人工智能聊天机器人正在改变你做生意的方式，并可能影响你的底线

让我们从基础开始。

聊天机器人是一种模仿人类对话的计算机程序——口头、书面或两者兼而有之。聊天机器人可以与人对话，开发人员通常希望用户不会意识到他们实际上是在与机器人交谈。

聊天机器人(chatbot)一词来源于1994年发明家迈克尔·莫尔丁(Michael Mauldin)创造的“chatterbot”一词。他创造了Julia，这是第一个使用Verbot(一种流行的软件程序和开发工具包)制作的聊天机器人。今天，AI聊天机器人也被称为许多其他名称:talkbot, bot, IM bot，智能聊天机器人，对话机器人，AI对话机器人，对话机器人，交互代理，人工对话实体或虚拟对话聊天机器人。

人工智能(以自然语言处理、机器学习和深度学习的形式，我们将在后面讨论)使聊天机器人通过发现数据中的模式来“学习”成为可能。无需训练，这些聊天机器人就可以将这种模式应用于类似的问题或略有不同的问题。这种能力赋予它们执行任务、解决问题和管理信息的“智能”，而无需人工干预。

当然，问题可能而且确实会出现，包括聊天机器人的限制让客户感到沮丧的情况。聊天机器人也提出了一些有趣的伦理和哲学问题，研究人员从一开始就在思考这些问题，我们将在后面讨论。

聊天机器人的历史可以追溯到1966年发布的约瑟夫·魏岑鲍姆的ELIZA程序。魏曾鲍姆是麻省理工学院(MIT)的教授，他以《皮格马利翁》(Pygmalion)中的角色伊丽莎(Eliza)命名了这个项目。《皮格马利翁》讲述的是一个伦敦女孩学着像上流社会女性一样说话和思考的故事。Weizenbaum的计算机程序让许多用户相信，他们是在和一个人说话，而不是一台机器。

通过匹配模式和使用脚本，ELIZA进行“对话”，给人类留下她理解他们的印象。这个机器人引起了轰动，因为它是首批通过所谓的图灵测试的聊天机器人之一。大约16年前，传奇科学家艾伦·图灵在一篇题为《计算机器与智能》的文章中提出了这种测试。该测试评估的是，一台机器能否在人类无法察觉对话对象是人还是机器的情况下，与人类进行实时对话。

图灵测试寻找“思考”机器的思想、思想和智力。Loebner奖是一项正在进行的竞赛，通过这种测试来识别最像人类的机器。ELIZA证明了一个有趣的观点:它能够欺骗一些用户，让他们相信他们是在和一个人交谈，因为他们非常愿意把人类的智慧归因于看似半智能的答案。

自ELIZA发布以来的半个世纪里，聊天机器人取得了长足的进步。在机器人中引入机器学习功能，极大地提高了它们与人类对话的相似度。然而，大多数机器人在短暂的互动中仍然暴露出自己是机器。也有一些例外，比如人工智能聊天机器人Rose和Mitsuku，它们很难与真人区分开来，尤其是当用户不知道他们在和机器人说话的时候。

但机器人一般无法像人类一样交谈，这对它们来说并不是什么坏兆头，因为大多数机器人被部署在不需要像人类一样交谈的角色中。信息收集机器人不需要与你进行长时间的交谈来提供帮助;银行机器人、客户服务机器人或接收采购订单的机器人也不会。

人工智能聊天机器人进化的里程碑

显然，就外观而言，这个列表上的老机器人并不能真正与新条目相提并论;试着比较一下ELIZA笨拙、陈旧的黑白界面和Mitsuku的化身和时尚的文本界面。但是，当考虑到引擎盖下的东西时，我们必须问自己这个机器人有多“智能”。我们知道ELIZA的许多早期用户都非常愿意将智能归因于程序，但今天是什么使机器人“智能”呢?

