一、聊天機器人50年發(fā)展簡(jiǎn)述
在20世紀60年代中期，計算機科學(xué)家Joseph Weizenbaum發(fā)明了第一個(gè)chatbot(聊天機器人)——Eliza。Eliza通過(guò)使用模式匹配和替代方法來(lái)模擬對話(huà)，呈現出程序能更理解人們問(wèn)題的假象，暫時(shí)性地讓一個(gè)真正的人類(lèi)認為他們正在和另一個(gè)人聊天。
在這之后有多種不同用途的機器人被開(kāi)發(fā)出來(lái)，其中一個(gè)有代表性的聊天機器人系統是ALICE。ALICE產(chǎn)生于1995年，在2000年、2001年和2004年三次獲獎，隨ALICE一同發(fā)布的AIML(Artificial Intelligence Markup Language)被廣泛應用。ALIC之后相繼有多種使用機器學(xué)習技術(shù)的聊天機器人問(wèn)世，微軟小冰，AppleSiri，百度度秘等等。
現在的聊天機器人能夠理解人們所說(shuō)的內容，一般是基于NLP(自然語(yǔ)言處理)為書(shū)面或口頭用語(yǔ)設定特定語(yǔ)義。此外，很多聊天機器人使用專(zhuān)業(yè)系統軟件，即模仿人類(lèi)專(zhuān)家進(jìn)行決策，提取一小部分信息來(lái)回答問(wèn)題。
隨著(zhù)深度學(xué)習的興起和AlphaGo對于深度學(xué)習的成功應用，聊天機器人又有了新的技術(shù)手段，一些聊天機器人廠(chǎng)商已經(jīng)開(kāi)始嘗試應用深度學(xué)習技術(shù)。相信在不遠的未來(lái)，更多的聊天機器人將會(huì )采用深度學(xué)習方法，接入海量數據，來(lái)預測問(wèn)題進(jìn)而對寬泛的主題做出快速響應，以能夠及時(shí)提出回答相關(guān)問(wèn)題。
二、聊天機器人具體應用場(chǎng)景
一直以來(lái)說(shuō)到聊天機器人，大家可能會(huì )想到微軟的小冰和小娜，以及蘋(píng)果的Siri。很多人認為他們是很有意思，但大多數情況下，沒(méi)什么用處的技術(shù)。但是近年來(lái)，它有了一些具體的應用場(chǎng)景，比如客服、私人助理、知識問(wèn)答、陪聊等。
聊天機器人應用場(chǎng)景劃分
機器人類(lèi)型
代表產(chǎn)品
客服機器人
小I機器人、京東JIMI機器人，阿里小蜜商家版
私人助理類(lèi)
AppleSiri、GoogleNow、微軟Cortana、百度度秘、出門(mén)問(wèn)問(wèn)，助理來(lái)也
知識問(wèn)答類(lèi)
IBMWatson、WolframAlpha
陪聊機器人
微軟“小冰”、微信“小微”、“小黃雞”
客服機器人的主要功能是回答用戶(hù)提出的有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的問(wèn)題，降低企業(yè)客服運營(yíng)成本、提升用戶(hù)體驗的目的。代表性的系統有小I機器人、京東JIMI機器人，阿里小蜜商家版等。用戶(hù)與客服機器人溝通，可以了解商品信息、售前、售后等問(wèn)題，一般而言，當機器人不能回答用戶(hù)問(wèn)題時(shí)，系統都會(huì )提供某種機制將用戶(hù)轉向人工客服。客服機器人是典型的業(yè)務(wù)機器人，閑聊話(huà)題一般在客服機器人中處于次要地位。做好客服機器人的關(guān)鍵是獲取產(chǎn)品和服務(wù)相關(guān)的信息以及掌握詳細的業(yè)務(wù)規則。所以類(lèi)似阿里、京東這樣的公司，自身?yè)碛泻Ａ可唐沸畔ⅲ⒆约褐贫I(yè)務(wù)規則和流程，相對而言就比其他公司更容易開(kāi)發(fā)出實(shí)用的客服機器人。
