聊天机器人

1950年，艾伦·图灵的著名文章《Computing Machinery and Intelligence》出版，^[7] 它提出了现在被称为图灵测试的智力标准。这一标准取决于计算机程序在与人类法官的实时书面对话中模拟人类的能力，这种能力足够好，以至于法官不能可靠地——仅基于对话内容——区分程序和真实人类。图灵提出的测试的恶名激起了人们对约瑟夫·韦森鲍姆(Joseph Weizenbaum)于1966年出版的程序伊莱扎(ELIZA)的极大兴趣，该程序似乎能够愚弄用户，让他们相信自己在和一个真实的人交谈。然而韦岑鲍姆本人并没有声称伊莱扎是真正聪明的，他论文的引言更像是一个揭穿事实的练习:

[In] artificial intelligence ... machines are made to behave in wondrous ways, often sufficient to dazzle even the most experienced observer. But once a particular program is unmasked, once its inner workings are explained ... its magic crumbles away; it stands revealed as a mere collection of procedures ... The observer says to himself "I could have written that". With that thought he moves the program in question from the shelf marked "intelligent", to that reserved for curios ... The object of this paper is to cause just such a re-evaluation of the program about to be "explained". Few programs ever needed it more.^[8]

伊莱扎(ELIZA)的关键操作方法(此后被聊天机器人设计者复制)包括识别输入中的线索词或短语，并输出相应的预先准备或预先编程的响应，这些响应可以以明显有意义的方式推进对话(例如，通过用“告诉我更多关于你的家庭”来响应任何包含“母亲”一词的输入)。^[9] 因此，产生了一种理解的错觉，尽管所涉及的过程只是表面的。伊莱扎表示，这种错觉出人意料地容易产生，因为当会话反应能够被解释为“智能”时，人类法官已经有所怀疑。

接口设计者已经开始意识到，人类愿意将计算机输出解释为真正的对话——即使它实际上是基于相当简单的模式匹配——可以被用于有用的目的。大多数人更喜欢参与类似人类的程序，这使得聊天机器人式的技术在需要从用户那里获取信息的交互系统中具有潜在的有用作用，只要这些信息相对简单并且属于可预测的类别。因此，例如，在线帮助系统可以有效地使用聊天机器人技术来识别用户需要的帮助区域，潜在地提供了比更正式的搜索或菜单系统更友好的界面。这种用法有望将聊天机器人技术从Weizenbaum的“保留给古董的书架”从而变成“真正有用的计算方法”。

经典的历史早期聊天机器人是ELIZA(1966)和PARRY (1972)。^{[10][11][12][13]} 最近的著名项目包括A.L.I.C.E.，Jabberwacky和D.U.D.E(Agence Nationale de la Recherche和CNRS 2006)。虽然ELIZA和PARRY专门用来模拟打字对话，但现在许多聊天机器人都包含了游戏和网络搜索功能等功能。1984年，一本叫做《The Policeman's Beard is Half Constructed》据称是由chatbot Racter编写的(尽管发布的程序做不到这一点)。^[14]

人工智能研究的一个相关领域是自然语言处理。通常，人工智能薄弱的领域使用专门为所需的有限的功能创建的专用软件或编程语言。例如，人工智能应用程序使用一种称为AIML的标记语言，这种语言是专门针对其作为会话代理的功能的，后来被其他各种所谓的Alicebots开发人员采用。然而，人工智能仍然完全基于模式匹配技术，没有任何推理能力，ELIZA早在1966年就使用了同样的技术。这不是需要智慧和逻辑推理能力的强人工智能。

Jabberwacky基于实时用户交互学习新的响应和上下文，而不是从静态数据库中驱动。一些最近的聊天机器人也将实时学习和进化算法结合起来，进化算法根据每次对话优化他们的交流能力。然而，目前还没有通用的人工智能会话，一些软件开发人员专注于实用方面，即信息检索。

聊天机器人竞赛侧重于图灵测试或更具体的目标。两个这样的年度竞赛是Loebner奖和Chatterbox挑战赛(后者自2015年以来一直处于离线状态，但是仍然可以从网络档案中找到相关资料)。^[15]

2018年3月Aeromexico航空公司聊天机器人在Facebook Messenger上运行

3.1 消息应用程序

许多公司的聊天机器人都可以通过短信应用程序运行。它们用于B2C客户服务、销售和营销。^[16]

2016年，Facebook允许开发者在他们的平台上安装聊天机器人。开发者头六个月为Facebook创建了30，000个机器人，到2017年9月上升到100，000个。 ^[17]

自2017年9月以来，这也是WhatsApp试点项目的一部分。荷航和墨西哥航空都宣布参加测试；^{[18][19][20][21]} 两家航空公司此前都在Facebook平台上推出了客户服务。

