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有ChatBot智能聊天機器人（智能聊天的機器人）

發(fā)布時間：2023-04-13 19:48:32 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于有ChatBot智能聊天機器人的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、如今可以免費接入的聊天機器人有哪些？
2、聊天機器人概述
3、有沒有微信自動聊天機器人
4、如何搭建chatbot以及聊天機器人理論框架

有ChatBot智能聊天機器人（智能聊天的機器人）

一、如今可以免費接入的聊天機器人有哪些？

目前，可以免費接入的聊天機器人有許多。這些聊天機器人主要分為兩大類：一類是基于規(guī)則的聊天機器人，另一類是基于人工智能的聊天機器人。

基于規(guī)則的聊天機器人，這類聊天機器人的核心算法是對用戶輸入的語句進行規(guī)則匹配，然后返回預先設定好的回答。這類聊天機器人的優(yōu)點是簡單易用，不需要深入的算法知識，可以快速構建。例如，圖靈機器人、小乖機器人等。

基于人工智能的聊天機器人，這類聊天機器人的核心算法是對用戶輸入的語句進行語義分析，然后根據語義分析的結果返回相應的回答。這類聊天機器人的優(yōu)點是回答精準，能夠模擬人類的聊天方式。例如，圖靈測試機器人、智能助手機器人等。

感謝采納

二、聊天機器人概述

聊天機器人，是一種通過自然語言模擬人類，進而與人進行對話的程序。

1950年，圖靈（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上發(fā)表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，這篇文章開篇就提出了“機器能思考嗎？(Can machines think?)”的設問，提出了經典的圖靈測試（Turing Test） 。通過圖靈測試被認為是人工智能研究的終極目標，圖靈本人也因而被稱為 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天機器人程序 ELIZA 誕生，由麻省理工（MIT）的約瑟夫·魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum）開發(fā)，開發(fā)用于臨床模擬羅杰斯心理治療的 BASIC腳本程序。實現技術僅為對用戶輸入計算機的話語做關鍵詞匹配，并且回復規(guī)則是由人工編寫的。

1972年，美國精神病學家肯尼思·科爾比（Kenneth Colby）在斯坦福大學（Standford University）使用 LISP 編寫了模擬偏執(zhí)型精神分裂癥表現的計算機程序 PARRY 。

1988年，英國程序員羅洛·卡彭特（Rollo Carpenter）創(chuàng)建了聊天機器人 Jabberwacky ，項目目標是“以有趣、娛樂和幽默的方式模擬自然的人機聊天”，這個項目也是通過與人類互動創(chuàng)造人工智能聊天機器人的早期嘗試，但 Jabberwacky 并未被用于執(zhí)行任何其他功能。技術是使用 上下文模式匹配技術 找到最合適的回復內容。

1988年，加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的羅伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人開發(fā)了名為UC（UNIX Consultant）的聊天機器人系統(tǒng)。UC聊天機器人目的是幫助用戶學習UNIX操作系統(tǒng)。

1990年，美國科學家兼慈善家休·勒布納（Hugh G. Loebner）設立了人工智能年度比賽------勒布納獎（Loebner Prize）。勒布納獎旨在借助交談測試機器的思考能力，它被看做對圖靈測試的一種時間，其比賽的獎項分為金、銀、銅三等。目前為止，尚無參賽程序達到金獎或銀獎標準。

在勒布納獎的推動下，聊天機器人迎來了研究的高潮，其中較有代表性的聊天機器人系統(tǒng)是1995年12月23日誕生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。隨著 ALICE 一同發(fā)布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移動端虛擬助手的開發(fā)中得到了廣泛的應用。

2001年，SmarterChild在短信和即時通信工具中廣泛流行，使得聊天機器人第一次被應用在了即時通信領域。2006年，IBM開始研發(fā)能夠用自然語言回答問題的最強大腦 Watson ，作為一臺基于IBM“深度問答”技術的超級計算機， Watson 能夠采用上百種算法在3秒內找出特定問題的答案。

2010年，蘋果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技術來源于美國國防部高級研究規(guī)劃局公布的CALO計劃：一個簡化軍方繁復事務，且具備學習、組織及認知能力的虛擬助理。CALO計劃衍生出來的民用版軟件就是 Siri虛擬個人助理 。

