.

Eliza: Why do you not know what to make yourself happy?

You: Will you tell me something?

Eliza: Oh, i tell you something.

You: Tell me then.

Eliza: Can you elaborate on that?

You: No,I just feel unhappy.Maybe I am worried about something.

Eliza: How long have you been worried about something?

You: For two weeks.

Eliza: Please go on.

You: And Eliza, I need your help.

Eliza: Why do you want my help?

仔細閱讀會發現，Eliza實際上使用的是一種語言變化技巧，Eliza並不清楚你說話的意思，但可以借助語言變化將每一個提問變成引導。

一個典型特征是，Eliza會經常說Please go on。

以至於設計者Joseph後來寫了一本書，提出一個觀點專門負責給大家潑冷水：機器對語言的理解是完全依賴於它們所使用的上下文，對人類語言更全麵了解的機器人不可能存在。

在此之後若幹年，互聯網上不斷出現的聊天機器人，似乎也印證了Joseph的觀點，這些機器人都依賴於模式匹配和腳本答案。

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讓機器人理解和識別人

但對於真正認識到這類AI聊天機器價值的人來說，他們采用的方法早已經不一樣。其中一門基礎是“自然語言理解”。

這是一類有大量語義計算的方法，讓機器人先識別你的一句話到底是什麼意思。

在此之上，微軟亞洲研究院資深研究員謝幸在演講中說，微軟正在訓練的機器人識別用戶，不隻是單純的語義分析，而是識別人格特征。

這類識別是和心理學家們合作展開的。所謂識別人格特征，就是從用戶產生的大數據中計算出人格。

近二十年來，人格研究者關注與支持最多的人格定義是五因素模型，也常常被稱之為“大五人格理論”。大五人格包括了五個高度概括的人格因素：外向性 (Extraversion)，盡責性 (Conscientiousness)，神經質 (Neuroticism)，隨和型(Agreeableness)和開放性(Openness)。

比如你可以描述一個人是：“比較外向，但不太隨和，可能比較情緒化的一個人”。

但謝幸和他的研究小組關注的問題是：能不能通過計算得到用戶的人格特征。

說起來簡單，但裏麵使用的技術都是前沿技術。

比如人可以比較簡單的理解，每天都在朋友圈發自拍的，可能開放性比較低，經常發自己和朋友合影的，可能開放性比較高；經常使用大笑、花朵一類表情的，可能外向性比較高。

可以訓練機器也做同樣的理解和計算，但機器如何自動識別圖片包含的“語義”？這需要用到一種叫“深度殘差網絡”的算法。

在通過各種不同的算法處理好圖片、表情、地理位置、社交關係包含的語義信息之後，計算機才能像人一樣分析人們的人格特征。

謝幸舉出的一些相關性可能讓很多人吃驚。謝幸和他的研究小組得到的結果顯示，單單使用頭像照片，就能使個體性格預測的準確性到達0.6。如果對每個維度的特征使用集成學習技術（Ensemble），準確性到達0.75以上。

你看到了什麼？

嗯，不管明天技術進化到什麼程度，今天我要慎重選擇一下頭像！！！

謝幸博士《用戶畫像、性格分析與聊天機器人》演講

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AI已經可以起到一定作用了

雖然目前最好的聊天機器人也還無法讓人感覺他是一個具有穩定性格和情感、活生生的人，但技術無時無刻不在進步。

謝幸說，受ELIZA項目啟發，微軟亞洲研究院也開展了DiPsy項目，這個項目的目標是讓機器人能夠和人聊天，幫助他們克服心理上的問題。在這個項目中，我們借鑒了心理谘詢中常用的認知行為療法(Cognitive Behavior Therapy) 和正念療法(Mindfulness)。

DiPsy的特點是以自然、有效的方式引導對話，讓用戶盡情傾訴。它還會研究用戶心理過程，在數據驅動下，對用戶的心理特質與精神障礙作出診斷。微軟的工程師們采取認知行為療法（CBT）或早期幹預，在各種治療性的語境中，改變用戶的思維與行為方式，幫助存在風險的用戶緩解並管理心理問題。這對現代社會的三種常見疾病可能有很好的幫助：兒童自閉症、中年憂鬱症、老年癡呆症。

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在投資領域，這些變化和投資有什麼關係？

改變很大，但不一定被所有人關注到，有兩個層次的改變：

第一是可應用性越過了臨界點。由於微軟等為代表的“自然語言處理”技術發展到了一定水平，同時互聯網的數據豐富程度、計算機運算能力，都達到了一定水平，這使得原來隻能在實驗室複現的技術，已經可以實際應用到投資領域。

第二才是在投資環節中，AI的替代性已經開始顯現。在前端可以輔助證券研究；在投資中，比如使用AI可以接近實時地更新市場信息，輔助量化交易決策。更進一步，AI技術預計還可以自動更新和迭代量化模型，化解量化投資中最大的一個難點。在下遊環節負責解答客戶疑問等。

總之，AI的引入，充滿了想象的空間。

（謝幸博士於2001年7月加入微軟亞洲研究院，現任社會計算組高級主任研究員，並任中國科技大學兼職博士生導師。他分別於1996年和2001年在中國科技大學獲得計算機軟件專業學士和博士學位。他在國際會議和學術期刊上發表了200餘篇學術論文，並擁有50餘項專利。他是ACM、IEEE高級會員和計算機學會傑出會員。他參與創立了ACM SIGSPATIAL中國分會，並曾擔任ACM UbiComp 2011大會程序委員會共同主席。）