虽然机器人技术已经存在了半个多世纪，但聊天机器人的机器学习能力最近才突飞猛进。人工智能聊天机器人一直是硅谷积极研究和投资的焦点，这有助于加速发展。

考虑到人工智能的进步，以及大多数客户花在消息平台上的大量时间——许多聊天机器人都部署在这些平台上——可以毫不夸张地说，人工智能聊天机器人正在成为某些行业的必需品。会说话的机器人对于系统的、耗时的任务来说是个不错的选择。

技术研究公司高德纳(Gartner)预测，到2020年，85%的客户互动将实现自动化，咨询公司Servion认为，到2025年，人工智能将为95%的客户互动提供动力。

聊天机器人正在超越交互式语音应答系统的功能，后者只是帮助用户在潜在选项的决策树中前进。人工智能聊天机器人构成了一种不同的对话代理。而不是局限于一系列可能的路径，他们可以产生相关的，上下文知情的响应各种提示。

会说话的机器人通过很多渠道部署，包括在网站上，作为一个应用程序或一个应用程序的一部分，也许最重要的是，在消息平台上。它们的应用范围从数字商务和银行到研究、销售和品牌意识的发展。它们非常适合历史上涉及人员执行耗时、重复任务的业务功能，例如处理客户服务、听取投诉或接受订单，并且它们可能会降低人员成本，同时提高功能和服务的效率和标准化。

Grand View Research预计，到2025年，全球聊天机器人市场将达到12.5亿美元，年复合增长率为24.3%。此外，在甲骨文2016年的一项调查中，80%的商业决策者表示，他们已经在使用聊天机器人，或者计划在2020年之前使用聊天机器人。

聊天机器人已经成为虚拟助手的一部分，比如Siri、Alexa、Cortana和Google Assistant。此外，所谓的“社交机器人”会宣传问题、产品或候选人。ob欧宝娱乐app手机下载人们还将人工智能聊天机器人用于娱乐。Hello Barbie娃娃使用了ToyTalk公司开发的聊天机器人来和她的孩子主人对话。而且，聊天机器人甚至可以做一些不那么光鲜的事情，比如鼓励人们接种流感疫苗。

在聊天机器人领域的最前沿，机器人在人类接触仍然很重要的领域(如法律)执行更复杂、更微妙的功能。合法聊天机器人可以帮助你对交通违规行为提起上诉。在教育领域，会说话的机器人完成了许多功能，从作为课程助理到评分论文和征求学生反馈。它们是寻求陪伴的人的谈话对象，甚至是谈话治疗师，比如心理健康聊天机器人Woebot。正如2013年的电影《她》所说明的那样，人类与机器之间关系的基本规则仍在不断发展。

在营销领域，人们普遍认为人工智能和聊天机器人将是下一个大事件。许多营销人员认为，人工智能聊天机器人通过提供更好的客户服务、保持客户的售后参与以及为公司品牌增添“个性”，正在彻底改变商业。人工智能聊天机器人还可以帮助企业为客户创造更加个性化的体验，根据用户的问题和兴趣定制回应和内容。此外，聊天机器人价格便宜，能够全天候工作，而且从不发脾气。

尽管大肆宣传，但那些预测到2020年将发生人工智能营销革命的人(在Demandbase 2016年的一项研究中，80%的营销主管受访者)、那些对人工智能有非常自信的了解的人(26%)和那些在工作中实际使用人工智能的人(10%)之间存在明显的脱节。这样的发现让一些专家相信，人工智能和会说话的机器人不会像广告宣传的那样改变营销方式。大多数怀疑论者还认为，人工智能聊天机器人永远不会有真正的人性化，过度热情地使用它们可能会适得其反。

事实上，聊天机器人甚至会产生不信任。安全公司蒸馏网络表示，大约40%的机器人流量是恶意的。聊天和消息平台，如Yahoo Messenger、Windows Live Messenger和AOL Instant Messenger，已经因充斥着机器人而名声大噪，这些机器人往好了说，让聊天室充斥着垃圾邮件，往坏了说，试图诱使人们泄露敏感的个人信息。

