Sure, here is the translation: 从《窈窕淑女》到聊天机器人

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“记住，你是一个有灵魂和具有表达能力神圣天赋的人类” — 乔治·伯纳德·肖用这句智慧的话语启迪了伊丽莎·杜立德，提醒她拥有作为人类最伟大技能之一 — 语言和言辞的天赋。这是《皮格马利翁》的基础，后来被改编为《窈窕淑女》 — 由奥黛丽·赫本主演的著名音乐剧。

```html 现在，想象有人把这句话当作挑战，并赋予一台计算机同样的天赋。这正是麻省理工学院教授约瑟夫·魏岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）在开发第一个聊天机器人——ELIZA时所做的事情。 ```

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为了设定背景，在这部剧中，哈金斯教授，一个势利的语音学家，同意跟伊莱莎杜立德，一个伦敦东区的花女打赌，给她语音课，让她能够通过作为女公爵的身份。故事接着描述了伊莱莎学习善辩技巧的过程。魏岑鲍姆以此为基础发展了模型，因此将其命名为“ELIZA”。据他说，ELIZA 能够以一种方式说话，营造出理解对方的幻觉，反映了一种类似伊莱莎的语言转变。他还认为，就像 ELIZA 通过与各种用户互动逐渐提高表现一样，伊莱莎杜立德通过不断的交流在语言学习过程中经历了个人成长。

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ELIZA据说旨在探索人类与机器之间的交流。当Eliza被归因于人类般的理解和同情时，这让Weizenbaum感到惊讶和震惊。

让我们现在深入了解模型的技术细节，以满足我们好奇的自然语言处理思维。 Eliza 被开发出来以执行心理治疗师的角色。在其核心，它是一个非常简单的模型，使用模式匹配和替换。模型被喂入脚本，模仿了用户输入文本时的语音模式，并创建了一个对话交互，模仿了实际医生办公室中发生的情况。ELIZA 也明显不同于人类角色，因为 ELIZA 不够人类化，无法仅通过互动学习到新的模式，而只能学习到被输入的内容。

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Weizenbaum 在 IBM 7094 上用 MAD-SLIP（Michigan Algorithm Decoder） 编写了程序，该机是当时麻省理工学院的一种分时系统。在开发模型时，Weizenbaum 必须识别和解决计算机程序必须克服的最基本问题，以使其更具人性，比如：

1. Sure, here's the text translated into simplified Chinese while maintaining the HTML structure: ```html

   程序应该能够识别最重要的关键词。

   ```
2. Sure, here's the translated text in simplified Chinese: ```html 程序应该能够从识别出的关键词中发现一些最小的上下文。 ```
3. Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html

   程序应该能够对单词进行适当的转换选择。

   ```
4. 以下是翻译后的简体中文文本，保持HTML结构： ```html

   程序应该能够在没有关键词的情况下智能生成响应。

   ```
5. Sure, here's the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html

   该程序应能够编辑或扩展输入的脚本。

   ```

以下是HTML结构中的文本：模式匹配是通过一种算法完成的，该算法基于分解规则分析输入的句子，这些规则由句子中的关键词触发。为了解析它，程序吸收并为每个关键词从输入脚本中提取出一个转换规则。当它在用户提供的文本中识别出关键词时，它会应用与该关键词相关联的相应转换。

Sure, here is the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure intact: ```html

详细说明：关键词具有排名或优先级数字。当算法从句子左到右搜索关键词时，它会放弃已经找到的关键词，转而选择排名更高的关键词。算法还使用句号或逗号作为分隔符，当遇到这些分隔符并且已经找到关键词时，它会丢弃剩余的输入文本，仅使用该关键词。

为了每一类对话，算法使用一个脚本，其中包括所有关键词和相关转换。脚本不是 ELIZA 的固有部分；相反，它是 ELIZA 使用的数据。因此，它不受任何固定的识别模式甚至语言的限制。

Sure, here's the translated text: ELIZA的模式匹配能力与正则表达式和字符串匹配算法类似。虽然这些方法现在已经变得很基础，但它们在当时具有开创性，为高级自然语言处理算法奠定了基础。但由于这些非常原始的算法，ELIZA的对话流程比现今的聊天机器人更加脚本化。

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非常复杂的模式匹配细节会带领我们进入一个转换算法和转移矩阵的迷宫，这将比我在本文中打算设定的数学背景更复杂。

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所以，总结一下，1960年代利用一部常见的戏剧作品作为灵感，构建第一个使用NLP算法的聊天机器人是自然语言处理历史上非常雄心勃勃的举动。ELIZA继续激励着所有从事人工智能和聊天机器人开发的开发者。该模型有着赢得奖项的历史，并且也是最早尝试图灵测试的模型之一。在ChatGPT和GenAI占据主导地位的世界中，第一个聊天机器人的引人入胜的历史激发了我的好奇心，并带领我在这里与世界分享。当我了解到一部戏剧对帮助一位教授构建NLP早期遗产的影响时，我对文学的兴趣只是激励我学习的又一动力。

Sure, here is the translated text in simplified Chinese: 如果有人感觉有必要深入了解更多数学细节，可以阅读这篇解释模型背后数学的论文：ELIZA

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我们可以从《窈窕淑女》这个异想天开的世界中得到一个启示：语言是最终的配饰，而转变没有界限——因为最后，正如希金斯教授可能会开玩笑说的那样，“西班牙的雨主要停留在平原上，但是剧院的魔力在帷幕落下后久久不散。”