當我們和孩子談論機器人的時候應該談什麼 | 精選

選自：VB

編譯：網易見外編譯機器人

審校：Sarah

正當我好奇於未來幾天的天氣狀況時，我家僅學齡前大小的女兒說到：「媽媽，你應該問問Siri。她什麼都知道!"

「啊！」「什麼？」我內心有個聲音在大聲呼喊，那是作為一名隱私狂熱分子以及數據科學家內心所發出的吶喊。我抑制住自己，最後還是選擇用更緩和的方式回答了女兒的問題：「這很有趣，那麼為什麼你會這樣說呢？」

「因為在學校里，當你有問題的時候，就可以問Siri，她知道所有問題的答案，」她告訴我。

於是，我才意識到，無論如何，機器人已日益成為我們家庭日常生活的一部分。當然，羅馬不是一天建成的，這種現象不禁引發我更加深入的思考，家長應如何與不同年齡段的孩子們探討新興技術及其相關問題，比如數據隱私等。

機器人，聊天機器人，還是智能虛擬助手？

我們所說的機器人已經有50多年的歷史了，一開始它只是基礎的聊天機器人，通過編程，它可以通過通訊工具以及音頻等媒介進行交互。但是，處理能力和演算法成本限制了第一批機器人的生產。時至今日，簡單交互已可以由人工智慧和自然語言處理（NLP）進行的實時自動化驅動來完成，隨著時間推移，這兩種交互方式都有了顯著發展。

如今的機器人可以幫助你完成一些複雜任務，如預訂酒店、回復支持性問題、組織會議等。隨著新工具、插件以及api（如BotKit）的研發，人類能夠開發出更多種類的機器人，從而能夠完成更多複雜的任務。在科技界，「機器人」這個詞現已隨處可見。聽完一場關於機器人的演講，你就可以將所涉及到的相關技術術語填滿一張Bingo。對於機器人這個詞的解釋有很多種，所以我們有必要探討一下到底什麼是機器人，哪些不是機器人。

當你提到機器人時，你所指的可能是內部機器人（聊天機器人）。

產品或服務系統內部設有一整套機器程序協助其運作。從本質上講，它們是「通訊產品中的數字用戶」，因為它們在服務系統中使用的是對話界面。例如，當你在瀏覽Slack、Facebook?Messenger或Skype時，你可以要求設置提醒或對特定信息進行查詢。即使你是在和計算機程序而不是在和人類對話，實際上你也是在以對話的方式尋找信息，且並未離開應用或產品界面。

當提及機器人時，你可能指的是「智能虛擬助手」。

智能虛擬助手提供類似於botlist所提供的服務，但其實比機器人更複雜。通常來講，當存在由人工智慧驅動的問答系統或基於任務的計算機程序時，就可認為其是一種智能虛擬助手，典型的有谷歌助理、亞馬遜Alexa、蘋果Siri或微軟的Cortana等。智能虛擬助手可以幫助人們訂購產品、使用語音進行交互，並提供智能預測。它們正快速應用於醫療保健、零售以及計算機輔助場景之中。

智能虛擬助手在後台綜合運用語音辨識、言語識別和語音合成技術，其應用廣泛，對人們所使用的應用程序以及周遭世界有著深刻的影響。他們與機器人的不同之處在於，他們可以執行多種功能，充當著連接到機器人世界的界面和結構媒介。它們構成了與智能對話界面進行數字交互的基礎。

所以當你提到「Bots」時，其實所指的並不是機器人。

機器人，一般被認為是功能強大的機器，其能夠在具有挑戰性的環境中自主或半自主地進行複雜任務的操作。這與聊天機器人或智能助手不同。聊天機器人或智能助手的設計目標是在查詢和響應的特定範圍內工作或執行任務，比如提醒你航班的起飛時間等。

對於機器人的確切定義，仍存有較大爭議。一般來說，機器人擁有機械、仿生和編程等特點，具有移動、感知以及展示認知行為的能力。它們可以為人類執行複雜的任務，比如實施醫療手段、病人救援以及從事危險或重複性的製造工作。

機器人是怎樣獲取自我認知的？

接下來就是你和孩子們需要了解的事情：機器人實際上就等於他們所接收的信息。

那他們是如何持續學習的呢？我們為他們持續提供數據以幫助他們形成對世界的看法。與兒童甚至所有人類一樣，他們學習的途徑主要有以下幾種，即用戶交互、開發人員持續輸入的數據源（比如天氣服務和來自外部感測器的相關信息），以及能夠對未知進行預測的演算法。

他們什麼都知道嗎？並不是。

他們能夠知道一切嗎？這取決於你對「一切」的定義。因為它們依賴於數據和計算機程序進行學習，所以從長期來看，他們的學習能力依然有限。隨著機器人收集數據量的增加，計算能力的提高以及機器學習演算法的強大，它們將不斷增加自身的成熟度和有用性。他們之所以能夠持續了解周圍世界，是因為人類會為其提供源源不斷的了解途徑。

當然，隨著機器人數量的增加，數據隱私的相關問題也會逐步突顯出來。

當涉及機器人本身，以及對其訓練時所使用數據的隱私問題時，數據隱私便成為核心議題。隨著機器人逐步走進人類的日常生活，加上人工智慧和機器語言在獲取和存儲數據方面逐步發展成熟，對其進行隨時跟蹤就變得非常重要。一些有識之士已經開始研究家庭中的數據隱私問題。關注「數據與社會隱私協會」與「聯邦貿易委員會兒童在線隱私保護法案」的問答社區，你可以對他們所做的工作進行更多了解。

人工智慧和機器語言正在以驚人的速度向前發展。一方面，這引發了人們對數據隱私以及人機界限等問題的擔憂。從另一方面來看，這也為我們擴展了新的研究領域，從而提升我們分享信息以及擴展自身知識的能力。在將現有手段應用於真實世界的過程中，如何平衡機遇和風險仍然是研究人員及其團隊的爭論點所在。

那麼，對於我女兒認為Siri無所不知這件事，我又是如何解釋的呢？由於我是一名工程師、數據科學家，而我女兒對於一些概念的理解僅停留在幼童階段，她難免痴迷於機器人，因此我們一起探討了Siri從哪些方面來看像是一台機器人，而只不過這台機器人是在電腦上運作的。

我是這樣解釋的：「團隊成員編寫代碼，並使用數據來教會機器人理解你所提出的的問題。」「然後，Siri才能決定回答你所提出問題的最佳方式。」

同時，我們也討論到機器人也會出錯甚至鬧出笑話。我們討論了機器人是如何通過更多用戶和數據來讓自己變得更加智能的。因而她得出結論，機器人是很酷的工具，但卻依賴於像她這樣聰明而且好奇心強的人。（話題：父母的勝利）

Amanda Casari是Concur實驗室團隊的數據科學家、高級產品經理，她與團隊工程師以及其他數據科學家合作，以孵化新的技術理念、界面和原型，從而改變我們所熟知的商務旅行和費用管理模式。

關注網易智能公眾號（smartman163），獲取人工智慧行業最新報告。