在過去 1 個多月，Facebook 開發的對話機器人開始采用一些奇怪的語句。
Bob 和 Alice 是 Facebook 開發的對話機器人
這兩個對話機器人由 Facebook 內部的人工智能研究實驗室（FAIR）開發，研究員用機器學習訓練這兩個機器人進行對話、談判，希望它們可以跟人用英文進行交涉，獲取相應的目標商品。
訓練的材料是 5808 組人與人之間的談判對話，總共有 2236 種不同的劇情。所謂的劇情根據談判的商品和對應價值有所區分。
例如，其中一個劇情里商品是三本書，每本書對應價值是 2；兩頂帽子，單個帽子對應價值 1；一個球，單個球對應價值是 2。談判雙方的評判標準是根據獲得的商品的對應價值計算。
進展比較順利。Facebook 開發的機器人可以用比較順暢的英文跟普通人對話，對方沒怎么意識到他其實在跟機器人談判。
但事情的發展超出了預料。Facebook 的研究員希望讓這些機器人更進一步，于是開發了兩個已經預先受過訓練的、受監管的模型 Alice 和 Bob，讓它們作為談判雙方進行強化學習（Reinforcement Learning），也就是機器人之間的談判。于是就出現了開頭這種看上去沒有意義的對話。
但對于機器人來說，這些看上去語法不通順的對話還是承擔的了一定的功用。該 Facebook 實驗室的發言人告訴《大西洋月刊》，Facebook 的數據顯示，這些對話仍然能夠幫助兩者最后達成一致的。Facebook 的研究員認為，這種對話比較接近于語言。來自佐治亞理工學院（Georgia Tech）、FAIR 實驗室的訪問研究科學家 Dhruv Batra 稱，Facebook 已經觀察到類似的現場多次。
除了 Facebook 外，還有像特斯拉 CEO Elon Musk、知名孵化器 YC 主席 Sam Altman 創立的非盈利機構 OpenAI 也在機器人語言上有所研究。他們設立了一個虛擬環境，讓一堆被標記上不同顏色的機器人完成一些特定的目標，例如將他們移動到一個具體的位置上，其中需要這些機器人自己協作、對話。最終可以達到的結果是，這些機器人可以完成一句類似于“ 你最終是否可以達到綠色那邊（Did you end up getting to the green can or not）？ ”
但賓夕法尼亞大學的語言學教授 Mark Liberman 持有不同的意見，他認為這跟語言的差距還是挺遠的。他說：“首先，這完全是基于文本的字符，但人類的語言基本上都是通過口頭表達或者是手勢完成，文本作為一層虛擬的表面。”
不過，不管這是不是一種機器人語言還是只是字符串，作為 Facebook 實驗室的一項研究結果，研究員們最終決定將機器人設定為使用普通英文。
他們給出的理由是：我們的興趣是有一些機器人可以跟人對話。