此后，微軟小冰、微軟Cortana（小娜）、阿里小蜜、京東JIMI、網易七魚等各類聊天機器人層出不窮，并且這些聊天機器人逐漸滲透進人們生活的各個領域。

2016年，全國各大公司開始推出可用于聊天機器人系統(tǒng)搭建的開放平臺或開源架構。

2010年至今，標志性的聊天機器人產品如下圖所示。

總結：隨著人工智能相關技術“東風”漸起，自然語言處理研究碩果頗豐，聊天機器人相關技術迅速發(fā)展。同時，聊天機器人作為一種新穎的人機交互方式，正在成為移動搜索和服務的入口之一，畢竟搜索引擎的最終形態(tài)很可能就是聊天機器人。眾多人工智能領域的探索者和開發(fā)者都想緊緊抓住并搶占聊天機器人這一新的交互入口。

下面從幾個維度對齊進行分類介紹。

在線客服聊天機器人系統(tǒng) 的主要功能是自動回復用戶提出的與產品或服務相關的問題，以降低企業(yè)客服運營成本、提升用戶體驗。代表性的商用在線客服聊天機器人系統(tǒng)有小i機器人、京東JIMI客服機器人、阿里小蜜等。以京東JIMI客服機器人為例，用戶可以通過與JIMI聊天了解商品的具體信息、了解平臺的活動信息、反饋購物中存在的問題等。另外，JIMI具有一定的 拒識能力 ，因此可以知道用戶的哪些問題時自己無法回答的，且可以及時將用戶轉向人工客服。阿里巴巴集團在2015年7月24日發(fā)布了一款人工智能購物助理虛擬機器人，取名為“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客戶需求所在的垂直領域（服務、導購、助手等），通過“智能+人工”的方式提供良好的客戶體驗。

娛樂場景下聊天機器人系統(tǒng) 的主要功能是同用戶進行不限定主題的對話（閑聊），從而起到陪伴、慰藉等作用。其應用場景集中在社交媒體、兒童陪伴及娛樂、游戲陪練等領域。有代表作的系統(tǒng)如微軟的“小冰”、微信的“小微”、北京龍泉寺的“賢二機器僧”的等。

教育場景下的聊天機器人系統(tǒng) 可以根據教育內容的不同進一步劃分。這類聊天機器人的應用場景為具備人機交互功能的學習、培訓類產品，以及兒童智能玩具等。

個人助理類 應用可以通過語音或文字與用戶進行交互，實現用戶個人事務的查詢及代辦，如天氣查詢、短信手法、定位及路線推薦、鬧鐘及日程提醒、訂餐等，從而讓用戶可以更便捷地處理日常事務。

智能問答類 聊天機器人系統(tǒng)可以回答用戶以自然語言形式提出的事實型問題及其他需要計算和邏輯推理的復雜問題，以滿足用戶的信息需求并起到輔助用戶決策的目的。不僅要考慮如 What、Who、Which、Where、When 等事實型問答，也要考慮如 How、Why 等非事實型問答，因此智能回答的聊天機器人通常作為聊天機器人的一個服務模塊。

從實現的角度來看，聊天機器人可以分為 檢索式 和 生成式 。檢索式聊天機器人的回答是提前定義的，在聊天時機器人使用規(guī)則引擎、模式匹配或者機器學習訓練好的分類器從知識庫中挑選一個最佳的回復展示給用戶。生成式聊天機器人不依賴于提前定義的回答，但是在訓練機器人的過程中，需要大量的語料，語料包含上下文聊天信息和回復。

盡管目前在具體生產環(huán)境中，提供聊天服務的一般都是基于檢索的聊天機器人系統(tǒng)，但是基于深度學習Seq2Seq模型的出現可能使基于生成的聊天機器人系統(tǒng)成為主流。

基于功能的聊天機器人可以分為問答系統(tǒng)、面向任務的對話系統(tǒng)、閑聊系統(tǒng)和主動推薦系統(tǒng)4種。

目前，對問答系統(tǒng)和主動推薦系統(tǒng)的評價指標較為客觀，評價方式也相對成熟。而面向任務的對話系統(tǒng)和餡料系統(tǒng)，在給定相同輸入的情況下，系統(tǒng)回復形式可以多種多樣，對于用戶的同一輸入，通常有多種合理且數目不固定的回復，這使得很難通過一種客觀的機制對其進行評價，所以在評價時需要加入人的主觀判斷作為評價的依據之一。