Chatbots.org列出了世界各地使用的1350多个聊天机器人和虚拟代理。许多大品牌都创造了令人着迷的机器人，这些机器人与他们的客户和目标人群非常合拍。

例如，迪士尼在Facebook Messenger上创建了一个朱迪警官机器人，以推广2016年的电影《疯狂动物城》。用户帮助Judy警官破案，平均花费10分钟与机器人交谈。大量参与者完成了多个案例。Fandango的Facebook Messenger机器人提供放映时间、电影院位置和电影预告片链接。

必胜客的聊天机器人接受订单，回答有关食物的问题，并告诉顾客有关促销活动的信息。如果你不喜欢在星巴克应用程序的大量菜单中滑动，你可以通过与应用程序内置的聊天机器人对话来下单。此外，全食超市(Whole Foods)的聊天机器人还提供食物食谱;你可以用表情符号提示它这样做。

1-800-Flowers是最早在Facebook Messenger上部署机器人的公司之一，提供礼物建议，接受订单，并提供送货更新。H&M在Kik Messenger上的机器人将为使用H&M产品的用户设计服装。ob欧宝娱乐app手机下载同样在Kik上的丝芙兰(Sephora)机器人会向你展示如何化妆，并向你推荐可以在网上购买的丝芙兰产品。ob欧宝娱乐app手机下载

Lyft的Facebook Messenger机器人集成让你可以在Messenger应用程序中预订乘车并分享预计到达时间。Capital One有一个Amazon Echo Skill，可以处理余额查询，提取交易记录，并使客户能够通过语音命令进行支付。

要掌握聊天机器人的潜力，你需要了解它们是如何工作的，以及它们的功能是什么。

聊天机器人主要有两种:基于固定规则的聊天机器人和基于机器学习的聊天机器人。前者只响应指定的命令，并且只显示固定水平的智能。给这种机器人一个它不理解的命令，它就不知道该怎么做。它不会因为更多的交互或信息而变得更聪明。

第二种类型的聊天机器人结合了人工智能，具有理解语言的能力，而不仅仅是命令，以及学习的能力。这项技术导致了智能聊天机器人，它们可以发现新的模式，并在遇到更多情况时变得更聪明。

简而言之，聊天机器人的工作是接收输入数据，对其进行解释，并将其转换为相关的输出值。在接收到输入数据后，它必须进行分析并将其置于上下文环境中，以便对收到的提示确定适当的“反应”。

聊天机器人的人工智能有两个组成部分:机器学习和自然语言处理(NLP)。

机器学习是指系统在没有人为干预的情况下从经验中学习，然后使用它们学到的东西的能力。

虽然从理论上讲，我们有可能给一台机器提供指令，告诉它如何处理它可能面临的每一个语言提示，但写出这些指令需要永远的时间。到程序员完成工作的时候，人类语言可能已经进化了，需要新的编程。以这种方式编程的机器可以完全理解语言，但不切实际。

通过机器学习，计算机系统通过接触大量的例子(而不是被赋予更多的规则)来学习。这种方法以大脑的学习方式为模式，被称为神经网络。

机器学习采用算法最简单的形式就是告诉计算机该做什么的指令序列。算法可以以复杂的方式组合和排序。当聊天机器人接收到输入提示时，它必须分析提示和形式上下文，以便确定所需的输出。当聊天机器人通过输入数据进行训练时，它会搜索模式，并将其保存以供参考。这就是“学习”的过程。

更进一步说，深度学习是一种机器学习，它使用分层算法人工神经网络。深度学习涉及的技术不是特定于任务的算法，而是系统在数据中发现所谓的表征，使其能够理解原始数据。每一层算法依次由相互连接的人工神经元组成。这些神经元之间的连接被先前的学习模式和事件加权。这些算法从大量的数据中发现模式，并从这些模式中推断出如何对新数据做出反应。这种方法用于人工智能聊天机器人，其中预定义的一组响应是不可取的或不可行的。

聊天机器人的算法被赋予大量数据，它们探索模型(或模型)，使它们能够转换为程序员告诉它们的正确输出。(例如，程序员可能会输入不同的方法来询问某个问题，并只验证适当的答案。)

