聊天机器人并非一时狂热,而是真正的革命

今年8月，白宫首席数字官宣布了一个令奥巴马总统颇感兴趣的东西：Messenger机器人。有了它，公民便可直接通过自己的Facebook帐号与政府“对话”。

在科技领域，美国政府历来都不是先行者，所以如果连他们都积极拥抱聊天机器人，就说明这种技术已经逐步成熟。

斯坦福大学最近发布了一个报告《年的人工智能与生活》，其中也提到了聊天机器人相关信息。

今年早些时候，笔者就预计年将成为“对话商务”之年——意思是说，企业将通过原本的个人聊天渠道推广自己。如今的品牌和企业都在大举涌向社交媒体，利用各种平台通过更简单的方式向粉丝广播内容。

直到最近，当你给一家企业直接发送信息后，除非出现特例，否则很难收到有用的答复。但现在，随着聊天平台放松了规定，并逐步加入更多对企业更为友好的功能，具有创新意识的品牌纷纷意识到聊天服务所带来的便利可以提升用户参与度——并能借助这种亲密的关系来加深用户忠诚度。

然而，一个品牌如何才能同时处理成千上万的对话呢？聊天机器人便是一种解决方案。

我们很少有机会能够看清摆在自己面前的科技革命，而我认为，我们目前正处于这样的时期。即便你尚未意识到它的存在，但聊天机器人其实已经无处不在。如果你跟Siri有过沟通，通过电子邮件与一个名叫AmyIngram的人安排过日程，或者借助Slack的助手组织过团体会议，你肯定已经与聊天机器人有过亲密互动。

这种技术有望通过自动化的任务执行程序为我们节约时间，解除困扰，而且整个过程都非常有趣。例如，有了这样的服务，你可以及时汇总团队成员的饮食偏好，或者指定一份旅行行程单。如果是在以前，这通常需要花费几个小时的时间。各大品牌也在积极迎合这一趋势，很多企业都在开发自己的聊天机器人。

光是在年前8个月，就有很多品牌推出了聊天机器人业务，或者开始支持这项业务。

当各大企业争相开发自己的工具时，聊天机器人技术也在不断进步。从在FacebookMessenger里预约Uber专车，到用亚马逊Echo音箱的Alexa语音助手收听推文，各种各样的新体验都证明这些新的计算平台已经进入了早期应用阶段，为科技公司打开了一个吸引一流开发者的新战场。

行为变化

根据BusinessInsiderIntelligence的数据，聊天应用的使用量首次超过基于信息流的社交网络：

我们的持续沟通成就了聊天机器人的流行，它存在的背景与跟好友和同事之间的沟通完全相同。不过，我的朋友和同事中却有很多人对这一趋势感到困惑不解。为什么是聊天机器人？为什么是现在？多数聊天机器人现在都很不成熟，远远无法支撑各界的大肆宣传。但要理解外界对这项趋势的兴趣为何突然增强，就必须考虑两大关键发展因素。

首先是我们使用电脑的方式发生了根本的转变，二者之间的关系已经历经40多年的发展。早期，电脑既不用于娱乐，也不用于社交互动，主要应用于金融、军事和机械领域。

第一代电脑的目的是帮助人们检索、处理和分享大量信息。早期的知识型员工坐在（或站在）工作站旁边——那些机器造价昂贵，目的都是处理复杂的计算任务。

这种工作风格影响了计算系统的设计，同时也为企业和军事机构提供了相似的战略优势。早期的电脑笨重、复杂、昂贵，只有财力雄厚的机构才有足够的资金维护这种产品。最重要的是，这些设备都是共享的，当时完全没有隐私的概念。

这与如今的社交、移动、发展迅猛的世界形成了鲜明的对比——我们可以随处工作，个人与职业生活的界限逐渐模糊。现在，我们每个人的口袋里都有一台超级计算机，不仅方便易用，而且容易获取，这也成为了我们采用这类设备的决定性因素。

直到年，也就是史蒂夫·乔布斯（SteveJobs）推出iPhone的当年，我们才真正迎来了“个人电脑”——之所以冠以“个人”的名号，不只是因为它可以“一手掌握”，还因为它给我们的日常生活引入了新的行为形态。iPhone的目的是供个人使用，正因如此，社交计算才在社交网络的推动下像野火般迅速蔓延开来。

不久以前，人们还对自己的信息在网上流传感到愤怒。而现在，如果自己的照片得不到陌生人足够多的点赞，他们反而会心有不快。

第二种推动聊天机器人的变革距离现在的时间更短，那就是应用价值的衰落。自从苹果年推出AppStore以来，企业都在争相开发各种应用，希望与潮流保持同步，并接触到日益增多的移动用户。我们越来越依赖智能手机，而苹果和谷歌这样的平台则为我们提供了相似的应用。所以企业都以此为载体，提供自己的服务。

