什么是角色人工智能？你需要知道的一切

您是否曾希望与 爱因斯坦 讨论 莎士比亚 或从 剽窃?

嗯，现在可以数字化了。

欢迎来到 角色人工智能 这种人工智能不仅会回答问题，还会说话、开玩笑，甚至会根据你与它的互动方式发展出自己的个性。 

您可以用它来 练习困难对话 不加评判。 

您可以创建以下导师 用你独特的风格教你 

您甚至可以 建立虚拟写作伙伴 它可以帮助你通过扮演自己喜爱的作家来突破创作障碍，而这是大多数人想都不敢想的。 

你是这里的操作员。 你可以决定创建哪些个性，他们如何回应，以及他们能帮你解决什么问题。 

在本博客中，我们将深入探讨 Character AI 技术--它是如何工作的，与普通聊天机器人有何不同，以及我们的工具如何帮助创作者、学生和专业人士。

让我们深入了解一下。

什么是角色人工智能？

角色人工智能是一种 先进的人工智能。

它可以进行自然对话、模仿情绪，甚至可以根据你与它的互动方式发展出独特的个性。

例如 

角色人工智能 人工智能聊天机器人 (在角色扮演模式下）可以为历史人物、作家或提示中给出的任何自定义角色配音。

您可以要求它 应和 解释地心引力 莎士比亚 评论现代电影，甚至 海盗船长 提供人生建议

其他人工智能工具： 其他工具，如谷歌助手或 Siri 等，都是为了给用户提供更多信息而设计的。 直接回答。 它们可以帮您查看天气、设置闹钟或查找咖啡店。

会说话的计算机的历史可以追溯到很久以前。20 世纪 60 年代 的聊天机器人 ELIZA 通过简单的文字对话掀起波澜。

它并没有真正 "理解" 它只是重新表述了用户的输入。人们仍然对它充满感情。 例如

有人可能会键入 "我今天很难过" 

ELIZA 会做出回应、 "你今天为什么感到悲伤？" 

这种重新措辞的感觉就像是 ELIZA 在倾听。 

随着时间的推移 m如 人工智能聊天机器人 在大量文本中接受训练，学会开玩笑、争论和表达情感。

他们不仅学会了如何回应，还学会了如何发出人声。 

角色人工智能如何工作

角色人工智能的工作原理是使用 大型语言模型 (LLM).

LLM 是经过训练的大型人工智能系统，可以理解类人文本，然后生成类人文本。

让我们来分析一下。

LLM 就像一个巨大的大脑，阅读着数以百万计的书籍、文章和对话。它不像人类那样思考，但它能识别语言中的模式。 

例如 它能理解词语如何组合在一起，怎样才能使句子变得有趣或严肃，以及如何表达情感。 

此外、 角色人工智能 建立在这些 LLM 的基础上，但有特定的个性参数。

这让你感觉是在和一个真实的人物对话，而不是一个智能搜索引擎。

具体操作如下

1. 您发送一条信息。

• 比方说，你输入：→给我讲个笑话！

2. 人工智能会处理上下文。

• 它可以查看您过去的信息、您说过的话以及人工智能角色的个性设置。 

3. 它会产生反应。 

• 它不会随机给出一个答案，而是选择一个符合角色风格的答案。
• 海盗人工智能可能会说 "海盗为什么坐在钟上？因为他想准时！"
• 一个正式的人工智能管家可能会这么说、 "啊，这是一个很好的请求。这里有一个笑话，也许会让你觉得有趣：为什么钟要去治疗？它有太多的时间问题。"

角色人工智能坚持一种个性，这就是它与普通人工智能聊天机器人的不同之处。

如果你曾经使用过人工智能聊天机器人，你就会发现它的个性给人的感觉非常一致。 

这是因为 字符嵌入 - 一种将特质、知识和对话风格编码到人工智能中的方法。

这就像一个食谱：

• 语气（严肃、风趣、随意、正式）
• 知识（人工智能知道什么以及如何解释事物）
• 说话风格（短句、长篇解释、大量表情符号、莎士比亚式英语？）

这 "嵌入" 可以帮助人工智能角色从一种性格切换到另一种性格。

人工智能模型如何学习模仿人类对话

即使人工智能的 "知识 "也来自训练数据。它从书籍、网站、脚本和过去的对话中获取大量文本。

以下是人工智能学习模仿人类对话的不同方法： 

步骤 # 1 - 向人类学习（监督学习）

起初，人工智能对对话一无所知。

它通过研究数以百万计的真实对话--文本、书籍、信息和实际人际交往的记录--来学习。 

但光有原始数据还不够。人工智能需要监督者。它需要真正的人类来帮助它理解好的反应和坏的反应之间的区别。

这就是 监督学习.

