AI的说话之道：Reinforcement Learning 如何让网络空间对话更富有同理心?

是的我们也要聊聊人工智能！这一次我们不说图像识别，自动驾驶，我们要讲一个和“机器”看似不太相关的领域 — 网络对话的同理心。同理心是可以后天习得的吗？怎样用机器/数学语言去表达它呢？来自人工智能的文本会给人类提供新的视角吗？我们邀请准 PhD Inna 和我们聊聊她刚于 The Web Conference 2021(WWW) 获得 the Best Paper Award 的研究: “Towards Facilitating Empathic Conversations in Online Mental Health Support: A Reinforcement Learning Approach" (用强化学习让心理健康平台的线上对话更富有同理心)。在对话中，我们惊喜的发现，探索机器学习也是一个我们人类自我学习的过程，在这个戾气满满的网络时代，促进沟通和理解我们能做的还有很多。【嘉宾】Inna，华盛顿大学计算机科学博士生。【shownote】(02:01)Inna是如何想到将机器学习和心理健康两者结合这个研究方向的？这个领域都有哪些研究课题?(05:20) Peer-peer support的心理论坛是什么样的?为什么要用机器学习来提高同理心呢？(09:29)同理心到底是什么?我们能从哪几个方面去衡量它？(13:10)当教机器什么是同理心的同时，我们也开始反思怎么在日常对话中更具有同理心。(18:00)线上交流会如何改变人与人的谈话模式?机器学习过程中会捕捉到不同对话者关系带来的多重语义吗？(21:30)机器学习中机器和人谁才能站C位？(23:45)具体模型构建时，同理心是如何被测量的？(26:40)机器学习不正规入门，什么是监督学习，什么是非监督学习，什么是强化学习。详细的介绍强化学习的模型构造，(28:56)为什么最终决定用强化学习技术来解决这个问题？(31:47)Inna具体介绍整个模型的组成与构造以及输入输出工作流是什么样的(33:55)如何设置强化学习的奖赏机智，除了同理心之外，一个高质量的回复还需要考虑别的什么因素？(36:23)机器学习应该被归到人机互动领域下吗?人学习和机器学习有什么关系？(43:12)被训练的机器给我们一个新的视角来审视所谓的人类中心主义(46:53)我们聊到石黑一雄在写完《克拉拉与太阳》后的采访——AI会有创造力吗？但也许我们更需要弄明白的问题是创造力到底是什么？(53:46)回到paper本身，Inna的系统表现怎么样？怎么去测量系统是否成功？(58:30)现在的系统是否对所有群族的人都公平呢？(01:01:41)现在这套系统可以被拓展到中文环境吗？(01:04:41)大家抒发本次聊天的感受。【相关资料】Inna 的 paper：https://arxiv.org/pdf/2101.07714.pdf《克拉拉与太阳》— 石黑一雄：https://book.douban.com/subject/35315153//