但下载应用时获得的新奇感和尝试新应用的冲动都开始减弱。我们都不希望让更多的应用占据手机主屏，耗费电池资源。尽管开发者仍在制作应用，但消费者的下载热情却大幅降低，甚至关闭了多数的应用通知。由于有接近一半的美国智能手机应用每月下载的应用数量为零，所以应用开发者的境遇似乎颇为凄惨。

所以，随着应用增长的停滞，企业也在经历阵痛。如果无法让用户下载自己的应用，又该如何赚钱呢？其中一个答案是到用户所在的地方吸引他们——聊天软件便是一个重要的选择。这就意味着要推出聊天机器人。

传统应用需要打断用户，让他们停下手中的事情，打开一款新的应用。而聊天机器人则能把企业插入他们的沟通渠道之中。不必等待、下载和安装应用（更不用说专门去寻找应用），用户便可在不中断现有对话的情况下直接预约Uber专车或设定会议。这种无缝整合的过程可以将自己企业的服务推送到很多不愿访问AppStore的用户面前。

人们希望通过各种高度集成的工具简化日常任务的处理流程，而且要在令人舒适而熟悉的地方进行——也就是聊天界面中。

这些对话不必局限于文本，也可以通过语音实现。你已经可以在苹果的iOS10系统中看到这种变化，这款系统终于对第三方开放了语音数字助手。多年以来，Siri都无法与外部应用沟通——你可以让Siri向iCal中添加一次会议，但却不能让它预约Uber专车。但这种情况已经发生变化，通过最近的更新，Siri已经可以无缝处理各种服务。

如果你回忆一下AppStore诞生之前的iPhone，你会为如何让桌面应用适应手机那小巧的触摸屏而感到困惑。目前的聊天机器人也面临类似的情况：人们都很好奇，但仍在努力探索最佳使用方案。

尽管工具和平台都处在发展初期，很多企业今年都取得了巨大的进展。从Purple这样的互动发行商，到Prisma这样的应需图片滤镜服务，再到WTFBot这种具备“计算机视觉”的智能设备，颇具创造力的聊天机器人四处涌现。

正因如此，我预计将有越来越多的聊天机器人相继推出，顺应趋势。这场变革不可避免：企业必须跟着用户走——用户在哪里，企业就要去那里。但我希望品牌能够稍微停一下脚步，仔细感受一下这个时刻，而不要把对话作为又一个骚扰用户的渠道。

借助适当的前瞻性思维，聊天机器人将成为一个全新的机遇，帮助我们与用户建立持久的关系。各大品牌都应该仔细思考自己存在的意义，然后认真考虑如何借助这样的对话来支撑自己的使命。

与之前的手机应用一样，聊天机器人并非万灵药。如果你并不是发自内心地关心自己的用户，它也无法拯救你的企业，也无法帮助你走向卓越。但聊天机器人可以却可以简化你与用户的互动流程，为你提供更加安全和熟悉的沟通背景。如果品牌和企业抓住科技变革的机会，到用户所在的地方满足他们的需求，便可建立真正持久的关系。（来源：腾讯科技）

知识普及：聊天机器人

世界上最早的聊天机器人诞生于20世纪80年代，名为“阿尔贝特”，用BASIC语言编写而成。今天的互联网上，已出现“比利”、“艾丽斯”等聊天机器人等，中文的如“白丝魔理沙”、“乌贼娘”等由网友制作的聊天机器人。据悉，还有一个“约翰·列侬人工智能计划”，以再现当年“披头士”乐队主唱的风采为目标。

年，图灵在哲学刊物《思维》上发表“计算机器与智能”的文章，提出了后来经典的图灵测试——交谈能检验智能，如果一台计算机能像人一样对话，它就能像人一样思考。他由此获称“人工智能之父”。

年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳设立人工智能年度比赛——勒布纳奖，号称是对图灵测试的第一种实践，旨在奖励最擅长模仿人类真实对话场景的机器人。

年，勒布纳奖人工智能奖最后一轮10月12日在英国雷丁大学展开。艾尔博特等6种软件程序击败另外7种程序，获决赛资格。艾尔博特与12个陌生人交谈，力图让他们相信它是“人”。一番争论、笑声过后，这一电脑程序成功骗过3人，在今年人工智能比赛中拔得头筹，朝“成为史上第一台能思考的机器”目标更近一步。

