We survey SoTA open-domain conversational AI models with the purpose of presenting the prevailing challenges that still exist to spur future research. In addition, we provide statistics on the gender of conversational AI in order to guide the ethics discussion surrounding the issue. Open-domain conversational AI are known to have several challenges, including bland responses and performance degradation when prompted with figurative language, among others. First, we provide some background by discussing some topics of interest in conversational AI. We then discuss the method applied to the two investigations carried out that make up this study. The first investigation involves a search for recent SoTA open-domain conversational AI models while the second involves the search for 100 conversational AI to assess their gender. Results of the survey show that progress has been made with recent SoTA conversational AI, but there are still persistent challenges that need to be solved, and the female gender is more common than the male for conversational AI. One main take-away is that hybrid models of conversational AI offer more advantages than any single architecture. The key contributions of this survey are 1) the identification of prevailing challenges in SoTA open-domain conversational AI, 2) the unusual discussion about open-domain conversational AI for low-resource languages, and 3) the discussion about the ethics surrounding the gender of conversational AI.


翻译:我们调查了SoTA开放式对话AI模式,目的是介绍目前仍然存在的促进未来研究的当前挑战。此外,我们提供关于对话AI的性别统计数据,以指导围绕该问题的道德讨论。开放地对话AI已知面临若干挑战,包括用比喻语言等引发的无礼反应和性能退化。首先,我们通过讨论对对话AI感兴趣的一些议题提供一些背景资料。然后我们讨论对构成本研究的两个调查所采用的方法。第一项调查涉及寻找最近SoTA开放式对话AI模式,而第二项调查则涉及寻找100个对话AI来评估其性别。调查结果显示,最近与SoTA对话AI一起取得的进展,但仍然存在需要解决的持久挑战,女性在对话AI上比男性更常见。主要成果之一是,对话AI的混合模式比任何单一结构都更有利。本次调查的主要贡献是:(1) 查明了SoTA开放式对话中普遍存在的挑战,AI上关于低级道德问题的对话。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月18日
Arxiv
1+阅读 · 2022年6月16日
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月18日
Arxiv
1+阅读 · 2022年6月16日
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员