銀行業(yè)聊天機器人和人工客服的工作劃分
私人助理類(lèi)通過(guò)語(yǔ)音或文字與聊天機器人進(jìn)行交互，如問(wèn)天氣、日程管理、訂外賣(mài)、打車(chē)等，幫助用戶(hù)處理日常事務(wù)。助理類(lèi)的應用有AppleSiri、GoogleNow、微軟Cortana、百度度秘、出門(mén)問(wèn)問(wèn)、助理來(lái)也等。AppleSiri以語(yǔ)音識別見(jiàn)長(cháng)，在蘋(píng)果終端上可以用語(yǔ)音操作手機，是具有代表性的私人助理。助理類(lèi)應用雖然目標是私人助理，但目前更多的人只是體驗或者把它當成娛樂(lè )工具，除了語(yǔ)音識別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)限制外，更重要的因素是它并不適合有些場(chǎng)景，比如訂外賣(mài)，現在移動(dòng)端電商非常成熟，可以一鍵購物，并且有好的UI體驗，比用語(yǔ)音或者打字快捷不少，語(yǔ)音受到環(huán)境限制(比如嘈雜環(huán)境)，并且有隱私問(wèn)題。所以私人助理類(lèi)最關(guān)鍵的還是選好應用場(chǎng)景，比如車(chē)載智能設備就是非常合適的場(chǎng)景，開(kāi)車(chē)時(shí)沒(méi)法用手操作，使用語(yǔ)音更安全，車(chē)內環(huán)境也相對安靜，同時(shí)一般也沒(méi)有隱私問(wèn)題。
知識問(wèn)答類(lèi)的聊天機器人主要功能包括回答用戶(hù)以自然語(yǔ)言形式提出的知識性問(wèn)題和需要計算和邏輯推理型的問(wèn)題。典型的知識問(wèn)答系統有IBMWatson、WolframAlpha等。此類(lèi)系統研發(fā)成本高，周期長(cháng)，在特定領(lǐng)域落地也不太容易，像Watson一直在醫療領(lǐng)域做嘗試，所以一般也只有大公司和技術(shù)創(chuàng )業(yè)型公司愿意承擔風(fēng)險嘗試這個(gè)領(lǐng)域。另外一種簡(jiǎn)化形式，是將知識局限在某個(gè)簡(jiǎn)單的特定領(lǐng)域，典型的有兒童教育和娛樂(lè )，科大訊飛的開(kāi)心熊寶可以通過(guò)語(yǔ)音對話(huà)的形式輔助兒童學(xué)習唐詩(shī)、宋詞以及回答簡(jiǎn)單的常識性問(wèn)題等。這種簡(jiǎn)化形式技術(shù)難度很低，另外兒童教育市場(chǎng)也大，是知識問(wèn)答類(lèi)機器人的商業(yè)化捷徑。
閑聊類(lèi)機器人的主要功能是同用戶(hù)進(jìn)行閑聊式的對話(huà)，也就是陪聊。代表性的系統如微軟“小冰”、微信“小微”，較早的還有“小黃雞”等。此類(lèi)應用有時(shí)候也能提供特定服務(wù)，如天氣預報等。娛樂(lè )類(lèi)機器人處境比較尷尬，因為其很難實(shí)現商業(yè)價(jià)值，像微軟小冰除了廣告效應外，并沒(méi)有給微軟帶來(lái)實(shí)際利益，所以小冰現在也在做商業(yè)化探索，嘗試進(jìn)入客服等領(lǐng)域。
今天，聊天機器人已經(jīng)可以讓用戶(hù)感知到，它們不僅能傾聽(tīng)，更能理解，未來(lái)其增長(cháng)還有巨大潛力，但目前它們仍然無(wú)法重現人類(lèi)溝通的互動(dòng)，在充分發(fā)揮功能和做到真正被AI驅動(dòng)之前，還需要克服一些障礙。
三、聊天機器人的掣肘與挑戰