因此，数据可以被认为是一组示例，这些示例为大量给定的输入指定了正确的输出。机器的工作是从数据中提取并存储模式。聊天机器人继续“学习”——也就是说，提取和保存模式——每一个后续的数据输入。

自然语言处理(NLP)是聊天机器人智能的另一个组成部分，指的是它对人类语言的分析和综合。NLP利用预测分析，这是统计学、数据挖掘和数据建模技术的结合，旨在主动生成信息，而不必等待人类的提示。

NLP赋予聊天机器人学习和模仿人类对话风格和模式的能力。这有助于创造一种错觉，即聊天机器人是另一个人，而不是机器人。有许多开发人员开发了智能聊天机器人使用的NLP工具。其中包括IBM Watson、API。ai和Wit.ai。

但是，NLP面临着挑战，比如让聊天机器人推断出人类用户的感受，这是一种使用语言分析的情感分析能力。由于语音和情感充满了细微差别，开发人员一直在努力教聊天机器人从上下文中推断这些线索。

“测量情绪的环境对结果的应用有很大的影响。例如，现在从文本、音频或视觉数据中收集情感数据相对简单。将其应用于刺激环境才是真正的挑战所在。而且，书面语言或口头语言通常来自理性思维……因此，了解理性和非理性反应之间的差异可以帮助我们权衡结果，”Virdee-Chapman说。

虽然许多研究人员对真正智能的虚拟对话代理抱有希望，但今天任何与聊天机器人交谈过的人都知道他们太容易犯错了。很多人很容易就暴露了自己的机器人身份。因此，人类对机器人的监督仍然是聊天机器人生态系统的一个组成部分。

例如，当机器人执行少量可识别的任务时，它们会工作得更好，当对话类似于一组命令或指令时，它们会提供更好的用户体验。然后，它们可以将更复杂的操作交给人类主管。而且，如果机器人与公众互动，它们必须能够转移或忽略人类似乎很想与它们进行的荒谬、辱骂、歧视或其他不恰当的对话。

我们已经大致讨论了机器学习如何在聊天机器人中工作。在更细粒度的层面上，机器学习结合了许多不同的方法。

• 监督式机器学习算法这些最像上面详述的技术。它们涉及使用具有输入和输出的训练数据集，机器为此创建一个推断的预测函数，允许它在经过充分的训练后将输入转换为所需的输出。这种类型的算法还使机器能够从错误中学习——也就是说，当输入没有转换成期望的输出时。

• 无监督机器学习算法:这些是相似的，但使用的训练数据没有分类或标记。这里的想法不是生成输出，而是描述可能存在于未标记数据中的隐藏结构，因此机器的目标是推断出可以描述这些隐藏结构的函数。

• 强化机器学习算法它们使用一种行为-奖励学习方法，通过这种方法，机器学习哪些“行为”将获得奖励——包括延迟的奖励——通过试验和错误。目标是让机器能够在给定的环境中确定最合适的行为。

机器人专家伊戈尔·莫多奇(Igor Mordatch)怀疑深度神经网络能否真正成功地教会机器人模仿人类语言。他试图使用强化学习来赋予机器人创造和学习自己语言的能力。出现的机器人语言将被翻译成人类语言。最终的目标是人类和机器人之间的真正对话，这可能需要多种技术的结合。莫达奇的工作得到了OpenAI的支持。OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)参与创立了该公司，致力于开发造福人类的智能技术。

自然语言处理包括两个相关的子领域:自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。

自然语言理解这是一个复杂而微妙的过程，将人类语言输入(具有所有可变性)翻译成机器可以理解的形式。自然语言生成是相反的过程:将计算机生成的输出转换为提示符，并将其转换为人类用户可以理解的形式。

在快速发展的人工智能世界里，聊天机器人处于相当低的地位。它们被归类为弱人工智能，这意味着它们只能学习特定的、非常狭窄的功能，比如预订或在图书馆找书。另一方面，强人工智能将拥有与人类相当或超过人类的智力，并能够进行类似的智力过程多样性。

