AI·投资系列一: 让机器人更像人, 微软的秘密武器

谷歌通过深度学习等算法让机器人在围棋的领域战胜了人类。其他的巨头在干什么?微软做的事可能更令人惊异，微软的科学家正在训练机器人，让它们从内在上变得更像人。

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聊天机器人的历史

1966年，大概还是大型计算机的时代，MIT的一位研究员Joseph开发了一款机器人Eliza来模仿人谈话。这是历史上第一个聊天机器人。

在与用户聊天时，Eliza引入了心理学家罗杰斯提出的个人中心疗法(Person-Centered Therapy)，这个词看上去很复杂，其实实际作用就是让机器人尽量引导人倾诉。

在这种设计下，Eliza大获成功。因为这个机器人太适合用来倾诉内心深处的秘密了——估计在现实生活中这样的机会比较难得。

但是，第一个机器人一点也不智能，Eliza并不理解你的话，Eliza通过分析用户输入计算机的话语，然后将它们匹配以生成可能的脚本的响应列表。

下面一段对话能很好的提现这种本质：

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?

仔细阅读会发现，Eliza实际上使用的是一种语言变化技巧，Eliza并不清楚你说话的意思，但可以借助语言变化将每一个提问变成引导。

一个典型特征是，Eliza会经常说Please go on。

以至于设计者Joseph后来写了一本书，提出一个观点专门负责给大家泼冷水：机器对语言的理解是完全依赖于它们所使用的上下文，对人类语言更全面了解的机器人不可能存在。

在此之后若干年，互联网上不断出现的聊天机器人，似乎也印证了Joseph的观点，这些机器人都依赖于模式匹配和脚本答案。

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让机器人理解和识别人

但对于真正认识到这类AI聊天机器价值的人来说，他们采用的方法早已经不一样。其中一门基础是“自然语言理解”。

这是一类有大量语义计算的方法，让机器人先识别你的一句话到底是什么意思。

在此之上，微软亚洲研究院资深研究员谢幸在演讲中说，微软正在训练的机器人识别用户，不只是单纯的语义分析，而是识别人格特征。

这类识别是和心理学家们合作展开的。所谓识别人格特征，就是从用户产生的大数据中计算出人格。

近二十年来，人格研究者关注与支持最多的人格定义是五因素模型，也常常被称之为“大五人格理论”。大五人格包括了五个高度概括的人格因素：外向性 (Extraversion)，尽责性 (Conscientiousness)，神经质 (Neuroticism)，随和型(Agreeableness)和开放性(Openness)。

比如你可以描述一个人是：“比较外向，但不太随和，可能比较情绪化的一个人”。

但谢幸和他的研究小组关注的问题是：能不能通过计算得到用户的人格特征。

说起来简单，但里面使用的技术都是前沿技术。

比如人可以比较简单的理解，每天都在朋友圈发自拍的，可能开放性比较低，经常发自己和朋友合影的，可能开放性比较高；经常使用大笑、花朵一类表情的，可能外向性比较高。

可以训练机器也做同样的理解和计算，但机器如何自动识别图片包含的“语义”？这需要用到一种叫“深度残差网络”的算法。

在通过各种不同的算法处理好图片、表情、地理位置、社交关系包含的语义信息之后，计算机才能像人一样分析人们的人格特征。

谢幸举出的一些相关性可能让很多人吃惊。谢幸和他的研究小组得到的结果显示，单单使用头像照片，就能使个体性格预测的准确性到达0.6。如果对每个维度的特征使用集成学习技术（Ensemble），准确性到达0.75以上。

你看到了什么？

嗯，不管明天技术进化到什么程度，今天我要慎重选择一下头像！！！

谢幸博士《用户画像、性格分析与聊天机器人》演讲

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AI已经可以起到一定作用了

虽然目前最好的聊天机器人也还无法让人感觉他是一个具有稳定性格和情感、活生生的人，但技术无时无刻不在进步。

谢幸说，受ELIZA项目启发，微软亚洲研究院也开展了DiPsy项目，这个项目的目标是让机器人能够和人聊天，帮助他们克服心理上的问题。在这个项目中，我们借鉴了心理咨询中常用的认知行为疗法(Cognitive Behavior Therapy) 和正念疗法(Mindfulness)。

DiPsy的特点是以自然、有效的方式引导对话，让用户尽情倾诉。它还会研究用户心理过程，在数据驱动下，对用户的心理特质与精神障碍作出诊断。微软的工程师们采取认知行为疗法（CBT）或早期干预，在各种治疗性的语境中，改变用户的思维与行为方式，帮助存在风险的用户缓解并管理心理问题。这对现代社会的三种常见疾病可能有很好的帮助：儿童自闭症、中年忧郁症、老年痴呆症。

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在投资领域，这些变化和投资有什么关系？

改变很大，但不一定被所有人关注到，有两个层次的改变：

第一是可应用性越过了临界点。由于微软等为代表的“自然语言处理”技术发展到了一定水平，同时互联网的数据丰富程度、计算机运算能力，都达到了一定水平，这使得原来只能在实验室复现的技术，已经可以实际应用到投资领域。

第二才是在投资环节中，AI的替代性已经开始显现。在前端可以辅助证券研究；在投资中，比如使用AI可以接近实时地更新市场信息，辅助量化交易决策。更进一步，AI技术预计还可以自动更新和迭代量化模型，化解量化投资中最大的一个难点。在下游环节负责解答客户疑问等。

总之，AI的引入，充满了想象的空间。

（谢幸博士于2001年7月加入微软亚洲研究院，现任社会计算组高级主任研究员，并任中国科技大学兼职博士生导师。他分别于1996年和2001年在中国科技大学获得计算机软件专业学士和博士学位。他在国际会议和学术期刊上发表了200余篇学术论文，并拥有50余项专利。他是ACM、IEEE高级会员和计算机学会杰出会员。他参与创立了ACM SIGSPATIAL中国分会，并曾担任ACM UbiComp 2011大会程序委员会共同主席。）