聊天機器人面臨的最大的挑戰之一就是訪(fǎng)問(wèn)并獲取大量的數據。例如大量零售業(yè)的例子中，對于消費者而言，很多消費者并不想與電腦互動(dòng)，他們希望有真人客服可以幫助其解決問(wèn)題；對于零售商而言，他們希望能夠利用這項最新的技術(shù)調整服務(wù)，并為消費者提供更加簡(jiǎn)單高效的產(chǎn)品訂購方式。聊天機器人唯一能提供模擬真人交談的體驗的方式就是使用AI。但是為了實(shí)現這一目標，必須攻克建立大數據這一難題，這就需要通過(guò)一些方式累積數據。
在編譯收集各種數據后，還必須要考慮到聊天機器人在與不同的個(gè)人交互時(shí)的心理學(xué)，來(lái)判定每個(gè)人的性格在對話(huà)中對于體驗的影響。想象一下一個(gè)群體的每個(gè)成員對于同一件事會(huì )有完全不同的描述方式，那么這時(shí)候人們將如何與聊天機器人進(jìn)行交互?此外，何時(shí)才是機器人插入對話(huà)的合適時(shí)機?它們如何引導廣大用戶(hù)群體找到正確的解決方案?聊天機器人在交互體驗更加擬人化，能更好地理解、預測語(yǔ)言與場(chǎng)景化詞匯中面臨如下多重挑戰。
一是整合語(yǔ)境的挑戰。為了生成明智的回復，系統可能需要整合語(yǔ)言語(yǔ)境(linguisticcontext)和物理語(yǔ)境(physicalcontext)。在長(cháng)對話(huà)中，人們記錄已經(jīng)被說(shuō)過(guò)的話(huà)和已經(jīng)交換過(guò)的信息。這是結合語(yǔ)言語(yǔ)境的例子。最普遍的方法是將對話(huà)嵌入一個(gè)向量中，但在長(cháng)對話(huà)上進(jìn)行這樣的操作是極富挑戰性的。此外還可能需要整合其它類(lèi)型的語(yǔ)境數據，例如日期/時(shí)間、位置或用戶(hù)信息。
二是一致人格的挑戰。當生成回復時(shí)，對于語(yǔ)義相同的輸入，代理應該生成相同的回答。例如，你想在“你多大了?”和“你的年齡是多少?”上得到同樣的回答。這聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是將固定的知識或者人格整合進(jìn)模型是非常困難的研究難題。許多系統學(xué)習如何生成語(yǔ)義合理的回復，但是它們沒(méi)有被訓練如何生成語(yǔ)義上一致的回復。這一般是因為它們是基于多個(gè)不同用戶(hù)的數據訓練的。
三是意圖與多樣性挑戰。生成式系統的普遍問(wèn)題是它們往往能生成像“太好了！”或“我不知道”這樣的能適用于許多輸入情況的普遍回復。谷歌的智能回復(SmartReply)早期版本常常用“我愛(ài)你”回復一切。一定程度上這是系統根據數據和實(shí)際訓練目標/算法訓練的結果。然而，人類(lèi)通常使用針對輸入的回復并帶有意圖。因為生成系統(特別是開(kāi)域系統)是不被訓練成有特定意圖的，所以它們缺乏這種多樣性。
整體來(lái)看，聊天機器人經(jīng)歷了從問(wèn)答機器人到對話(huà)機器人的發(fā)展，但目前大部分的聊天機器人都屬于問(wèn)答機器人，也就是只能處理一問(wèn)一答，不能很好的處理對話(huà)，或者說(shuō)不能處理上下文，并不具備真正的人工智能特征。對話(huà)機器人現在是研究熱點(diǎn)，也是趨勢，但目前并沒(méi)有成熟的對話(huà)機器人，即使是號稱(chēng)支持對話(huà)的機器人也是用規則或者狀態(tài)機來(lái)處理對話(huà)，能力非常有限，達不到實(shí)用目的。
四、聊天機器人創(chuàng )業(yè)投資浪潮
根據預測數據顯示，2016年全球人工智能收入預計將達到6.437億美元，到2025年將增長(cháng)至368億美元。預計2018年，全世界將有60億臺設備用上人工智能技術(shù)。在這樣的前景下，人工智能的創(chuàng )新、創(chuàng )業(yè)和投資日趨活躍。
