深度强化学习与GAN在对话系统中的应用进展

"这篇报告主要探讨了在对话系统中深度学习的应用，特别是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的基础知识。报告来自于南京大学计算机系软件新技术国家重点实验室机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）的俞扬教授。" 深度强化学习（DRL）是人工智能的一个重要分支，它模仿了智能生物如何通过与环境互动来适应和学习。在DRL中，一个智能体（Agent）与环境进行交互，执行动作并根据结果（奖励）调整其策略。智能体的目标是学习一个能最大化长期累积奖励的策略。这个策略可以是确定性的，即给定状态下只有一种可能的动作，也可以是概率性的，每个状态下的动作有相应的概率分布。 强化学习与监督学习（Supervised Learning, SL）的主要区别在于，SL需要标注的数据（(x, y)对），而RL则是在与环境的交互中学习，数据形式为序列化的状态、动作、奖励和新状态（(s, a, s', r)）。SL算法通常学习一个模型，而RL的算法则需要考虑环境动态，且是开放循环的学习过程，不依赖被动的数据输入。 生成对抗网络（GANs）是另一种深度学习方法，由两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器尝试创建看起来像真实数据的新样本，而判别器则试图区分真实数据和生成器产生的假数据。通过双方的对抗训练，生成器逐渐提高其生成逼真数据的能力，而判别器则努力更好地识别真实与伪造。 在对话系统中，深度强化学习可以帮助智能体学习如何基于上下文和用户反馈来生成自然、连贯的响应，而GANs则可以用于生成更自然的语言，模拟人类对话，提升用户体验。这两种技术的结合和应用对于构建更加智能、灵活和人性化的对话系统具有重要意义。随着深度学习技术的不断进步，我们可以期待未来对话系统在理解、生成和应对复杂对话情境方面将展现出更强的能力。