简介

聊天机器人（chatterbot）是一个用来模拟人类对话或聊天的程序。“Eliza”和“Parry”是早期非常著名的聊天机器人。它试图建立这样的程序：至少暂时性地让一个真正的人类认为他们正在和另一个人聊天。

Chatterbots已应用于在线互动游戏Tinymuds。一个单独的玩家可以在等待其他“真实”的玩家时与一个chatterbot进行互动。目前至少有一个公司正在制造一种产品，这种产品让你建立一个chatterbot以便用来掌握相关市场或关于你网站的其它问题。不难想象两个chatterbots互相交谈甚至互相交换关于自身的信息，如此一来，他们的对话将会变得更为复杂。（看看人工智能就会知道这个想法如果实现了会引起怎样的惊慌）。当然，他们可以使用更多普通的聊天缩略词。

产生起源

世界上最早的聊天机器人诞生于20世纪80年代，这款机器人名为“阿尔贝特”，用BASIC语言编写而成。

年，图灵在哲学刊物《思维》（Mind）上发表了“计算机器与智能”的文章，提出了后来经典的图灵测试——交谈能检验智能，如果一台计算机能像人一样对话，它就能像人一样思考。他由此获称“人工智能之父”。

年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳设立人工智能年度比赛——勒布纳奖，号称是对图灵测试的第一种实践，旨在奖励最擅长模仿人类真实对话场景的机器人。

比赛分为金、银、铜三等奖。如果程序不仅能以文本方式通过交谈测试，在音频和视频测试中也能过关，则获金奖，赢得10万美元和一枚18K黄金制金牌；如果它能在更长时间文本谈话中迷惑住至少半数裁判，则获银奖；如果未达到以上标准，则每年测试中迷惑住最多裁判的程序赢得美元和一枚铜牌。从年首届比赛至今，尚无程序达到金奖或者银奖标准。

年，勒布纳奖人工智能奖最后一轮比赛10月12日在英国雷丁大学展开。艾尔博特等6种软件程序击败另外7种程序，获得决赛资格。艾尔博特与12个陌生人交谈，力图让他们相信它是“人”。一番争论、笑声过后，这一电脑程序成功骗过3人，在今年人工智能比赛中拔得头筹，朝“成为史上第一台能思考的机器”目标更近一步。

盛行缘由

说白了，聊天机器人产生的原因是，研发者把自己感兴趣的回答放到数据库中，当一个问题被抛给聊天机器人时，它通过算法，从数据库中找到最贴切的答案，回复给它的聊伴。

此外，聊天机器人的成功之处在于，研发者将大量网络流行的俏皮语言加入词库，当你发送的词组和句子被词库识别后，程序将通过算法把预先设定好的回答回复给你。而词库的丰富程度、回复的速度，是一个聊天机器人能不能得到大众喜欢的重要因素。千篇一律的回答不能得到大众青睐，中规中矩的话语也不会引起人们共鸣。此外，只要程序启动，聊士们24小时在线随叫随到，堪称贴心之至。

种类

TalkBot

最初作为一个在线聊天系统，TalkBot是克莉斯·克沃特于年用javascript和PERL语言编写完成的，并于年和年两次获得“ChatterboxChallenge”比赛的冠军。

Elbot艾尔伯特

在德语聊天机器人查理的程序改进后诞生了艾尔伯特，年底德语版艾尔伯特就开始在线聊天，并且到了年连英语版也有了。在年获得“ChatterboxChallenge”比赛冠军。

eLise伊莉斯

讲德语的聊天机器人。伊莉斯由Java分子编辑器前端、Java服务器以及一种知识编辑器组成。其中，知识程序包括了多节点，而且还在不停升级。

Alice艾丽斯

年11月23日，艾丽斯Alice诞生了。艾丽斯的名字是由英文“人工语言在线计算机实体”的头一个字母的缩写拼成。科学家华莱士将这个聊天程序安装到网络服务器，然后待在一边观察网民会对它说什么。随着华莱士对艾丽斯的升级与艾丽斯聊天经验的日渐丰富，艾丽斯越来越厉害。年、年、年艾丽斯三夺勒布纳奖。艾丽斯是乔治的强劲对手，曾一度被认为是最聪明的聊天机器人。

Laylahbot蕾拉伯特

由原始的艾丽斯程序改头换脸而来。整个程序和华莱士在年编写的艾丽斯的程序基本没什么差别。蕾拉伯特的存在是试图对基本的“人工语言在线计算机实体”聊天机器人的性能、功能提供一个范本。