通常，一個完整的聊天機器人系統(tǒng)框架如圖，其主要包含自動語音識別、自然語言理解、對話管理、自然語言生成、語音合成5個主要的功能模塊。需要指出的是，并不是所有的聊天機器人系統(tǒng)都需要語音技術。

例如，以文字方式實現人機交互的聊天機器人系統(tǒng)，就不需要自動語音識別模塊和語音合成模塊。

Amazon Lex是一種可以在任何程序中使用語音和文本構建對話界面的服務。Amazon Lex提供可擴展、安全且易于使用的端到端(end2end)解決方案，以構建、發(fā)布和監(jiān)控開發(fā)人員發(fā)布的機器人。下圖展示了聊天機器人如何通過對話的方式協助用戶完成訂花的需求。

另一個典型的聊天機器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai積累了大量高質量的對話數據，有效促進了聊天機器人系統(tǒng)的發(fā)展，并通過將人工智能和人類智能結合，進一步提升了聊天機器人的智能水平。

聊天機器人的4種分類，包括 問答系統(tǒng)、面向任務的對話系統(tǒng)、閑聊系統(tǒng)和主動推薦系統(tǒng)。

Siri被定位為面向任務的對話系統(tǒng)，為用戶提供打電話、訂餐、訂票、放音樂等服務。Siri對接了很多服務，且設置了 “兜底” 操作，當Siri無法理解用戶的輸入時就命令搜索引擎返回相關的服務。Siri的出現引領了移動終端個人事務助理的商業(yè)化發(fā)展潮流。

下圖是Siri的技術框架：

2011年2月，IBM耗資3000萬美元研發(fā)的IBM Watson登上了美國著名智力問答競賽節(jié)目《危險邊緣》(Jeopardy)，面對節(jié)目中充滿雙管意思的英文問題，IBM Watson能做出分析并在龐大的自然語言知識庫中尋找線索，將這些線索組合成答案。最終，IBM Watson壓倒性地優(yōu)勢擊敗了節(jié)目中最聰明的人腦，同時創(chuàng)下了這個知識競賽系列節(jié)目27年歷史上的最高分。IBM Watson作為IBM公司研發(fā)的問答系統(tǒng)，集成了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等多項技術的應用，形成了假設認知和大規(guī)模的證據搜集、分析、評價的深度問答技術。IBM Watson可以分析自然語言形式的數據，通過大規(guī)模學習和推理，為用戶提供個性化服務。

2012年7月9日，谷歌發(fā)布了智能個人助理Google Now。Google Now通過自然語言交互方式為用戶提供頁面搜索、自動指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基礎上發(fā)布的語音助手。Allo具備隨時間推移學習用戶行為的能力。

2014年4月2號

主動推薦系統(tǒng)采用的是一種實現個性化信息推送的技術方式。主動推薦系統(tǒng)并不需要用戶提供明確的需求，而是通過分析用戶的歷史行為數據建立用戶畫像，從而基于用戶畫像主動向用戶推薦系統(tǒng)認為能夠滿足用戶興趣和需求的信息。在電商購物（如阿里巴巴、亞馬遜）、社交網絡（如Facebook、微博）、新聞資訊（如今日頭條）、音樂電影（如網易云音樂、豆瓣）等領域均有廣泛而成功的應用。主動推薦系統(tǒng)本質上是一項幫助人們解決信息過載(information overload)問題的工具。所謂信息過載，是指用戶真正需求、真正感興趣的東西被淹沒在其同類物品的海洋里。 主動的交互方式能夠顯著提升用戶體驗，且機器人主動交互的方式更接近真實的人與人之間的對話方式，使得對話更自然。

一種主動推薦的方式，是基于 知識圖譜（Knowledge Graph） 的主動推薦系統(tǒng)。例如，在建立音樂領域的主動推薦系統(tǒng)時，可以先建立音樂領域知識圖譜和用戶知識圖譜，然后在進行用戶信息搜索的過程中建立起用戶的音樂喜好畫像，從而更精準地對用戶進行音樂推送。