例如，聊天机器人A.L.I.C.E(人工语言互联网计算机实体)是一种弱人工智能实体，它使用一种名为AIML(人工智能标记语言)的标记语言，这种语言是专门为对话代理而设计的，并已被整合到其他alice机器人中。然而，它没有推理能力，仅仅依赖于匹配模式的能力。

一些聊天机器人在AI强度量表上的排名略高。例如，Jabberwacky学习如何基于用户交互构建响应和解析上下文，而不是依赖于不变的数据库。其他较新的聊天机器人将学习能力与不断发展其沟通能力的进化算法结合起来。然而，没有一个聊天机器人能够进行流畅的、广泛的、典型的人与人之间的交流，而且聊天机器人的开发通常仍然是狭隘的。

那么，在会说话的机器人的背景下，什么构成了智能?

通俗地说，聊天机器人的智能水平是它在几个相互关联的领域中的表现的总称。智能聊天机器人通常能够“学习”，并利用其经验来提高其表现。

如果机器人能够识别出理想的结果(一项具有挑战性的任务)，计划一个多步骤的过程来实现这些结果，然后自主地工作来实现这些结果，那么它们就是智能的。这一系列活动被称为“感觉-思考-行动”过程。此外，机器人需要知道如何提出问题，以便收集执行所有步骤所需的信息。

智能聊天机器人还能理解用户的需求，并随时准备满足用户的要求。如果聊天机器人能够轻松处理不同风格和话题的对话，那么它们就是智能的。所谓的聊天机器人生成模型能够提出新的回应，而不仅仅是从预定义的回应中检索。生成模型可以参与复杂、较长的对话，并处理来自客户的多个问题。随着聊天机器人执行的任务变得越来越复杂，提高它们的智商也变得越来越困难。

鉴于聊天机器人技术的进步以及我们经常遇到的机器人，你现在可能渴望找到下一个与你交谈的虚拟对话代理。

这里有一些迹象。聊天机器人通常会以超人的速度说话和做出反应，尤其是在处理数学或简单的语言输入(如“是”或“否”)时。聊天机器人的语音输出在上下文中可能是不自然的:它们可能会用完整的、公式化的句子结构说话，或者相反地，太不正式了。但是，这些特征并不能说明问题。更重要的是他们使用重复输出的习惯，比如反复告诉你他们不明白你在说什么。

聊天机器人也可能会因为太过努力地向你推销东西、吹嘘产品、给你发送你没有要求的链接而暴露自己。ob欧宝娱乐app手机下载恶意聊天机器人也可能在你没有表明想要购买的情况下要求你提供敏感信息。

最后，如果你一直和聊天机器人说话，绝大多数聊天机器人都会暴露自己。问他们对当前事件的看法或感受，或者只是用填充词和单音节的回答让对话停滞不前，聊天机器人的局限性最终会变得很明显。

如果您正在考虑为您的业务部署聊天机器人，那么您可能会考虑从传统的机器人开始。消息机器人的主要功能是与用户交换消息，这个术语不应该与内置在Facebook Messenger等消息平台中的机器人混淆，后者可能除了交换消息之外还有其他功能。

消息机器人是经典的聊天机器人。“消息机器人”也不是“对话机器人”的同义词;后者描述了一种特定类型的消息机器人，主要用于与用户对话。消息机器人使用消息传递接口来承担各种功能。在不久的将来，它们可能会取代你手机上的一些应用程序。如果你只需要发送信息，你就不需要披萨外卖或拼车应用了。

Facebook Messenger是最大的聊天机器人平台。当Messenger于2016年向开发者开放部署时，头六个月创建了3万个机器人，第一年创建了10万个机器人。聊天机器人在微信和Kik上也有特色，它们以个人联系人或群聊参与者的身份出现。这些平台上的非消息机器人会做一些事情，比如玩游戏，帮助你学习，向你发送精心策划的内容，并提供个人任务协助。

如果你想尝试一些信息机器人，这里有一些受欢迎的:

• 阿拉斯加航空公司的珍:这个机器人回答输入的关于航班和公司的问题。

• Rare Carat的Rocky:这个机器人会回答你关于钻石的问题，并帮助你寻找一颗在你的预算范围内且符合你的规格的钻石。

• Expedia在Facebook上的Bot:这个应用程序搜索酒店选项，并引导用户到网站进行预订。

• 米拉:当员工需要请病假时，Overstock.com的这个内部机器人会协调沟通。

开始使用人工智能聊天机器人的一个好地方是将它们部署在潜在客户花时间的社交媒体平台和消息应用程序上。在月活跃用户方面，即时通讯应用已经超过了社交网络应用，在过去几年里，人们在社交和即时通讯应用上的会话数量和花费的时间都在飙升。所以，如果你想让聊天机器人发挥作用，它们必须在你的客户出没的地方与你的客户互动。

Mitul Makadia，机器人开发公司的创始人马鲁蒂Techlabs他表示，聊天机器人可以帮助企业降低成本、提高效率、实现内部职能的自动化，并扩大客户服务的保留率。

Makadia指出，在其他强大的用例中，聊天机器人可以在你的网站上处理潜在客户的生成，或者在库存需要补充时通知你。聊天机器人可以让你更容易地提供产品建议，并向客户推送个性化交易。ob欧宝娱乐app手机下载他们还能够接受付款，因此客户参与可以转化为真正的底线收益。

GoHire的杜阿尔特表示，客户支持和销售现在是聊天机器人的主要用例，但它在人力资源领域的吸引力也很强。

“聊天机器人可以对合格的销售前景产生立竿见影的影响，降低了高薪销售团队手动回复不合格销售前景的成本。在客户支持方面，这是一个批量效率解决方案。聊天机器人可以显著扩展到一级支持问题，”杜阿尔特指出。

“在招聘和人力资源部门，聊天机器人被用来吸引和获取候选人，欧宝体育app官方888同时也对他们进行所需技能的预筛选。杜阿尔特继续说道:“我们已经看到客户使用聊天机器人的求职者申请率提高了500%，因为与职位描述和网页申请流程相比，聊天机器人具有吸引力。”

聊天机器人也是征求客户反馈的好方法，如果手工完成，这是一个昂贵且耗时的过程。有一台收集反馈的机器加速了对反馈的分析。此外，它可以帮助建立品牌形象。聊天机器人可以帮助简化和标准化客户服务，改善客户的求助体验，减少客户的沮丧情绪。

聊天机器人还可以在公司内部自动处理业务难题，比如协调会议日程安排。聊天机器人会坚持完成任务，因为它们举止友好，可以更快地得到回应。

但是聊天机器人——尤其是那些被设计为对话的机器人——如果不能表现出情境化的能力或以类似人类的方式做出回应，就会很快失去人们的欢迎。从ELIZA中我们知道，毫无疑心的聊天机器人用户愿意将人类智能归因于那些只表现出相同外表的聊天机器人，但是一个重复的、不能令人满意的响应或过时的机器人将成为一种负担。

为了避免这些问题，请确保机器人所使用的信息数据库保持更新，并使用具有学习能力的机器人。能够通过NLP和其他用户行为准确判断人类情感的聊天机器人在很大程度上仍处于发展阶段，但是，当它们得到完善时，它们将是用户参与度的一大进步。

虽然聊天机器人被设计成像人类一样互动，但真正的人类知道他们在和机器而不是人互动，通常不会回报这种帮助，尤其是在他们匿名使用聊天机器人的情况下。你的聊天机器人可能会收到各种各样奇怪的提示，从模糊的、无关紧要的到淫秽的。这就是为什么一个有效的聊天机器人需要能够温和而坚定地引导用户朝着它想要完成的方向前进。

记住，有了客服机器人，客户最终关心的是他们是否得到了他们想要的服务。与机器人交谈的新鲜感，无论它有多可爱，都不能取代良好的服务。把客户放在客户服务机器人战略的中心，确保机器人实际上是对你现有服务体验的改进。不要让人们等着跟一个没有帮助的机器人说话。