例如 

• 如果人工智能被训练成一个善良、支持他人的朋友，它就会学会说 "我理解，那一定很艰难。有我在呢 比 "我不在乎"

• 如果它应该是一个诙谐的喜剧演员，它就应该学会用幽默而不是枯燥的事实来回应。

步骤 # 2 - 通过试错进行微调（强化学习）

监督学习为人工智能提供了基础知识，但真实对话是不可预测的。

这就是 强化学习 人的反馈（RLHF）。

人工智能 "尝试 "做出回应。 

• 如果好的话 → 得到奖励（强化）。
• 如果情况不妙 → 得到纠正。 

随着时间的推移，人工智能会更好地选择正确的语气、正确的词语，甚至是正确的情绪，以适应不同的情况。 

步骤 # 3 - 从人类语音中寻找模式

人类遵循模式。

人工智能在庞大的对话数据集中研究这些模式，并从中学习：

• 问题如何引出具体答案
• 笑话的结构
• 兴奋或悲伤等情绪如何影响措辞

通过识别这些模式，人工智能可以预测句子的下一个单词，就像你开始输入文字时，手机会提示下一个单词一样。 

步骤 # 4 - 赋予人工智能角色个性

一旦人工智能知道如何说话，它就需要发出特定角色的声音。 

这是通过微调来实现的，即开发人员对人工智能进行调整，使其符合个性。 例如 

• 一位乐于助人的人工智能教师可能受过训练，能以冷静、清晰的方式逐步解释问题。
• 讽刺型人工智能可能会被训练成会讲笑话、俏皮的侮辱或诙谐的话语。
• 幻想中的人工智能骑士可能会被训练成会说中世纪语言（"真的，你有我的剑！"）。

步骤 # 5 - 记住对话（语境与记忆）

最后一块拼图是语境。好的人工智能能记住以前的信息，因此它可以：

• 跟踪主题（如果你说你喜欢猫，它就不会问你是否喜欢狗）。
• 建立情感联系（如果你分享了一些私人信息，在下一条信息中就不会把你当成陌生人。）
• 避免重复

有些人工智能模型甚至具有长期记忆功能，因此可以回忆起不同会话中的对话内容。 

自然语言处理（NLP）与人工智能对话

人工智能能够理解我们的语言，它实际上是在分解语言、寻找意义并找出词语之间的联系。

这一切都归功于自然语言处理技术（NLP）。

以下是 NLP 的工作原理：

1 - 将语言化整为零（标记化）

想象一下，你正在尝试解决一个难题。你不会从整幅图开始，而是先把它分成一小块一小块。

这就是标记化的作用。 

• 人工智能可以用这样的句子来表达：我喜欢巧克力冰淇淋！
• 并将其分割成更小的部分 → [ "我"、"爱"、"巧克力"、"冰"、"奶油"、"！"]

现在，人工智能看到的不再是一个长句子，而是可以分析的独立单词。 

2 - 弄清词语的含义（语义分析）

仅仅拆分单词是不够的，人工智能还需要理解单词的含义。

例如 看看这两句话：

• 我今天感觉很忧郁。
• 今天的天空很蓝。

人类知道 "蓝色" 在第一句中指悲伤，但在第二句中指颜色。

人工智能利用"语义分析，"这有助于它理解词语是如何根据上下文改变含义的。

3 - 理解整个对话（语境理解）

比方说，你告诉一个 → 我觉得冷。 

• 如果人工智能只能理解单个单词，那么它可能只会回答 →。 冷意味着温度低。 (没用吧？）
• 但现代人工智能会根据上下文做出更自然的反应。→ 要我把暖气开大点吗？

这就是让人工智能感觉像人类的原因。它不仅能读懂单词，还能理解你真正的意思，甚至是幽默、俚语和隐藏的含义。

例如 

• 旧人工智能  → 我饿了 →  错误："已识别命令注释"。

• 高级人工智能： 我现在就能吃下一匹马. "哇，你一定饿坏了！你想吃什么？"