爱情玩偶

一个可以领取机器人，打造自己的聊天机器人，名字，和图片可以自己添加。也算国内比较好玩点点了的聊天机器人。玩家也可以自己是调教他的对话。缺点也很明显，因为语言部分是联通的，所以违和感极强……

中文版

中文聊天机器人技术的发展　基于中文聊天的机器人技术也日趋成熟，国内已经出现了不少智能聊天机器人，比如赢思软件的小i，爱博的小A，小强，和爱情玩偶等等。这些机器人也已经日益成为网民上网的好伙伴。赢思软件推出的小i还有很多丰富的功能，比如msn群，让办公室白领能够更加轻松的交流。

另外，聊天机器人也被应用到了商务和政务领域，很多网站上已经有了msn机器人或者web机器人，让互动交流变得更加方便和人性化。

现在还推出了可以教学和记忆的：“爱情玩偶”还可以创建自己的机器人。

各种疑问

如何评判一个机器人是否足够智能。

旁观者大多认为一个机器人能够回答的问题多，可以视为较智能，而不论是什么数据结构或算法的机器人，只要堆砌足够大的数据，在回答问题方面都能做到较为相近的正确率，显然，能够回答的问题数量只是代表了这个机器人后台的数据库是否足够大。

而智能不应是比较谁的数据库足够大，智能是多方面的体现：

1、学习能力

这是最根本，也是最难以提升的一条标准，一个可以自动成长、但数据量很小（能够回答的问题较少）的机器人显然是比一个不能自动成长、但数据量庞大（能够回答的问题较多）实用。机器人的本质是帮助人类，减少人类在各个领域的劳动量，如果一个机器人需要人工录入所有的知识，这本身就增加了人类的负担，是与制造机器人的初衷所违背的，这也是当前聊天机器人虽然较热，但应用较少的一个根本原因。

2、数据筛选能力

在拥有了自学习能力之后，机器人是对知识照单全收，还是有选择的学习较为正确的知识，是进一步评判机器人智能程度的一个标准。

如果机器人只能对知识照单全收，这个学习能力是不完整的，机器人还应或多或少拥有筛选能力。

3、自升级能力

在机器人按照设计者的数据结构、算法做到了自学习，并且拥有了一定程度的知识筛选能力之后，自升级能力会成为下一个堡垒。

学习能力的本质是按照设计者的算法将输入数据结构化为这个机器人的数据组织结构。

当“按照初始算法去结构化各类输入数据”之后，经过统计，发现这类规则不能适应某类知识组织形式或某领域知识时（错误率提高），设计者们应考虑如何让机器人尝试调整算法规则和数据组织结构以使得在错误率较高的知识组织形式或领域降低学习的错误率。

而很多早年出现的各类中文机器人，由于使用的都是最原始的“关键词匹配”方式，并没有数据结构的概念，是不应列入“智能聊天机器人”的范畴。

以下是A和J的一段对话：

1-A：你做梦么？

2-J：做。

3-A：当然。那么，你能记住你的梦么？

4-J：我能非常清晰生动地回想起它们。

5-A：是怎么样的？

6-J：我还不想跟一个机器人调情

很明显，机器是可以有“记忆的”。

如果没有长时记忆体，根据第2句：做。如何能够产生第3句？

如果没有长时记忆体，A是不会知道第2句的“做”是指的做什么，而第3句却精确的继续围绕“梦”的话题在讨论，说明A是有长时记忆体的。

飞信助手同样还没能在这方面更进一步，它只能对一句话做出快速反应，而没有连贯的思维能力和逻辑能力。距离真正的人工智能，飞信助手还只能称得上是小把戏，本质上它没有主动思考联想和记忆的能力。正如获得勒布纳奖铜奖的罗伯茨所说：“我并不深信图灵的理论，也不相信艾尔博特能思考。”作为艾尔博特的创造者，他打比方说，“如果你知道一种魔术秘密何在，明白它如何完成，它对你来说就不再神秘。”

但是它又确实代表着一种方向，在一定意义上，飞信助手相当于一个网络搜索引擎，负责网络信息的自动搜索、查询和处理，只是，它更亲切形象化，更符合人际交流习惯。飞信助手们的出现，似乎也有另一层意义，它展现出来的聪明与狡黠，会不会意味着——我们人类的思维和语言也许没有这么难模仿？会不会意味着——人类的语言习惯可以被总结复制，然后再将这个规律用在人类身上？

再进一步想象一下，或许某一天，电影《黑客帝国》里的场景真的会出现。人类制造了机器人，机器人却叛变，与人类爆发战争。会思考的电脑控制了人脑，人类则在电脑的欺骗下生活？

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