1.1 对话机器人历史
1.1.1 人机同频交流
图灵测试是由计算机科学家艾伦·图灵于1950年在论文《计算机器与智能》中提出的一种评估机器智能程度的方法。如果一台机器能够与人类展开对话（透过电传设备）而不被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智慧。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。他在该论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面首个严肃的提案。
无论是深度算法工程师还是刚接触人工智能概念的算法新手，都可能听说过这个著名的图灵测试（如图1-1所示）。这个测试旨在考查机器是否能够展现出与人类相当的智能水平，使我们无法轻易区分其与真人的交流。
图灵测试自提出以来一直备受深度学习研究者的关注，并成为研究的热门话题。在这个测试中，各种模型都被进行类似于“图灵测试”的不严格验证。人们通过判断模型是否足够与真人相似、生成的文字是否具有逼真程度来评估模型的性能。
图1-1
对于人工智能在非语言领域取得的卓越成就（甚至超越人类平均水平），人们往往习以为常。例如，广泛应用的人脸识别技术在实际应用中并未引起太多关注，大多数人对人工智能的认知可能仅限于此。但是，当人工智能在语言交流方面接近或超越人类水平，如ChatGPT引起轰动时，引发了人们的很大担忧，导致某些国家紧急制定人工智能管理与治理方案，有的学者和企业家呼吁“暂停研发”等。这一系列反应让人类陷入了一场空前的焦虑和热烈的讨论。
ChatGPT之所以能引发全球范围内的广泛关注，其核心原因在于它触及了人工智能发展的本质追求—实现与人类智能的深度共鸣。在这一领域内，长久以来，科研人员与科幻构想均将“人机无缝交流”视作衡量人工智能成熟度的黄金标准。这不仅要求技术上的高度仿真，即机器能够模拟人类的思维模式、情感反应及复杂交流技巧，而且它更能深层地映射出人类对“理解”与“被理解”的深切渴望，以及对技术能否最终跨越“人性”这一鸿沟的哲学探讨。
1.1.2 人机对话发展历史
人机对话系统在人工智能的演进史上占据着举足轻重的地位，而ChatGPT正是这一悠久发展历程的鲜明例证。如图1-2所示，自1946年首台通用计算机ENIAC问世起，人机对话便一直是人工智能探究的中心议题。1950年，艾伦·图灵在《计算机器与智能》论文中提出的图灵测试，开创性地利用人机对话场景评估机器的智能水平，奠定了该领域研究的基石。1956年，随着“人工智能”术语的正式确立，标志着人类向构建智能系统的目标迈出了决定性的一步，开启了探索的新篇章。
进入20世纪60年代，尤其是在图灵测试提出的10年后即在1966年问世的机器人Elliza，使人机对话技术的边界被进一步拓宽，旨在缓解心理医疗领域的压力，通过设计能够模拟心理治疗对话的机器，初步尝试将机器定位为辅助心理治疗的工具。1971年，一个历史性的时刻到来，名为Parry的聊天机器人成为首个成功通过图灵测试的实例，尽管其在限定情境下的对话能力尚不足以全面欺骗人类，但这无疑标志着在构建能够与人类进行自然、难以辨识的对话的智能系统方面取得了重要进展，为人机交互领域树立了一座里程碑。
图1-2
1995年，见证了技术跃进的又一里程碑，即用户可定制的聊天机器人Alice问世。通过设定简洁的交互规则，Alice能够依据用户的个性化需求执行人机对话任务。同年，Alice在国际范围内三度荣获“最接近人类”殊荣的罗伯纳奖，该奖项是人工智能领域的权威竞赛的奖项，该竞赛采用标准化的图灵测试机制甄选最能模拟人类的参赛程序，彰显了彼时聊天机器人智能化的卓越成就。
进入21世纪，人机对话技术步入了一个全新的发展阶段。2011年，IBM发布的问答系统Watson在竞赛中击败人类冠军，标志着该领域取得了突破性进展。2014年，微软发布的聊天机器人小冰开创性地实现了与人类进行持续、深入的对话交流。2018年，深度学习的预训练理念的兴起为聊天机器人及问答系统的发展注入了强劲动力，几乎重塑了所有相关系统的研究和发展路径。
2021年，谷歌发布了基于先进预训练模型的聊天机器人LaMDA，其发布再次激起了业界对聊天机器人智能水平的深入探讨，部分人士甚至断言LaMDA已展现出类似人类的心智特征。然而，此类评价也引发了广泛的争议，从积极面看，这些争议促使研发团队在创新与探索的道路上保持警醒，不断在理论与实践的碰撞中寻求技术的精进和伦理的平衡。
ChatGPT在2022年11月和2023年3月引起了广泛且高度的关注，成为全球瞩目的焦点，吸引了人们的广泛且深切的兴趣。OpenAI相继发布的ChatGPT及后续的GPT-4，不仅树立了通用型人机对话技术的新标杆，也宣告了一个崭新时代的开启。学术界对此反响热烈，普遍认为这一进展预示着“未来已来”，体现了人工智能梦想的实质飞跃。
概括而言，人机对话技术的发展轨迹从最初基于规则的简单设计，历经统计学习方法的革新，再到深度学习的广泛应用，直至现今预训练模型的崛起，展现了技术迭代的飞速进程。每一次技术的迭代与革新都显著增强了人机对话系统模拟人类智能的能力，推动了该领域向着更高层次的智能化迈进。面向未来，我们满怀憧憬，期待在大模型领域的更多技术突破与应用拓展，持续书写人工智能新篇章。