全球人工智能產(chǎn)業(yè)規模(來(lái)源：Tractica)
目前，一方面人工智能已經(jīng)可以支撐聊天機器人在各個(gè)人機交互場(chǎng)景下達到靈活應用，大幅降低成本和擴大接觸客戶(hù)的范圍；另一方面聊天機器人可以快速便捷地部署在移動(dòng)設備上，改善或者改變移動(dòng)端信息交互模式(信息交互是手機體驗的核心)，也就是說(shuō)從某種程度來(lái)看，聊天機器人也許會(huì )比目前的手機應用更適合手機，下面第一個(gè)圖表比較了蘋(píng)果AppStore和Facebook聊天機器人平臺的增速，圖表顯示，在第3至第6個(gè)月，聊天機器人數量增長(cháng)約170%，同期內移動(dòng)應用數量增長(cháng)了100%，聊天機器人增速是應用的1.7倍；第二張圖表比較了兩種技術(shù)的開(kāi)發(fā)者數量。在問(wèn)世的第6個(gè)月，活躍的聊天機器人開(kāi)發(fā)者數量是第14個(gè)月時(shí)應用的近3倍。
聊天機器人與移動(dòng)應用數量的比較
聊天機器人與移動(dòng)應用開(kāi)發(fā)者數量比較
基于聊天機器人可能帶來(lái)的的巨大市場(chǎng)潛力，商業(yè)公司紛紛開(kāi)始投入到聊天機器人的產(chǎn)業(yè)中。很多公司也已經(jīng)在傳播消息和銷(xiāo)售渠道交互的環(huán)節上部署了聊天應用，如Facebook不斷提高M(jìn)essenger平臺創(chuàng )收能力，蘋(píng)果最近宣布將為iMessenger發(fā)布一個(gè)專(zhuān)用應用/聊天機器人商店。
伴隨著(zhù)智能技術(shù)與生態(tài)系統的日益成熟與完善，聊天機器人創(chuàng )業(yè)公司蓬勃發(fā)展，風(fēng)險投資資本也給該產(chǎn)業(yè)的繁榮注入了動(dòng)力。目前，聊天機器人還處于發(fā)展早期階段，或許未來(lái)2年內，人與采用人工智能技術(shù)的聊天機器人之間將能進(jìn)行更復雜的對話(huà)。但可以預見(jiàn)的是聊天機器人和人工智能的融合是一項重要投資，這類(lèi)標的的投資價(jià)值未來(lái)可期。
五、聊天機器人未來(lái)展望
聊天機器人是當下AI最火的分支之一，現在以及接下來(lái)的幾年里，它們將在生活中越來(lái)越普及，在服務(wù)中也愈加隱形。新型及創(chuàng )新性的用戶(hù)案例可以幫助聊天機器人在多個(gè)領(lǐng)域提高使用性能，更好地服務(wù)于用戶(hù)。當然，真正的問(wèn)題是，聊天機器人是否可以滿(mǎn)足用戶(hù)的期待，以及是否可以說(shuō)服習慣于真人聊天的用戶(hù)轉而使用機器人——如，Facebook將聊天機器人集成到其Messenger應用中，讓企業(yè)可以在上面與他們的客戶(hù)進(jìn)行互動(dòng)；亞馬遜Echo可以讓用戶(hù)使用聊天機器人來(lái)打開(kāi)音樂(lè )播放器或者支付信用卡賬單；達美樂(lè )披薩可以讓顧客通過(guò)社交媒體下訂單。
如果我們回顧AI領(lǐng)域在過(guò)去50年的演變與發(fā)展，最大的成就莫過(guò)于為AI研究開(kāi)天辟地的算法。并且隨著(zhù)普及與應用，比如瀏覽器搜索算法，我們不再將它視為AI。我們在聊天機器人中看到了同樣的趨勢，因為這些算法正在運用于更多的地方，而不僅在你所知的聊天軟件中。或許在未來(lái)的10年內，我們將不會(huì )覺(jué)得聊天機器人有何特別之處，而是將它視為類(lèi)似app或是亟待想象的一種黑科技那樣，習以為常。