传统的机器人开发是一个三阶段的过程，包括设计、构建和分析。设计包括定义聊天机器人的外观以及它如何与用户交互。构建是创造聊天机器人的大脑，即它理解输入并产生输出的能力。分析监控聊天机器人的表现，并提供改进其工作方式的指导。

聊天机器人开发平台或聊天机器人构建器简化了聊天机器人构建过程。不熟悉编程的人可以使用简单的拖放来创建聊天机器人。基于云的聊天机器人开发平台，如Oracle Cloud和IBM Watson，提供了企业可以利用的NLP处理和人工智能功能。其他平台包括Chatfuel和Pandorabots。这篇文章上10个最流行的工具可以帮你选择。

如果你想要更高级的东西，你需要对它进行编程，这需要选择一种编程语言。编程语言与机器人与用户交谈的语言无关;它是机器人内部工作的编码语言。

托管聊天机器人的平台，如Facebook、Telegram和Slack，支持最流行的语言，包括Python、PH和Java。但是，由于语言的选择对机器人有影响，这里有一些你应该问的基本问题。

• 开发人员使用哪种语言最舒服?显而易见的答案是使用开发人员喜欢的任何语言，但对于新手程序员来说，Python是一个不错的选择:它用途广泛，易于掌握。

• 你希望机器人内置什么样的人工智能功能?Python也是一个赢家，因为它是人工智能领域中使用最广泛的语言之一。自然语言工具包(NLTK)，被称为“NLP集成的祖父”，是用Python编写的，该语言具有广泛的机器学习算法库选择。

• 你想让机器人多快运转?Java和c++的执行速度比Python快，但是您必须要问的是，速度的提高是否值得为您能够构建到bot中的较低的智能进行权衡。

Tony Lucas，联合创始人AI交谈(2018年1月被Smartsheet收购)，建议公司迅速部署聊天机器人，然后根据它们的表现对它们进行改进。他说:“我给客户的最好建议是快速构建，向一小群用户发布第一个最小版本，然后迭代，迭代，再迭代。

使用聊天机器人会带来一些棘手的选择和道德困境，尤其是在聊天机器人越来越难以与人类区分的情况下。

例如，是否可以创造出试图冒充人类的机器，这样它们就可以与真正的人类交流了?虽然有些机器人直接成为机器，但其他机器人则不是。他们很擅长隐藏自己的本性，从而引发人们对使用聊天机器人而不透露它是否合乎道德的质疑。

Change Sciences的帕夫利斯卡克认为，诚实至关重要，尤其是在机器人处理敏感信息的时候。“一个重大的道德问题是透明度。人们知道他们在和聊天机器人说话吗?或者，他们认为他们在和一个人说话吗?有些聊天机器人是两者的混合体。从道德上讲，人们有权知道，”她说。

数据隐私以及聊天机器人如何处理收集到的信息也是热门话题。如果聊天机器人收集的数据是内部共享的，客户在开始与聊天机器人交谈之前需要知道这一点。考虑到当用户知道他们正在与聊天机器人互动时，他们可能会被引诱进行不太专业的交流，有多少用户会放心地知道与聊天机器人的对话记录可能会被真人阅读?

恶意的聊天机器人为这些代理增加了潜在的犯罪维度。一个旨在歪曲其身份、未经用户同意收集和使用信息或伤害用户的聊天机器人显然是不道德的，甚至可能是非法的。随着它们逐渐认识到，对话机器人不能接受粗俗和淫秽的言论，也不能提供歧视性或暴力的观点。还记得微软(Microsoft)的Tay吗?它在被教导支持恶毒的种族主义后，不得不(在24小时内)下线。

另一个目前陷入隐私灰色地带的聊天机器人是Woebot，这是一款由斯坦福大学心理学家和人工智能专家开发的谈话治疗聊天机器人。Woebot通过聊天、情绪跟踪、视频和文字游戏来帮助人们管理心理健康，科学家们在研究了用户与Woebot的互动后发现，这款机器人减少了人际焦虑，也许是因为用户不像害怕被机器评判那样害怕被另一个人评判。

