人机对话技术的研究新进展概述

人机对话技术的研究进展与机器自如地交谈，一直以来都是人类的美好愿景，相关场景也经常出现在各类科幻小说与电影中。如何与机器使用自然语言展开对话，是人工智能领域的一个重要研究课题。事实上，人机对话技术被视为人工智能领域最富挑战性的任务。一个机器具有的语言交互能力甚至被当作判断这个机器是否有“智能”的标准——最早的图灵测试就是以人机对话的方式进行设定的。从某种意义上说，解决了开放领域的人机对话问题就等同于通过了图灵测试。

对话系统因为符合人类自然语言的交互特性，相比传统信息获取方式有很大的优势。用户与系统可以在多轮对话过程中通过询问、澄清、确认等方式，实现复杂场景的信息获取、任务完成、情感抚慰和陪伴等需求。随着未来机器人技术的发展，服务机器人、社交机器人必然会成为智能社会新的成员，而人机对话的技术能力则直接决定了“人机”和谐相处的可能性。

人机对话技术的主要挑战集中在如何解决交互过程中的语义性、一致性和交互性语义性涉及自然语言理解的根本问题,需要在交互过程中理解用户输人内容、上下文、对话背景（对话者身份、角色）与情境（情感、情绪），还常常涉及利用常识、世界知识、背景知识进行逻辑推理等。一致性对于“类人水平”的对话机器人来说非常重要常常体现为身份、个性化、性格等因素上的一致性。而这些因素如何体现在语言交互上，是非常前沿和具有挑战性的问题。交互性是对话系统的终极目标：通过有效的交互，满足用户的信息需求或情感需要，或实现特定的任务目标。因此，研究对话交互中的主动和被动行为、对话策略优化、对话状态跟踪与管理就显得非常必要。