從圖中可看出，在用戶點播歌曲的過程中，主動推薦系統(tǒng)可以結合音樂知識圖譜、用戶個人知識圖譜，以及用戶的歷史對話數據，綜合給出最優(yōu)的音樂推薦。

主動推薦系統(tǒng)與問答系統(tǒng)、面向任務的對話系統(tǒng)和閑聊系統(tǒng)被認為是聊天機器人產品的4種主要分類。

三、有沒有微信自動聊天機器人

有的，微信自動聊天機器人通常是借助第三方軟件來實現機器人和人類的自由對話。除了我們知道的微軟小冰，圖靈機器人外，聊天狗作為微信社群工具，除了可以對群組進行管理，也具有智能聊天機器人。在微信群中通過個人號的形式和群友進行對話，能有效拉近群友之間的關系，加強對社群粘性。微信群里自動聊天機器人是通過第三方軟件來實現的，像這種同類軟件有微信聊天機器人和微信社群管理機器人這兩大類。其中微信聊天機器人就是你所說的自動聊天機器人，通過在微信群里接入機器人賬號或者是以個人號的形式來綁定機器人賬號，在群組中就會是以個人號的形式來和群友進行互動，這種形式是由于直接以機器人賬號形式來進行群聊的。

其實它們能做的事情還有很多，比如在微信群引流時可以自動同意好友的驗證請求并拉入群，通過關鍵詞入群，批量拉人入群，在微信群裂變中還可以發(fā)布邀請任務，系統(tǒng)能自動統(tǒng)計群成員邀請的好友數量，并針對性的發(fā)布積分獎勵。

當然，其他的還包括新人入群歡迎、廣告自動踢人、群簽到打卡、群成員重復檢查、關鍵詞自動回復、定時群發(fā)、多群群發(fā)、定時發(fā)送朋友圈、批量修改群公告、黑名單、白名單、關鍵詞監(jiān)控、群組標簽等等。除了這些也能查天氣，查新聞，講故事等，群主也不用在愁著找群聊話題。

四、如何搭建chatbot以及聊天機器人理論框架

聊天機器人究竟是什么？

首先科普一下，了解下聊天機器人究竟是什么？Chatbot又可簡稱為Bot，指的是聊天機器人，注意這里的chatbot可不是實體的機器人，它是指以聊天界面為基礎，可以是文本聊天，也可以是語音聊天，通過聊天解決用戶需求的一種服務模式，類似于虛擬助理。

經蛋殼研究院研究了解，Bot并不是一個新玩意，甚至大部分的bot所運用的技術都較為簡單。相信大家都曾經有過chatbot的體驗（最簡單的比如當你短信回復10086幾個數字，10086就會把你當月的使用情況發(fā)送給你）。沒錯，chatbot很早就有了。只不過近幾年隨著移動通訊開始趕超移動社交，以及人工智能和大數據的興起。Chatbot才開始被視為一種巨大的機會，有可能替換app模式，改變互聯網現有的商業(yè)模式。并且從今年facebook和微軟的發(fā)布會可以看到，chatbot都是他們未來重點布局的一個方向。

聊天機器人創(chuàng)業(yè)需要避免幾個誤區(qū)

就最近半年來的情形，聊天機器人至少在歐美很受追捧，雖然大量的開發(fā)者涌入，但真正做得好的并不多，蛋殼研究院認為95%的細分場景仍舊在空白狀態(tài)，等著被挖掘建設。醫(yī)健領域的許多創(chuàng)業(yè)者對這一領域尚比較陌生，對這一領域如何切入存在誤區(qū)。以下幾個方面值得注意。

1、聊天機器人技術門檻未必很高

一看到機器人幾個字，很多朋友會覺得那就是智能領域，有較高的技術門檻。其實未必?，F如今無論是自然語言處理還是AI結合大數據進行智能診斷技術層面都尚未十分成熟，個別創(chuàng)新公司和巨頭們確有所建樹，但也如大家所擔心的技術門檻較高，不是什么人都能玩起來。事實上并非如此，正如本文前面解釋的聊天機器人概念及基本工作模式，聊天機器人可深可淺，且有諸多開放技術平臺供使用，對人工智能技術的掌握并不需要十分深入。

2、升級交互界面體驗是當下Bot的主體價值

還在門外觀望的創(chuàng)業(yè)者，許多人并不明白Bot的訴求價值是什么。其實，當前聊天機器人模式能解決的核心問題是優(yōu)化交互界面，以更為人性化的溝通模式全面升級交互體驗。核心價值在于界面體驗，未必一定升級服務本身的價值。

