說到聊天機(jī)器人亏钩，你大概會想到那些不怎么聰明的陪聊伴侶或生活助理，剛開始欺旧，你饒有興致的想對它們的智能程度進(jìn)行一番「測試」姑丑，它們能回答你提出的簡單問題，即使被調(diào)侃辞友，也能反過來逗你開心栅哀。但經(jīng)過反復(fù)的對話后，它們給出重復(fù)單調(diào)称龙、索然無味的回復(fù)昌屉，似乎表明，你跟它之間茵瀑，怎么也擦不出火花间驮。

這些看起來用處不大的聊天機(jī)器人，卻是各大巨頭的必爭之地马昨，如蘋果的 Sir竞帽，微軟的小冰、Facebook Messenger鸿捧、亞馬遜的 Alex 等屹篓，而遲遲未入局的雅虎也在今年推出了三款不同的聊天機(jī)器人（分別側(cè)重于社交分享、信息傳遞匙奴、娛樂）堆巧。

聊天機(jī)器人的應(yīng)用形式

這如開篇所提到的，聊天機(jī)器人的作用不外乎是陪聊或充當(dāng)個(gè)人助理泼菌。目前谍肤，聊天機(jī)器人的應(yīng)用形式大概分為兩類。

第一類為充當(dāng)信使的聊天機(jī)器人哗伯。例如荷蘭黃家航空公司在 Facebook messenger 上推出了一款機(jī)器人荒揣，客戶只要在上面輸入關(guān)鍵字，即可獲取飛行積分號焊刹、登機(jī)牌系任、登機(jī)提醒和飛行狀態(tài)等信息恳蹲，還可以與虛擬客服進(jìn)行對話，必要時(shí)俩滥，還會替你聯(lián)系相關(guān)部門的工作人員嘉蕾。

在國內(nèi)，類似的應(yīng)用體現(xiàn)在阿里系的客服中霜旧，以及去年網(wǎng)易推出的「網(wǎng)易七魚」全智能云客服產(chǎn)品荆针，安裝七魚 SDK 后，不同領(lǐng)域的客服部門可接入針對性的對話數(shù)據(jù)颁糟，以應(yīng)對龐大的客服工作量航背。

這類聊天機(jī)器人的特點(diǎn)是，它們是基于軟件程序開發(fā)出來的棱貌，不會破壞應(yīng)用程序的范式玖媚，但會改變應(yīng)用程序的某些用戶體驗(yàn)。

第二類聊天機(jī)器人是從根本上改變應(yīng)用程序婚脱，通過迷糊應(yīng)用程序和操作系統(tǒng)之間的界限來實(shí)現(xiàn)今魔。

例如，亞馬遜的 Alexa 障贸，它的成功得益于 Echo 的應(yīng)答協(xié)議错森，與客服類機(jī)器人不同，它相當(dāng)于一體化虛擬助手篮洁。它像個(gè)貼身助手涩维，時(shí)刻準(zhǔn)備著被吩咐，回應(yīng)你所提出的問題和要求袁波。

Alexa 擁有與之相匹配的應(yīng)用程序和應(yīng)用程序集成瓦阐，這些通常被人們稱為「替代機(jī)器人」（sub-bots），這些替代機(jī)器人的作用在于篷牌，給 Alexa 增加新的功能睡蟋，Alexa 公司有權(quán)決定是否增加該項(xiàng)新功能，比如 Alexa 接入 Uber 后枷颊，在你叫車時(shí)戳杀，Alexa 就會替你叫一輛 Uber，而不會在沒被接入的滴滴平臺中叫車夭苗。

聊天機(jī)器人其實(shí)沒有你想象中的那么「笨」

基于機(jī)器學(xué)習(xí)信卡、自然語言處理技術(shù)的聊天機(jī)器人總被人詬病，除了千篇一律的回答方式听诸，上下文語義對接的不順暢也是其中一個(gè)重要的原因坐求。

大部分聊天機(jī)器人通過在與人類溝通的過程中蚕泽，逐步積累起龐大的數(shù)據(jù)庫晌梨。但僅僅這樣是不夠的桥嗤，機(jī)器人的本質(zhì)是幫助人類，如需要人類從始至終「調(diào)教」它仔蝌，反而就增加了人類的工作量泛领。

