網易科技訊 8月12日訊息，自Facebook 4月公佈聊天機器人(bot)開發者架構和分發平臺以來，媒體一直在大力鼓吹聊天機器人的影響。聊天機器人是一種新式的人機互動方式，國外媒體VentureBeat近日就該行業的現狀釋出了專門的研究報告。它正在關注170多家涉足該領域的公司，以及數以千計已經出現在人們的瀏覽器和通訊應用的聊天機器人。該領域已經吸引了40億美元的投資。
聊天機器人的定義和適用範圍
聊天機器人(另稱為對話式UI)是自動化服務，人類能夠在原有的通訊應用內用自然語言與之互動。它們也終於開始成型了。以下的這些範疇正湧現出數百家公司：
·通訊應用
·聊天機器人開發者架構和工具(其中包括來自微軟、Facebook等公司的基礎性聊天機器人平臺，以及Assist等平臺上更為專業的生成器)
·帶有特定領域專業技能的人工智慧工具，如自然語言或者自然語音
·分析工具(聊天機器人儀表化與追蹤)
·發現(早期的聊天機器人商店)
·支付、安全等共享服務
·數百個在生產力、客戶服務等一些重要領域取得實質性進展的聊天機器人
Slack開發者關係主管對聊天機器人的定義頗受歡迎。它說，“聊天機器人就是通訊產品內的數字使用者。與大多數使用者不同，它們由軟體而非人工來驅動，它們透過對話將產品或服務帶到特定的通訊產品中。”
不過，出色的聊天機器人必須要跟它們將使用者連線到的服務一樣有用。通訊毫無疑問是當下最普遍的數字行為，要引起人們對聊天機器人的注意意味著要儘可能合理而快速地啟動它們。然而，那些垃圾聊天機器人不會有黏性，服務它們的工具亦然。
未來將會有圍繞設計實用且跟人們需求密切相關的會話式產品的嚴肅討論。當前還沒有出現什麼出色的聊天機器人，與糟糕的聊天機器人不同，該類產品的開發週期往往不只是一個週末。開發出色的聊天機器人絕非易事——主要是因為它必須要帶來一項既與人們日常需求息息相關，又實用的服務。這不僅僅需要好的點子和優秀的團隊，還可能需要大量的資本資源來加速它的開發。
因此，該行業急切需要一套標準和慣例。另外，在開始打造聊天機器人之前，開發者需要詢問自己和理解哪些重要問題呢?
聊天機器人聽上去應該更像人類嗎?什麼時候該這樣呢?對話式UI要如何設計?要如何解決國際化問題和基於文字的產品的記憶體問題?GUI(圖形使用者介面)和CUI(對話使用者介面)之間要如何拿捏好?如何才能最有效地整合對話?也許最重要的是，會話式應用什麼時候應該成為開發某種東西的首要且唯一恰當的方式?
聊天機器人數量眾多，但鮮有令人難忘的體驗
Facebook、Telegram、Kik以及包括在內Chatfuel的一些聊天機器人制作工具總喜歡公佈自己的平臺上有上萬乃至數十萬款聊天機器人。但它們沒有披露的是，究竟哪些聊天機器人真稱得上出色的，哪些聊天機器人讓人著迷，哪些聊天機器人解決了人們的真正需求。
當然，也有一些公司做得很不錯。熱門移動遊戲《戰爭遊戲》(Game of War)開發商MZ開發了一個聊天機器人平臺來運營紐西蘭的整個交通運輸生態系統。
“未來你不會只是運營交通運輸系統。”MZ CEO加布·萊頓(Gabe Leydon)在MobileBeat上表示，“比薩餅聊天機器人是不遜色於個人助手的好工具，能夠跟我的資料進行互動。未來的聊天機器人將能夠跟各個來源的資料進行互動，能夠根據當下發生的一切作出決策。”
另外，邁克爾·佩裡(Michael Perry)創造的營銷用聊天機器人Kit可打造和最佳化Facebook廣告，也可代你給客戶傳送電子郵件。Kit最近被Shopify收歸門下。佩裡說，“當初我們開發Kit的時候，聊天機器人還不酷。它還沒形成一個行業。我們之所以打造它，是因為我們發現那是我們所發現的問題的唯一解決方案。對於Kit，我們正在解決的問題就是時間。光靠應用你是無法解決時間問題的。”
再來談談該行業的挑戰。從科技使能角度來看，開發者要從哪裡開始著手，如何在該領域佔據一席之地?Slack成立了一支8000萬美元的基金來幫助解決該問題。如今，聊天機器人應用廣泛，如幫助你預訂機票和酒店、管理開支和收集資料，能夠為客戶節省大量的支出。
聊天機器人應讓軟體服務我們，而不是讓我們服務軟體
當下的科技還不足以打造一個能夠展示出人類般開放式語言理解能力的系統。不過，這沒關係。有人提出了一個重塑人們思考軟體使用方式(尤其是在工作時)的強勁起點。
作家兼企業家尼爾·艾亞爾(Nir Eyal)在《控制皮膚去死吧!對話為什麼將會重塑軟體》一文中具體闡述了這一概念。人在與軟體互動的時候，會出現特定的認知負荷去理解他們正在尋找什麼，以要如何使用工具去獲得它。人們一直在心中玩這種問答遊戲，只不過他們沒有將那些問題大聲讀出來：什麼是重要的?我接下來該做什麼?我要如何來做?
事實上，人們一天有20%到30%的時間用在查詢資訊上。對於這一問題，行業的標準響應方式是提供下拉選單和控制皮膚。目前，有一些優秀的聊天機器人正在幫助解決該問題。正如艾亞爾所概述的，聊天機器人難道不是一種比使用谷歌分析(Google Analytics)這一世界上最常見的控制皮膚(excel次之)要讓人愉快得多的方式嗎?
自然語言仍將是巨大挑戰
“Buffalo buffalo Buffalo buffalo buffalo buffalo Buffalo buffalo.”是個技術上沒錯的句子。開發能夠識別、解釋和理解錯綜複雜的語言的軟體仍將是巨大的挑戰。語言本身是一個不斷演變的介面。
不過，該難題並非不可破解。紐約大學人工智慧實驗室學生兼技術專家羅斯·古德溫(Ross Goodwin)開發了一款聊天機器人，它屬於遞迴神經網路——用於文字識別的一種人工智慧。古德溫教了它很多他在網上找來的科幻片劇本內容。該聊天機器人自稱為本傑明(Benjamin)，還說出了電視劇《矽谷》(Silicon Valley)中的托馬斯·米德迪奇(Thomas Middleditch)主演過的一部未來主義科幻驚悚片的名字。它真的很了不起。當然，它感覺有些像《文字遊戲》(Mad Libs)——但它更多的是針對語言和創造力的反射性實驗，而非針對你實際想要觀看的某部電影。美聯社已經在做“自動化洞察”(automated insights)—— 出自聊天機器人的體育比賽和企業財報方面的報導。
“自動化洞見”和“機器生成創意”之間究竟有多大的鴻溝呢?(樂邦)