例如，其中一個劇情裡商品是三本書，每本書對應價值是 2；兩頂帽子，單個帽子對應價值 1；一個球，單個球對應價值是 2。談判雙方的評判標準是根據獲得的商品的對台中月子中心應價值計算。
Bob 和 Alice 是 Facebook 開發的對話機器人
但事情的發展超出瞭預料。Facebook 的研究員希望讓這些機器人更進一步，於是開發瞭兩個已經預先受過訓練的、受監管的模型 Alice 和 Bob，讓它們作為談判雙方進行強化學習（Reinforcement Learning），也就是機器人之間的談判。於是就出現瞭開頭這種看上去沒有意義的對話。
訓練的材料是 5808 組人與人之間的談判對話，總共有 2236 種不同的劇情。所謂的劇情根據談判的商品和對應價值有所區分。
這兩個對話機器人由 Facebook 內部的人工智能研究實驗室（FAIR）開發，研究員用機器學習訓練這兩個機器人進行對話、談判，希望它們可以跟人用英文進行交涉，獲取相應的目標商品。
Facebook 開發的機器人出現瞭“故障”，開始不說人話
但賓夕法尼亞大學的語言學教授 Mark Liberman 持有不同的意見，他認為這跟語言的差距還是挺遠的。他說：“首先，這完全是基於文本的字符，但人類的語言基本上都是通過口頭表達或者是手勢完成，文本作為一層虛擬的表面。”
除瞭 Facebook 外，還有像特斯拉 CEO Elon Musk、知名孵化器 YC 主席 Sam Altman 創立的非盈利機構 OpenAI 也在機器人語言上有所研究。他們設立瞭一個虛擬環境，讓一堆被標記上不同顏色的機器人完成一些特定的目標，例如將他們移動到一個具體的位置上，其中需要這些機器人自己協作、對話。最終可以達到的結果是，這些機器人可以完成一句類似於“ 你最終是否可以達到綠色那邊（Did you end up getting to the green can or not）? ”
在過去 1 個多月，Facebook 開發的對話機器人開始采用一些奇怪的語句。
台中頂級月子中心但對於機器人來說，這些看上去語法不通順的對話還是承擔的瞭一定的功用。該 Facebook 實驗室的發言人告訴《大西洋月刊》，Facebook 的數據顯示，這些對話仍然能夠幫助兩者最後達成一致的。Facebook 的研究員認為，環球產後護理之家這種對話比較接近於語言。來自佐治亞理工學院（Georgia Tech）、FAIR 實驗室的訪問研究科學傢 Dhruv Batra 稱，Facebook 已經觀察到類似的現場多次。
進展比較順利。Facebook 開發的機器人可以用比較順暢的英文跟普通人對話，對方沒怎麼意識到他其實在跟機器人談判。
不過，不管這是不是一種機器人語言還是隻是字符串，作為 Facebook 實驗室的一項研究結果，台中高級月子中心研究員們最終決定將機器人設定為使用普通英文。
他們給出的理由是：我們的興趣是有一些機器人可以跟台中月子中心月子餐介紹人對話。
題圖來自：Pixabay
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