[論文レビュー] From Eliza to XiaoIce: Challenges and Opportunities with Social Chatbots

Heung‐Yeung Shum, Xiaodong He+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2018

AI in Service Interactions被引用数 66

ひとこと要約

本論文はソーシャルチャットボットの進化を概観し、IQとEQを用いたエンゲージメント主導の設計を主張し、長く共感的な対話のケーススタディとしてXiaoIceを取り上げている。

ABSTRACT

Conversational systems have come a long way since their inception in the 1960s. After decades of research and development, we've seen progress from Eliza and Parry in the 60's and 70's, to task-completion systems as in the DARPA Communicator program in the 2000s, to intelligent personal assistants such as Siri in the 2010s, to today's social chatbots like XiaoIce. Social chatbots' appeal lies not only in their ability to respond to users' diverse requests, but also in being able to establish an emotional connection with users. The latter is done by satisfying users' need for communication, affection, as well as social belonging. To further the advancement and adoption of social chatbots, their design must focus on user engagement and take both intellectual quotient (IQ) and emotional quotient (EQ) into account. Users should want to engage with a social chatbot; as such, we define the success metric for social chatbots as conversation-turns per session (CPS). Using XiaoIce as an illustrative example, we discuss key technologies in building social chatbots from core chat to visual awareness to skills. We also show how XiaoIce can dynamically recognize emotion and engage the user throughout long conversations with appropriate interpersonal responses. As we become the first generation of humans ever living with AI, we have a responsibility to design social chatbots to be both useful and empathetic, so they will become ubiquitous and help society as a whole.

研究の動機と目的

• Eliza/Parry から XiaoIce のような現代のソーシャルチャットボットまで、対話システムの歴史的な推移をたどる。
• ソーシャルチャットボットの成功は、知的能力（IQ）と感情知能（EQ）のバランスを取るべきであると主張する。
• セッションあたりの会話ターン数（CPS）をユーザーエンゲージメントの指標として提案する。
• XiaoIceのコアチャット、視覚認識、スキルの領域にわたる能力を示し、継続的で意味のある対話を可能にする。
• 共感的で有用なソーシャルチャットボットを設計する際の倫理的・社会的責任を強調する。

提案手法

• 対話システムの進化をレビューし、統合する。
• ソーシャルチャットボット設計への IQ/EQ フレームワークを定義し適用する。
• XiaoIce を具体的な例として、アーキテクチャとエンゲージメント戦略を議論する。
• 感情認識と対人応答が長く一貫した対話をどう支えるかを説明する。
• 現代のソーシャルチャットボットに関与するコアコンポーネントと技術（コアチャット、視覚認識、スキル）を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 感情的・知的にユーザーを惹きつけるソーシャルチャットボットを構築する際の主な課題と機会は何か？
• RQ2 タスク完遂を超えて、ソーシャルチャットボットの成功をどう測るべきか？
• RQ3 感情認識と対人応答を通じて、ソーシャルチャットボットは長期的で意味のある対話をどう維持できるか？
• RQ4 XiaoIce のようなチャットボットが長時間のセッションでユーザーエンゲージメントを維持するのを可能にするアーキテクチャの構成要素は何か？

主な発見

• エンゲージメントは、タスク完遂だけでなくソーシャルチャットボットの中心的な目的である。
• IQとEQを組み合わせたアプローチは、長く共感的な対話をより適切に支える。
• CPS（セッションあたりの会話ターン数）が、ソーシャルチャットボットの現実的な成功指標として提案されている。
• XiaoIceは、コアチャット、視覚認識、スキルの統合によって継続的な対話を維持する例となる。
• 感情認識と適切な対人応答は、共感的なユーザー体験に不可欠である。
• ソーシャルチャットボットの設計には、有用で共感的であること、社会的影響を考慮する責任が伴う。