聊天機器人

聊天機器人

聊天機器人(Chatterbot)是經由對話或文字進行交談的電腦程式。能夠模擬人類對話,通過圖靈測試

聊天機器人可用於實用的目的,如客戶服務或資訊獲取。有些聊天機器人會搭載自然語言處理系統,但大多簡單的系統只會擷取輸入的關鍵字,再從資料庫中找尋最合適的應答句。目前,聊天機器人是虛擬助理(如Google智慧型助理)的一部分,可以與許多組織的應用程式,網站以及即時訊息平台(Facebook Messenger)連線。非助理應用程式包括娛樂目的的聊天室,研究和特定產品促銷,社交機器人

基本介紹

  • 中文名:聊天機器人
  • 外文名:chatbots
  • 誕生於:20世紀80年代
  • 別稱:“阿爾貝特”
  • 語言BASIC語言
  • 學科:計算機
簡介,盛行緣由,進展,種類,使用於對話系統,通訊平台,教育,各種疑問,

簡介

聊天機器人(chatterbot)是一個用來模擬人類對話或聊天的程式。“Eliza”和 “Parry”是早期非常著名的聊天機器人。它試圖建立這樣的程式:至少暫時性地讓一個真正的人類認為他們正在和另一個人聊天。
Chatterbots已套用於線上互動遊戲Tinymuds。一個單獨的玩家可以在等待其他“真實”的玩家時與一個chatterbot進行互動。目前至少有一個公司正在製造一種產品,這種產品讓你建立一個chatterbot以便用來掌握相關市場或關於你網站的其它問題。不難想像兩個chatterbots互相交談甚至互相交換關於自身的信息,如此一來,他們的對話將會變得更為複雜。(看看人工智慧就會知道這個想法如果實現了會引起怎樣的驚慌)。當然,他們可以使用更多普通的聊天縮略詞。

盛行緣由

說白了,聊天機器人產生的原因是,研發者把自己感興趣的回答放到資料庫中,當一個問題被拋給聊天機器人時,它通過算法,從資料庫中找到最貼切的答案,回復給它的聊伴。
此外,聊天機器人的成功之處在於,研發者將大量網路流行的俏皮語言加入詞庫,當你傳送的詞組和句子被詞庫識別後,程式將通過算法把預先設定好的回答回復給你。而詞庫的豐富程度、回復的速度,是一個聊天機器人能不能得到大眾喜歡的重要因素。千篇一律的回答不能得到大眾青睞,中規中矩的話語也不會引起人們共鳴。此外,只要程式啟動,聊士們24小時線上隨叫隨到,堪稱貼心之至。

進展

早期經典的聊天機器人是 ELIZA (1966)與 PARRY (1972)。近期值得注意的則包括 A.L.I.C.E.,Jabberwacky,以及 D.U.D.E。雖然 ELIZA 和 PARRY 僅僅用於模擬筆談,現在許多聊天機器人納入遊戲及網路搜尋的功能。1984年,《警察的鬍子造了一半》(Policeman's Beard is Half Constructed)出版,據稱作者是聊天機器人“瑞克特”(Racter)。
相關的人工智慧領域是自然語言處理。通常“弱人工智慧”(Weak AI) 領域使用專門的軟體或程式語言以完成特定的功能。例如 A.L.I.C.E.使用一種叫做 AIML 的標記式語言,適用於談話代理的功能,並且已被各類開發人員採用,他們的產品叫做愛麗絲機器人(Alicebots)。不過 A.L.I.C.E.仍是純粹運用類型配對的技巧,缺乏思考能力, 跟1966年的 ELIZA 並無不同。“強人工智慧”(strong AI) 則不同, 必須有智慧和邏輯推理的能力。
Jabberwacky 基於與使用者的即時互動,習得新的對答和語境,而不是驅動於靜態的資料庫。一些較新的聊天機器人也融合了即時學習與進化算法,根據每次聊天的經驗,改善溝通的能力,一個著名的例子是“凱爾”(Kyle) ——2009年裡奧迪斯 (Leodis) 人工智慧獎得主。不過,至今通用型的談話人工智慧仍不存在,有些軟體開發人員專注於實用方面:資訊檢索。
“聊天機器人”競賽聚焦於圖靈測試或者更特定的目標。其中的兩個年賽為“羅布能獎” (The Loebner Prize) 和“話匣子挑戰賽” (The Chatterbox Challenge)。