Woebot用户自我报告说，在短时间使用该机器人后，抑郁和焦虑症状有所减轻。但隐私活动人士一直对Woebot持批评态度，因为它通过Facebook Messenger工作，Facebook拥有与Woebot的所有对话内容，并知道人类用户的真实身份。

其他缺点阻碍了聊天机器人的发展。首先，他们无法准确判断问题的背景。人类几乎可以在瞬间将对话语境化，但聊天机器人甚至无法“记住”几分钟前提供的细节。他们对情感线索的把握也很差，这意味着他们不知道是时候把问题升级给人类代理了。

有些机器人根本就不智能，因为它们不能完全响应交互。这类机器人基本上是经过修饰的决策树，试图在树外寻找选项会让用户很快陷入死胡同。

此外，在某些领域，如教育和医学，聊天机器人的传播受到对互动“非人性化”的担忧的限制。许多人不愿意和一个不能表现出真正同理心或同情心的机器人说话，而且，在某些文化中，不得不与机器而不是人类打交道甚至可能被认为是一种侮辱。即使机器人获得了更强的情感解读能力，人们的疑虑可能依然存在。

随着人工智能的进步，这些担忧会被放大。在2013年出版的《我们最后的发明:人工智能和人类时代的终结》一书中，作者詹姆斯·巴拉特探讨了人类或超人人工智能的风险，称它将难以控制。

在一个更平凡的层面上，研究人员正在努力帮助机器人展示个性的外表，以改善它们缺乏人情味的对话。

这些问题和其他问题正促使技术人员致力于完善人工智能聊天机器人。它们面临着重要的发展里程碑。

匡威人工智能的卢卡斯表示:“这个行业还处于非常早期的阶段，还有很多事情要成熟。”他坚持认为:“可靠的用例和投资回报率将得到展示，公司将更习惯于在内部和外部使用聊天机器人，支撑机器人的技术也将成熟，使构建更强大、更灵活的解决方案变得更容易。”

卢卡斯认为主要有三个优先事项:

• 讲故事他指出:“聊天机器人故意设计了一个有限但结构化的界面。这使得构建它们变得容易，但也意味着比起传统的UI/UX人员，拥有一个懂得如何讲述品牌故事或构建互动对话的人更为重要。这也意味着存在这样一种风险，即构建的机器人确实有用，但使用起来并不直观或令人愉快。”

• 合适的用例卢卡斯说，经过2016年和2017年几年的实验，机器人被构建成许多没有用的用例，该行业的重点是“现有的，已知的问题，人们今天如何工作，他们如何更好地工作，以及工作的未来。”这意味着在聊天机器人中真正解决有意义的问题和发现价值要容易得多。”

• 发现vs传播用户如何发现聊天机器人能做什么，以及同样重要的是，它不能做什么?“具有明确能力和界限的范围狭窄的机器人是今天看到成功的地方，我相信这种情况将继续下去。但是，也需要确保用户能够轻松地发现可用的新功能，”Lucas认为。

那么聊天机器人将走向何方呢?

GoHire的杜阿尔特表示，随着构建和维护聊天机器人的工具变得更便宜，小型组织将更容易使用聊天机器人。

用户体验和减少用户挫折感是开发人员研究的主要领域。他们正在寻求将语音与用户友好的图形对话界面相结合。这种配对将整合自然语言输入，无论是文本还是语音格式，以及图形元素，以实现无缝和无摩擦的交互。这一进步将使聊天机器人更自然地与人交谈，对不懂技术的人来说更容易接近，而且可能不那么令人沮丧。

帕夫利斯卡克预计在帮助聊天机器人获取情感线索方面将取得进展。“情感人工智能可以检测情绪的物理痕迹，有助于识别客户何时感到压力。最终，这将有助于聊天机器人以更大的同理心进行交流。”

说到让聊天机器人看起来更人性化，Facebook一直在尝试教聊天机器人如何做闲聊它没有充满奇怪的、不合逻辑的跳跃;专家们认为，这将有助于让他们更有风度。

聊天机器人开发的另一个热点领域是NLU能力的增强。这应该能让聊天机器人更好地理解用户的需求。

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