人工智能角色如何适应不同的用户输入

人工智能角色会根据你的身份和你所说的话调整、适应甚至微调他们的反应。

让我们来分析一下他们是如何做到这一点的。 

1 - 保持个性一致

人工智能角色具有特定的个性参数。 

这意味着，无论你对它们说什么，它们都会按照一定的方式说话、做出反应，甚至表现出情绪。这就像是在和人工智能侦探聊天。 

如果上一秒还严肃神秘，下一秒就像喜剧演员一样开起了玩笑，那会让人感觉......不对劲，对吧？

例如 

• 你 给我讲个笑话
• 人工智能侦探 我不开玩笑。但我有个谜语你拿走的越多，留下的就越多。我是什么？

即使在对意外输入做出反应时，它仍能保持特性。 

2 - 体验个性化

除了个性，人工智能还能适应您的沟通方式。有些人喜欢快速、直截了当的回答，而有些人则希望得到详细的解释。 

如果您总是要求简短的回复，人工智能就会意识到这一点，并开始保持简短。 

如果你倾向于提出追问，那么你就学会了提供更有深度的问题。 例如 

你 用两句话解释光合作用。 

AI： 植物利用叶绿素将阳光转化为食物。这一过程有助于植物生长并释放氧气。

你 详细解释光合作用。

AI： 植物通过叶片中的色素叶绿素吸收阳光。这种能量有助于将水和二氧化碳转化为葡萄糖，为植物生长提供动力。氧气作为副产品被释放出来，造福所有生物。

人工智能会读取房间的信息，并根据您的喜好进行调整。 

3 - 记住对话

但是，除了音调之外，适应还与记忆有关。例如

你 我喜欢科幻电影！

AI： 不错！你有最喜欢的吗？

你 对，星际

AI： 不错的选择！克里斯托弗-诺兰的故事令人震撼。

现在，假设你在谈话中再次提到电影：

你 有电影推荐吗？

AI： 既然你喜欢《星际穿越》，那你可能也会喜欢《火星救援》或《降临》。这两部电影的科幻故事都很棒！

它不会像第一次见面那样，而是记住过去的细节，让对话感觉真实。 

4 - 不断学习，日臻完善

人工智能并不完美，但它能从互动中学习。这是通过反馈回路实现的。当人们与人工智能角色互动时，他们可能会：

• 如回应
• 不喜欢回复
• 提出后续问题

这些信号有助于人工智能的改进。如果人工智能总是给出无聊或不相关的答案，开发人员就会调整其学习过程，使其更吸引人、更准确。

例如

你 给我讲讲希腊神话。

AI： 希腊神话是一组关于神和英雄的故事。

你 太模糊了！

AI： 知道了你想听宙斯、雅典娜还是特洛伊战争？

人工智能会根据反馈进行调整，使未来的对话更流畅、更智能。

角色人工智能的常用方法

人工智能角色可以实现互动角色扮演、虚拟陪伴、历史人物教育模拟、创意写作帮助、品牌客户服务和治疗性对话伙伴--所有这些都是通过保持一致个性的人工智能角色实现的。

人工智能工具如何使用字符人工智能技术

每天都有数以百计的新人工智能工具投放市场，其中近 20% 使用了特征人工智能技术。但这对你来说究竟意味着什么呢？

让我们来分析一下。 

1 - 人工智能聊天机器人

人工智能聊天机器人 记住你之前说过的话，并跟踪对话流程。 

如果您正在与一位 人工智能侦探角色、 例如，它不会只给你普通的破案提示。 

它将回顾过去的线索，以故事为基础，并 以符合角色特点的方式回答。 

随着时间的推移，它甚至能 风格的细微差别、 让交互感觉不像在和机器对话，而更像在和人聊天。

2 - 人工智能搜索引擎优化撰稿人

没有人愿意阅读感觉像机器人写的搜索引擎优化文章。 

人工智能搜索引擎优化撰稿人 改变了这一状况。而不是仅仅在平淡的句子中塞入关键词、 了解主题、 观众，甚至是正确的语气。 

无论是撰写产品描述、博客文章还是广告文案，它都能使搜索引擎优化内容引人入胜、结构合理，并真正值得一读。

3 - 人工智能隐形作家

你知道人工智能生成的文本常常给人一种过于精致的感觉吗？ 

就像它很努力地想让自己听起来像个人类--但在某种程度上却有点......不对劲？ 

"(《世界人权宣言》) 人工智能隐形作家 解决了这个问题。它反映了我们自然说话的方式--加入停顿、措辞变化和微妙的情感。 

最后，写作的感觉非常真实。就像你真的会说的话，而不是算法拼凑出来的东西。 

说到底，"特色人工智能 "并不是要欺骗人们，让他们以为自己是在与人类对话。

这就是要让人工智能感觉自然。

欢迎在下面的小工具中查看我们的人工智能检测器和 Humanizer！

有关角色人工智能的常见问题

结论

这是一个总结。也许真正的问题不在于角色人工智能会变得多么先进，而是 我们将如何改变 因为它。

我们正处在这样一个时代：人工智能不仅能回答我们的问题，还能 比人类更能与我们交流、 感知我们的情感，甚至挑战我们定义连接本身的方式。 

如果我们开始与算法建立联系，这说明了什么？

也许什么都不是。也许就是一切

无论如何，有一点是明确的： 人类与人工智能之间的界限越来越模糊 按天计算。 

而这是让你兴奋还是让你不安......好吧，这可能更多地是在说你，而不是人工智能。