机器人通常作为用户的联系人之一出现，但有时也可以作为群组聊天的参与者。

许多银行、保险公司、媒体公司、电子商务公司、航空公司、连锁酒店、零售商、医疗保健提供商、政府实体和连锁餐馆都使用聊天机器人来回答简单的问题，增加客户参与度，^[22] 并提供额外的订购方式。^[23][24]

2017年的一项研究显示，4%的公司使用聊天机器人。^[25] 根据2016年的一项研究，80%的企业表示他们打算到2020年建立一个。^[26]

作为公司应用程序和网站的一部分

前几代聊天机器人出现在公司网站上，例如2008年首次亮相的阿拉斯加航空公司的Ask Jenn^[27] 或2011年推出的Expedia虚拟客户服务代理。^[27] 新一代聊天机器人包括2017年2月由总部位于纽约的电子商务公司Rare Carat推出的由IBM Watson驱动的“Rocky”，为潜在的钻石买家提供信息。^[28][29]

3.2 公司内部平台

其他公司探索内部使用聊天机器人的方式，例如客户支持、人力资源，甚至物联网项目。例如，据报道，Overstock.com推出了一个名为Mila的聊天机器人，在申请病假时，可以自动完成一些简单而耗时的过程。^[30] 劳埃德银行集团、苏格兰皇家银行、雷诺和雪铁龙等其他大公司现在使用自动在线助手，而不是人工呼叫中心来提供第一联系点。自从F8会议以来，SaaS聊天机器人商业生态系统一直在稳步增长，当时脸书的马克·扎克伯格宣布Messenger将允许聊天机器人进入应用程序。^[31] 在像医院和航空组织这样的大公司中，信息技术架构师正在为智能聊天机器人设计参考体系结构，这些智能聊天机器人用于更有效地解锁和共享组织中的知识和经验，并明显减少专家服务台的回答错误。^[32] 这些智能聊天机器人利用各种人工智能，如图像调节和自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)、机器学习和深度学习。

3.3 银行业务

如今，绝大多数高科技银行机构都在寻求将基于人工智能的自动化解决方案(如聊天机器人)集成到他们的客户服务中，以便为变得越来越熟练的客户提供更快、更便宜的帮助。特别是聊天机器人可以有效地进行对话，通常替代其他通信工具，如电子邮件、电话或短信。在银行领域，他们的主要应用与快速响应常见请求的客户服务和交易支持有关。

Juniper或Gartner等分析机构完成的几项研究 ^[33] 报告客户服务成本大幅降低，在未来10年内带来数十亿美元的经济效益。Gartner预测，到2020年，至少85%的客户应用程序将整合聊天机器人到客户服务中。Juniper的研究宣布，到2022年，由于聊天机器人的使用，每年留存的金额高达80亿美元。

自从2016年Facebook 允许企业通过聊天机器人提供自动化的客户支持、电子商务指导、内容和交互体验，在Facebook Messenger平台开发了各种聊天机器人。^[34] 2016年，总部位于俄罗斯的托什卡银行(Tochka Bank)推出了全球首个针对一系列金融服务的Facebook 机器人，特别是包括支付的可能性。 ^[35] 2016年7月，巴克莱非洲(Barclays Africa)还推出了一个Facebook 聊天机器人，成为非洲首家这样做的银行。 ^[36]

法国总资产第三大银行 ^[37] 法国兴业银行于2018年3月推出了名为SoBot的聊天机器人。虽然80%的SoBot用户在测试后表示满意，但根据SG副总监Bertrand Cozzarolo的说法，机器人永远不会替代人类顾问提供专业知识。 ^[38]

在银行业务中使用聊天机器人与客户互动有几个潜在优势:^[39]

• 降低成本。 聊天机器人消除了在线互动中任何人在场的义务，长期以来被同时处理多个重复查询业务的公司视为巨大优势，只要它们不需要任何决策程序。
• 人情味。 聊天机器人提供了一个类似人机交互的界面，比标准的银行移动应用程序更直观，使用起来也更容易。它们不需要任何额外的软件安装，并且更具适应性，因为在开发过程中可以通过机器学习的方式进行个性化。聊天机器人是即时的，速度快得多，以至于电话，在一些研究中被认为是乏味的。然后，他们在与银行互动时既满足速度要求，又满足个性化要求。
• 财务建议。 最先进的银行助理可以通过访问个人客户的数据，如消费者行为或购买历史，提供关于客户账户的有用信息，并利用这些信息开发基于人工智能的建议，以便更好地调整资金管理。
• 吸引新客户。 聊天机器人问候银行网站的客人可以提供一些有用的相关信息，有助于以个性化的方式开发所提供的产品和服务，有助于吸引潜在的客户，他更有可能通过创建新账户而结束。^[39]
• 全天候数字支持。 新时代越来越多的数字消费者开始设想一个即时且随时可用的助手。^[33] 与人类不同，聊天机器人一旦开发和安装，就没有有限的工作日、假期或周末，并且随时准备参与查询。这有助于客户避免等待公司代理人的出现。因此，客户不必等待公司主管来帮助他们。这也让公司在非工作时间密切关注流量，并在以后联系他们。