為什么一些評論家認為Bot可能全面替代App，事實上是從進入界面模式的角度來說得。也就是說以后我們不是打開一個一個App去獲取服務，而是打開一個Bot進行對話來獲取服務。正如幾年前，手機交互模式還主要依賴鍵盤，如今已全面轉向觸屏模式。

界面體驗的升級看著并沒有什么高智能，但卻符合人們愿意“懶死”的本性，能躺著就不坐著，能坐著就不站著，動嘴皮子能解決就絕不動手。簡單、直接、快捷這些好處多少能少用幾個腦細胞，在一個設計妥當的聊天機器人上確實能比App體驗更佳。

3、Bot與“導”相關，它可以成為流量入口

簡單直接快捷，這些訴求價值點十分適合成為人們獲得某項服務的入口，例如導購、導診、導航類似的目的都會十分匹配Bot，一個有平臺聚集性質的Bot可以成為一個新的流量入口。當然許多已經霸占在流量入口上的巨頭會想盡一切辦法再度霸占入口。這也是為什么Google、蘋果、Facebook等等巨頭們都在達平臺Bot的重要原因。

4、Bot不是被動應答，它可以有很強的主動性

通常人們覺得我向聊天機器人問一個問題，然后Bot被動應答。但其實，Bot也可以根據情景對你進行提問、追問。這一模式更為主動，更易調動用戶參與，提高用戶黏性。Bot相比網頁模式，更易有較強的互動性。

同樣作為入口，往往承擔著獲取數據的職能。從機器獲得數據的角度來看，Bot界面要比傳統(tǒng)網頁模式更為主動。以往傳統(tǒng)界面你只能被動等待用戶去填入信息，而Bot是可以在時間軸上不斷交互的，它可以根據前提設定主動追問，定向追問，也因此更有可能獲得更全面，更易結構化的數據。

無論是交互界面、個人數據采集、還是服務導航、流量入口等關鍵詞在數字健康、互聯網醫(yī)療領域無異也是重要詞匯，尤其對2C端模式更是如此。數字健康領域的創(chuàng)業(yè)者們根據自身情況不妨想一想如何借用Bot優(yōu)勢提升自身產品的體驗，增加賣點，提高用戶黏性，提升轉化率。同時有必要關注人們對Bot模式的接受度。

國內醫(yī)健聊天機器人哪些應用場景更務實？

互聯網醫(yī)療健康領域，過去2~3年間已有大批APP涌入，絕大多數創(chuàng)業(yè)團隊尚在尋找更成熟可持續(xù)的商業(yè)模式。聊天機器人有何助益？在大多應用場景下以優(yōu)化界面為核心價值的聊天機器人很難成為救命稻草，大多只能錦上添花。然而在某些領域，界面升級能匹配關鍵的價值訴求。蛋殼研究院認為以下幾個方面的應用會有點意思。

養(yǎng)老看護切入。老年群體對APP模式接受度差，他們許多人難以適應以往的人機交互界面，聊天機器人界面更易被老年人接受。一定程度作為生活助手，處理緊急情況，起到一定的陪伴作用。然而可能通過B2B2C業(yè)務模式來推進會更佳。

快捷百科解答。也許聊天機器人模式會顛覆我們以往查字典類型的知識獲取方式了。以往按各種索引查找的模式轉化成聊天機器人模式后能顯著提升效率，并且在有一定互動問答的模式下，更容易將有關聯的知識點全面獲取，避免犯下斷章取義的錯誤。尤其在醫(yī)學健康、營養(yǎng)保健、運動健身類知識領域，許多信息都不是單線條孤立存在的。

分診導診預診。在分級診療大政策背景的推動下，能高效配置醫(yī)療資源，為醫(yī)護人員節(jié)省精力，降低醫(yī)療部門運營成本的產品會有一定接受度。通過聊天機器人界面模式能更好的實現預診分診導診。以往在這一領域深度耕耘的互聯網醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司很多，競爭也十分激烈。僅以聊天機器人模式改進、優(yōu)化、或新加入競爭不可能改變競爭很格局，也無法解決根本困境。最終仍舊需要多維度比拼。

醫(yī)療保健機構客服。將聊天機器人用于客服部分替代人工在許多產業(yè)已有應用，醫(yī)療保健機構也有較大的客服需求，這與其他產業(yè)的客戶中心需求類似，但其本質上和醫(yī)療健康本身并沒有什么關系，也是典型的2B業(yè)務。

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