在大多数情况下，Apple，Amazon，Google等公司为我们提供的数字助理非常简单。 他们几乎没有机会与所有者进行对话。 好吧，是的，机器人可以回答“你好吗？”的问题，但是当使问题复杂化时，它们会感到困惑并回答不当。 通常，此类系统只能被认为是助手，而这更可能是营销策略，是极客的玩具。
但是，如果漫游器可以进行更有成效的对话，更好地了解其所有者，那么它们将更加有用。 因此，现在Facebook正在努力改善机器人的性能，试图使其更加完美。 总的来说，社交网络已经与机器人打交道已有两年了，但是现在开发人员确实有了一些有趣的东西。 这是一个称为助手M的聊天机器人。它是由FAIR部门的员工创建的。
到目前为止，工作仅限于谈判的艺术，机器人正在尝试
学习说服其机器人对话者某些事情。 将来，新功能将添加到当前系统中，然后看看会带来什么。 现在，机器人甚至学会了说谎或夸大其词，试图将对话者拖到他身边。
整个系统的中心是神经网络，它经过训练可以进行某种类型的对话。 此外，这是一个自学习网络，可以记住以前的所有对话并为自己汲取必要的经验。 该机器人的工作已经过测试，志愿者可以与他进行交流。 在下一次对话之后，要求志愿者通过设置一定的分数来评估对话。
开发人员自己描述了他们在这种情况下的主要任务，即训练机器人以预测对话发展的可能选项。 该机器人“理解”了可以讨论的内容，它预言了对话者的话语，并试图说服他自己的纯真（对话的主题是多种多样的）。 机器预见到事件发展的变体就不足为奇了-用于该事件的技术已经存在。 下象棋或围棋的相同计算机系统可以执行相同操作。
来自Facebook的开发人员在工作中取得了重大成功。 无论如何，与系统通信的志愿者并不总是了解他们正在与机器通信（其中一些与人通信，其他人与机器人通信）。 有趣的是，该机器人学会了各种协商策略，例如，在某些情况下，该机器人在整个对话过程中积极压迫对话者，以在最后妥协，但仍使对手相信某些东西（特别是需要购买东西）。 在助手M的基础上创建的机器人不仅可以与人交流，还可以彼此交流。
Facebook有一个名为Mechanical Turk的机器人培训软件平台。 但是，根据一些专家的说法，它只允许您向软件系统提供基本的通信技能。 该机器人无法借助其获得更高级的技能。 在简单的对话框中，这就足够了，但是如果您进入一个更复杂的层次（讨论最简单的政治问题），则可以很清楚地看到该人正在与该程序进行通信。
有趣的是，还通过模拟两个对话者之间的对话来进行神经网络的训练。 因此，要求两名志愿者讨论如果有价值的东西落入他们的手中，他们将如何分享。 记录这些对话框，然后将其输入到神经网络。 他们试图教Bota进行有利于他们的对话，但并非没有成功。
有趣的是，FAIR有两个机器人模型。 第一个是自我学习，它是一个动态模型，第二个是开发人员训练自己的静态模型，但是不能独立更改其工作的任何参数。 根据第一种模型工作的机器人仅与根据第二种模型创建的机器人进行通信。 这样做是因为，如果两个平台都可以更改自己的参数，那么在对话过程中，他们将逐渐更改英语，从而创建自己的方言。 因此仍然存在困难，Facebook代表正在积极努力。
Facebook员工计划利用他们的工作成果来创建比现在更先进的数字助理。