从 ELIZA 到 ChatGPT：对话式 AI 的世纪征程（上）

对话式人工智能的发展历程堪称一部技术进化史诗。从早期基于规则的系统到现代大规模语言模型，每一次突破都重塑了人机交互的边界。以下梳理关键里程碑及其技术实现。

ELIZA：规则引擎的开端

1966年诞生的 ELIZA 是首个模拟人类对话的程序，其核心是通过模式匹配和脚本响应。采用简单的关键字识别与预设模板，例如针对心理治疗的 DOCTOR 脚本：

import re

responses = {
    r".*you (.*) me.*": "What makes you think I {0} you?",
    r".*I feel (.*)": "Why do you feel {0}?",
    r".*": "Please go on."
}

def respond(input_text):
    for pattern, template in responses.items():
        match = re.match(pattern, input_text.lower())
        if match:
            return template.format(*match.groups())
    return responses[r".*"]

print(respond("I feel lonely"))  # 输出: "Why do you feel lonely?"

这种基于硬编码规则的方法虽缺乏真正理解，但奠定了对话系统的基础架构。

PARRY：心理状态建模

1972年出现的 PARRY 引入了有限状态机模拟偏执型人格。通过状态转换表实现对话流程控制：

states = {
    "neutral": {"trigger": "question", "response": "I don't trust that.", "next": "suspicious"},
    "suspicious": {"trigger": "accusation", "response": "You're one of them!", "next": "angry"},
    "angry": {"trigger": "calm", "response": "Leave me alone.", "next": "neutral"}
}

current_state = "neutral"

def process_input(input_text):
    global current_state
    if "why" in input_text.lower():
        trigger = "question"
    elif "you" in input_text.lower():
        trigger = "accusation"
    else:
        trigger = "calm"
    
    if trigger in states[current_state]["trigger"]:
        response = states[current_state]["response"]
        current_state = states[current_state]["next"]
        return response
    return "..."

统计方法革命：1990s-2000s

随着机器学习发展，统计方法开始替代规则引擎。隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵分类器成为主流技术。典型的统计对话管理系统包含：

1. 语音识别：将音频转为文本
2. 自然语言理解：使用条件随机场（CRF）进行意图识别
3. 对话管理：基于贝叶斯网络的对话状态跟踪
4. 自然语言生成：模板填充与n-gram语言模型

数学表达如下：

p(y|x) = exp(∑λifi(x,y)) / Z(x)

其中 λi 是特征权重，fi 是特征函数，Z(x) 是归一化因子。

深度学习时代：序列到序列模型

2014年提出的Seq2Seq架构彻底改变了对话系统。典型实现使用编码器-解码器结构：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding

encoder_inputs = tf.keras.Input(shape=(None,))
encoder_embedding = Embedding(vocab_size, 256)(encoder_inputs)
encoder_outputs, state_h, state_c = LSTM(256, return_state=True)(encoder_embedding)

decoder_inputs = tf.keras.Input(shape=(None,))
decoder_embedding = Embedding(vocab_size, 256)(decoder_inputs)
decoder_lstm = LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=[state_h, state_c])
decoder_dense = Dense(vocab_size, activation='softmax')
outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

model = tf.keras.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], outputs)

该模型通过注意力机制改进后，在2015年达到当时最先进的对话生成质量。

预训练范式崛起：GPT的诞生

2018年GPT-1引入Transformer解码器架构和预训练-微调范式。核心创新在于自回归语言建模：

p(x1:T) = ∏ p(xt|x1:t-1)

实现代码片段展示自注意力计算：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.query = nn.Linear(embed_size, embed_size)
        self.key = nn.Linear(embed_size, embed_size)
        self.value = nn.Linear(embed_size, embed_size)
        
    def forward(self, x):
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        
        attention = torch.softmax(Q @ K.transpose(-2,-1) / (x.size(-1)**0.5), dim=-1)
        return attention @ V

技术演进规律分析

1. 数据规模跃迁：从ELIZA的几十条规则到GPT-3的45TB训练数据
2. 架构复杂度提升：规则系统→统计模型→神经网络→Transformer
3. 评估指标变化：从模式匹配准确率到困惑度(perplexity)和人类评估
4. 计算资源需求：ELIZA在IBM 7094上运行，GPT-3需要数千张GPU

关键挑战与突破

• 上下文处理：早期系统仅维护短期对话状态，现代模型可处理数千token上下文
• 多轮一致性：通过记忆机制和角色嵌入保持对话连贯性
• 安全控制：从完全开放生成到基于RLHF的价值观对齐

（注：因篇幅限制，本文为上篇，涵盖1960s至2018年的技术发展。下篇将解析GPT-3到ChatGPT的进化路径及未来趋势）

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