1. 本选题研究的目的及意义
人工智能（AI）近年来取得了显著的进展，并在各个领域展现出巨大的应用潜力，其中AI对话系统作为人机交互的重要接口，正日益受到学术界和产业界的关注。
AI对话系统旨在构建能够与人类进行自然、流畅、高效沟通的智能体，其应用场景涵盖了智能客服、虚拟助手、在线教育、娱乐交互等众多领域。
然而，现有的AI对话系统在处理复杂对话场景、理解用户意图、保持对话一致性等方面仍面临诸多挑战，而博弈论作为研究理性智能体之间策略互动和决策的数学工具，为解决AI对话系统中的挑战提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，AI对话系统和博弈论的研究都取得了显著的进展，两者的结合也逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在AI对话系统和博弈论结合的研究方面取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：
1.基于博弈论的对话策略优化.例如，[参考文献1]提出了一种基于强化学习和博弈论的对话策略生成方法，通过模拟用户行为和系统策略之间的博弈过程，优化对话策略，提高对话的连贯性和信息量。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容如下:
1.AI对话系统与博弈论概述:首先，介绍AI对话系统的定义、发展历程、类型、架构以及关键技术。
其次，介绍博弈论的基本概念、分类、均衡分析以及应用领域，为后续研究奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤展开：
1.文献调研与综述:系统地收集、整理和分析国内外关于AI对话系统、博弈论、以及两者结合的相关文献，了解该领域的最新研究动态、主要成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和研究方向。
2.博弈模型构建:针对AI对话系统中存在的合作与竞争、信息不对称等博弈问题，构建相应的博弈模型，例如合作博弈模型、非合作博弈模型、完全信息博弈模型、不完全信息博弈模型等，并对模型进行分析和求解，揭示对话过程中的策略互动规律。
3.算法设计与优化:研究基于博弈论的AI对话系统优化方法，例如，设计基于博弈论的对话策略优化算法、对话机制设计算法、对话评价指标等，并通过理论分析和实验验证算法的有效性和优越性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点体现在以下几个方面：
1.跨学科视角:将博弈论的分析框架和方法应用于AI对话系统，从策略互动和理性决策的角度研究对话过程，为理解和解决对话系统中的复杂问题提供新的视角和工具。
2.模型创新:针对AI对话系统中存在的specific博弈问题（例如，信息不对称、多轮对话中的策略选择等），构建更加精细化、动态化的博弈模型，并结合机器学习等方法进行求解，以期更加准确地描述和预测对话过程。
3.方法优化:研究基于博弈论的AI对话系统优化方法，例如，设计新的对话策略优化算法、对话机制设计算法、对话评价指标等，以提高对话系统的效率、公平性和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄民烈,朱晴.迈向通用人工智能:对话交互式智能的新征程[J].自动化学报,2022,48(11):2577-2595.
[2] 车万翔,冯骁骋,刘挺.对话系统:现状、挑战与机遇[J].自动化学报,2022,48(11):2596-2610.
[3] 史忠植,黄文峥.交互式人工智能:现状与未来[J].中国科学:信息科学,2022,52(10):1669-1680.
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