因此，除了數(shù)據(jù)庫的支撐敛惊，聊天機(jī)器人還需要更多「智能」的體現(xiàn)渊鞋，如數(shù)據(jù)的篩選能力（篩選有用信息，而不是照單全收）瞧挤、和自升級能力（按照設(shè)計(jì)者的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)锡宋、算法做到了自學(xué)習(xí)，并且擁有了篩選能力后特恬，自升級會成為下一個(gè)堡壘）执俩。

去年，F(xiàn)acebook 人工智能研究院公布了一個(gè)用于語言理解的機(jī)器模型——記憶網(wǎng)路（memory network）癌刽，這個(gè)模型能夠?qū)C(jī)器人學(xué)習(xí)的算法和工作記憶（working memory）結(jié)合在一起役首，使得聊天機(jī)器人能夠在給定的語境中存儲和檢索信息。

前不久显拜，F(xiàn)acebook 人工智能研究院在其發(fā)布的一篇論文中表示衡奥，將擴(kuò)大記憶網(wǎng)絡(luò)的工作范圍，使得聊天機(jī)器人能更好的解讀非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源和像 Wiki 這樣已發(fā)布的文檔远荠，不需每次給它的知識庫增加特定的內(nèi)容矮固，這為聊天機(jī)器人在未來能夠恢復(fù)各種開放性問題提供了無限可能。

這項(xiàng)「記憶網(wǎng)絡(luò)」的方法使得聊天機(jī)器人不僅能存儲相關(guān)的源數(shù)據(jù)譬淳，還能存儲你提問過的問題和它給出的回答乏屯，這就意味著，在你的下一次提問時(shí)瘦赫，他不會重復(fù)回答相同的內(nèi)容辰晕，或像一個(gè)失憶者一樣要求你再說一遍你已經(jīng)說過的內(nèi)容。

做到將機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和情境記憶（contextual memory）結(jié)合在一起确虱，并非只有 Facebook 這一家公司含友。此前，Google 的人工智能實(shí)驗(yàn)室 DeepMind 已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)類似的系統(tǒng)——「神經(jīng)圖靈機(jī)器」（Neural Turing Machine）系統(tǒng)校辩。

聊天機(jī)器人又有哪些價(jià)值窘问？

各大巨頭都傾心傾力于聊天機(jī)器人的研究，即使目前的自然語言處理的技術(shù)尚未足夠成熟宜咒，其未來價(jià)值可謂無可限量惠赫。除了替人類叫車、查天氣故黑、查菜譜儿咱、排憂解悶庭砍，聊天機(jī)器人還有更多的可能：

基于大數(shù)據(jù)的處理，為商業(yè)或個(gè)人提供定制化服務(wù)混埠。聊天機(jī)器人通過對特定用戶的數(shù)據(jù)收集和處理怠缸，逐步「熟知」用戶的生活習(xí)慣和需求，這就趨向于將聊天機(jī)器人培養(yǎng)成一個(gè)懂人性的「個(gè)人助理」钳宪，你只要告訴它你要的是什么揭北，它就能根據(jù)你的習(xí)慣和喜好完成任務(wù)。

應(yīng)用程序的整合吏颖。聊天機(jī)器人的根據(jù)個(gè)人需求搔体，調(diào)動「隱藏」在身后的 APP 應(yīng)用，而 APP 相當(dāng)于內(nèi)容的提供者半醉。就拿打車軟件來說嫉柴，用戶在一款軟件中找不到車輛的情況下，一般會輾轉(zhuǎn)到另一個(gè)打車軟件中奉呛，若使用聊天機(jī)器人计螺，它甚至不需讓用戶動一根手指，就叫到了最近的車輛瞧壮。

國際首席戰(zhàn)略官組織 SVSG 認(rèn)為登馒，聊天機(jī)器人將在 5 年內(nèi)顛覆人機(jī)交互的方式，并代替搜索引擎成為互聯(lián)網(wǎng)的下一個(gè)入口咆槽。同時(shí)陈轿，隨著科技的發(fā)展，聊天機(jī)器人的功能不再是單一的客服秦忿，而是將逐漸拓展到銷售和市場領(lǐng)域（例如用戶調(diào)研麦射、開發(fā)潛在客戶等）。