除了打電話，聊天機器人還有這些趨勢

來自專欄 聊天機器人從業札記

數天前的Google I/O 2018上，谷歌演示能夠幫你打電話訂餐的智能助手，這一次不僅加入真人配音，並且對話變得異常自然。大家紛紛表示擔憂，以後真的不知道屏幕哪一邊究竟是人是狗。（AlphaGo，阿爾法狗，谷歌另一款人工智慧）

上一個帶給人們如此震撼的聊天機器人是Eliza，誕生於1966年的MIT，也是計算機歷史上第一個聊天機器人。「她」工作的方式跟治療師有點類似，簡單來說就是提出一些開放式的問題。ELIZA被發布出來以後，引起了不小的轟動。雖然ELIZA實際上根本不知道自己在說什麼。它只是按固定套路作答，或者用符合語法的方式將問題複述一遍。但是與ELIZA「聊天」的用戶有時會誤以為自己是在和人類，而不是和一個程序交談。

有史以來第一次，人們能夠像跟人對話一樣與機器進行交流。在Eliza問世28年之後，「聊天機器人」的概念終於正式出現並逐漸得到廣泛應用。而在多年以前人們不會預料到現如今簡訊和即時聊天軟體會發展如此迅速。

2016間，僅Facebook Messenger一家平台上就出現了十萬個聊天機器人。而根據微信官方統計數據，2017年，每天有9億人登陸微信，發送380億條消息，它們在網路之中如同洪流充斥著人們的生活。即時通訊軟體的應用廣泛度已經遠超社交網路。人們依賴進行各種不可思議的溝通和協作。

趨勢一：主動對話

谷歌語音助手之所以能引起不小的轟動，除了難以分辨的擬人語音合成，還有一點，聊天機器人走到了對話的另一邊，主動的去引導一個對話。

現階段，聊天機器人還不能很好地理解一項指令的真正意義，即使一大批的創業者嘗試在Bot融合機器學習，但目前情況並不容樂觀。但聊天機器人的發展決不會止步於此。在未來，通過分析用戶的在線行為，聊天機器人不僅能響應人類的指令，還將能夠摸索出人類的言外之意，並預先作出反應。

讓機器人先說話還有一個原因：就本性而言，人們懼怕先開口。我們害怕尷尬，害怕說錯話。即使我們知道機器人並不會評判我們，但是我們的大腦並沒有這麼理性，它還是會下意識地做出更安全的選擇。這是為什麼呢？也許心理學能夠對此作出解釋：

因此，只要聊天機器人足夠「聰明」，足夠「主動」，人類的大腦就會被騙過，並選擇跟聊天機器人進行對話。當然，現階段的聊天機器人還達不到這個標準，因為它們還沒有聰明到能夠理解文字之外的信息，比如語調，動作，語境等等。當然Google Duplex（這次谷歌助手背後的技術）的出現也改變這一現狀。

趨勢二：語音交互

如今，很多領域都用上了聊天機器人，例如淘寶的自動客服，自動問卷調查機器人之類的簡單助手，然而這離讓聊天機器人真正地了解人類仍然有一段距離。就像剛才所提到的，即時通訊軟體的發展已經到達了巔峰狀態，與此同時，得益於著語音識別（Speech To Text, STT）和自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的發展，語音交互技術也有了巨大的飛躍。人每分鐘平均只能打50字左右，但卻能在同樣時間內說130句話，這意味使用語音交互，能夠大幅提高溝通的效率。

說話是人類最舒適的表達方式。在不久的將來，用語音交互代替文字交互將為電子商務領域帶來許多新的商機，因為聲紋能夠反映出用戶的更多的特點，比如：

• 身高（研究表明，身高越高的人聲音越低沉）
• 性取向：雖然目前還不能完全確定造成一個人性取向的決定因素到底是什麼，但在2011年的一項實驗中，被實驗者通過聲音猜測一組人的性取向，準確率高達70%。
• 年齡：通過分析語調和音調可以相對準確地判斷出用戶的年齡。

在未來，僅僅通過記錄語音，分析聲紋，聊天機器人就能夠掌握客戶的很多重要個人信息。而掌握客戶信息對於企業來說是至關重要的。

趨勢三：大而全能

目前聊天機器人似乎存在一個深度和廣度不同兼容的悖論。通用型的聊天機器人往往只能完成一些簡單的任務，比如追蹤快遞信息，查詢天氣等等，不能完成複雜的任務。專業型的聊天機器人則智能完成單一任務，投資顧問機器人有時候被問到「今天上班路上堵了半個小時」之類的其他話題，就會變現的如同智障一般。

然而它絕不會僅僅止步於此，在五到七年之後，聊天機器人將會深入到人類生活的各個方面。我們完全有能力創造出一個能為我們提供全方位協助的聊天機器人——到那時，它們能做的肯定不僅僅是設定鬧鐘、訂外賣、查天氣這麼簡單。

趨勢四：環境理解

抖音上有一類視頻，當一個人忙著玩王者榮耀不搭理你的時候，你只要對他的手機說「Hey Siri」，Siri就會非常「貼心」地幫你停止遊戲。

語音式聊天機器人的出現將會為我們打開無數新的可能性。但與之而來的也會出現很多困難和挑戰。

在辦公室，經常會出現這種尷尬情況，我在和客戶介紹智能音箱現狀的時候提到亞馬遜的Alexa時，旁邊的Alexa音箱就被喚醒，並發出了「Here is the music you may like 」的指令，開始播放音樂。我只好手忙加亂的把它關掉或者靜音。

現階段聊天機器人還只能根據我們的指令做出相應的操作，沒有時間、地點、時間、情緒等環境，也無法為我們提供相應的支持。但未來，我們的目標是創造出有感情有人味的人工智慧。短時間內的目標是，當Siri意識到現在已經是深夜你很累的時候，「她」會壓低聲音盡量不打擾你休息。在你很匆忙的時候，SIri將會用精鍊而且較快的語速跟你說話，而這些都是基於聊天機器人對於環境的理解。

趨勢五：預測未來

坦率地說，現在的聊天機器人使用有限。最常見的是客戶服務 - 沒什麼技術含量卻消耗大量人力的事情。

然而，深度學習提供了使用聊天機器人的新視角。對於初學者來說，根據從對話中收集的數據和對公司網站的分析，未來的機器人將能夠預測哪些產品和產品會成為熱門產品，哪些產品不值得投資。

其次，聊天機器人天生就能記錄數據，這是人工比擬不了的。

下面是我們可以找到的用途：

• 用戶最需要的是什麼？
• 什麼環境用戶更可能購買：專家（白天，季節，長時間或短時間聊天等）;

在我看來，這些將幫助我們創建未來的聊天機器人 ，無論是對企業還是用戶都會有益。

歡迎大家和我們一起討論聊天機器人的現在未來，我們會認真回復每一條留言。