3.4 玩具

聊天机器人也已经被整合到不主要用于计算的设备中，比如玩具。^[40]

Hello Barbie是玩具娃娃的互联网连接版本，使用ToyTalk公司提供的聊天机器人，^[41] 该公司此前曾将chatbot用于一系列基于智能手机的儿童角色。^[42] 这些角色的行为受到一系列规则的约束，这些规则实际上模仿了一个特定的角色并产生了故事情节。^[43]

IBM的Watson电脑已经被用作基于聊天机器人的教育玩具的基础，例如 认知玩具^[40] 旨在与儿童互动以用于教育目的。^[44]

支持自动化的聊天机器人

聊天机器人像 Morph.ai, Haptik和Yekaliva 用于商业网站提供支持。这有助于回答第一级常见问题。

3.5 医学和心理健康聊天机器人

根据医学互联网研究杂志，“聊天机器人越来越多地用于心理健康应用、预防和行为改变应用(如戒烟或体育活动干预)。”。^[45] 它们已被证明是治疗抑郁症和焦虑症等适应症的一种经济有效且易得的治疗剂。^[46] 一种叫做Woebot的谈话代理已被证明能显著减少年轻人的抑郁情绪。^[47]

构建、测试和部署聊天机器人的过程可以在基于云的聊天机器人开发平台上完成^[48] 由甲骨文云平台等云平台即服务(PaaS)提供商提供 Yekaliva^[49][49] 和IBM沃森。^[49][50][51] 这些云平台提供自然语言处理、人工智能和移动后端作为聊天机器人开发的服务。

API

像 Microsoft Azure 和 AARC公司目前正在提供他们的机器人引擎，通过这些引擎可以开发聊天机器人平台或软件

恶意聊天机器人经常被用来通过模仿人类行为和对话，或者诱使人们泄露个人信息，如银行账号，在聊天室里塞满垃圾邮件和广告。它们常见于Yahoo! Messenger，Windows Live Messenger，AOL Instant Messenger和其他即时消息协议。还有一份已发表的报告称，一个聊天机器人被用于约会服务网站上的虚假个人广告中。^[52]

Tay是一个人工智能聊天机器人，它从之前的互动中学习，由于它被推特上的网络巨魔盯上，引起了巨大的争议。该机器人被利用了，16小时后开始向用户发送极具攻击性的推文。这表明，尽管机器人从经验中有效地学习，但没有适当的保护来防止滥用。^[53]

紧急和支持服务中断:
有些情况下，处于危险中的人为了被拯救而发送信息。这些文本收到后可能需要重要的财力和人力资源。^[54] 这种文本可能是恶意行为者为了各种各样的目的，包括恐怖主义目的，捏造出来混淆和扰乱紧急服务的。

欺凌和骚扰:
聊天机器人可以在推特或脸书等社交网络上用作武器。一个实体或个人可以设计出无数的聊天机器人来骚扰人们。他们甚至可以通过使用基于机器学习的方法来强化他们的策略和对抗骚扰检测工具，来追踪他们的骚扰有多成功。

传播错误信息:
如果一个文本发送算法可以冒充为人类而不是聊天机器人，它的信息会更可信。因此，具有精心制作的在线身份的貌似人类的聊天机器人可能会开始散布看似可信的虚假消息，例如在总统选举期间做出虚假声明。有了足够的聊天机器人，甚至有可能实现人工社会证明。^[55][56]

聊天机器人的创建和实现仍然是一个发展中的领域，与人工智能和机器学习密切相关，因此所提供的解决方案虽然具有明显的优势，但在功能和用例方面有一些重要的局限性。然而，随着时间的推移，这种情况正在发生变化。

最常见的如下:^[57]

• 由于用于输出生成的数据库是固定和有限的，聊天机器人在处理未保存的查询时可能会失败。^[58]
• 聊天机器人的效率在很大程度上依赖于语言处理，并且由于不规则性而受到限制，例如口音和错误，这会给国际和多元文化组织造成重要障碍 ^[58]
• 聊天机器人无法同时处理多个问题，因此对话机会有限。^[57]
• 正如现有服务中技术主导的变化通常会发生的那样，一些消费者，通常不是来自老一代，由于他们对聊天机器人的理解有限，对聊天机器人感到不舒服，显然他们的请求使得机器人不太合适。。^[57]

聊天机器人预计将逐渐出现在企业中，并将自动完成不需要技能型人才的任务。公司在接触点上越来越智能化，客户服务现在以即时通讯和电话的形式出现。IBM最近预测，早在2020年，85%的客户服务查询将由人工智能处理。^[59] 呼叫中心工作人员可能特别容易受到人工智能的影响。[63]。^[60]

弗雷斯特的一项研究(2017年6月)预测，到2019年，今天25%的工作最有可能受到人工智能技术的影响。^[61]

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