種類

TalkBot
最初作為一個線上聊天系統,TalkBot 是克莉斯·克沃特於1998年用javascript 和PERL語言編寫完成的,並於2001年和2002年兩次獲得“Chatterbox Challenge”比賽的冠軍。
Elbot艾爾伯特
在德語聊天機器人查理的程式改進後誕生了艾爾伯特,2000年底德語版艾爾伯特就開始線上聊天,並且到了2001年連英語版也有了。在2003年獲得“Chatterbox Challenge”比賽冠軍。
eLise伊莉斯
講德語的聊天機器人。伊莉斯由Java分子編輯器前端、Java伺服器以及一種知識編輯器組成。其中,知識程式包括了1100多節點,而且還在不停升級。
Alice艾麗斯
1995年11月23日,艾麗斯Alice誕生了。艾麗斯的名字是由英文“人工語言線上計算機實體”的頭一個字母的縮寫拼成。科學家華萊士將這個聊天程式安裝到網路伺服器,然後待在一邊觀察網民會對它說什麼。隨著華萊士對艾麗斯的升級與艾麗斯聊天經驗的日漸豐富,艾麗斯越來越厲害。2000年、2001年、2004年艾麗斯三奪勒布納獎。艾麗斯是喬治的強勁對手,曾一度被認為是最聰明的聊天機器人。
Laylahbot蕾拉伯特
由原始的艾麗斯程式改頭換臉而來。整個程式和華萊士在2002年編寫的艾麗斯的程式基本沒什麼差別。蕾拉伯特的存在是試圖對基本的“人工語言線上計算機實體”聊天機器人的性能、功能提供一個範本。
愛情玩偶
一個可以領取機器人,打造自己的聊天機器人,名字,和圖片可以自己添加。也算國內比較好玩點點了的聊天機器人。玩家也可以自己是調教他的對話。缺點也很明顯,因為語言部分是聯通的,所以違和感極強……

使用於對話系統

聊天機器人通常整合於對話系統,例如虛擬助理,使其能夠在其主要的專家系統的範疇之外進行閒聊等等。

通訊平台

目前聊天機器人廣泛運用於即時通訊平台,例如臉書 Messenger,WeChat,LINE和 Kik,以娛樂、零售行銷、以及客服為目的。此外,即時通訊平台提供易於整合的webhook,使得第三方開發商易於可通用於不同通訊平台之聊天機器人。這些軟體機器人以客服的身份出現或是成為團體聊天的一員。有些即時通訊的機器人可以連線外部資料庫,提供使用者新聞,氣象,導航,電影放映時間,股價等資訊。達美樂、必勝客、迪士尼、Nerdify、雅瑪多 Line、全食超市都已推出各自的聊天機器人,以便與終端消費者增進交流,推銷公司的產品與服務,並且讓消費者訂貨更加方便。2016年,觀光業的一些旅行社和航空公司透過 Messenger 推出了聊天機器人的服務,墨西哥航空利用人工智慧售票、回答問題,墨航和荷蘭皇家航空並且提供航班資訊,處理乘客報到,發出行動登機證,推薦旅館、餐廳、目的地行程。中國的旅行社在此之前已用 Wechat 提供這些服務。

教育

有些聊天機器人,例如 Nerdify 開發的 Nerdy Bot,針對大中小學生面對的問題,讓學習更簡單又有效率。該軟體利用臉書 Messenger 即時回答學生作業相關的問題以便加速學習。加大爾灣分校圖書館的聊天機器人 ANTswers,2014年開始試用,被認為非常成功。

各種疑問

如何評判一個機器人是否足夠智慧型。
旁觀者大多認為一個機器人能夠回答的問題多,可以視為較智慧型,而不論是什麼數據結構或算法的機器人,只要堆砌足夠大的數據,在回答問題方面都能做到較為相近的正確率,顯然,能夠回答的問題數量只是代表了這個機器人後台的資料庫是否足夠大。
而智慧型不應是比較誰的資料庫足夠大,智慧型是多方面的體現:
1、學習能力
這是最根本,也是最難以提升的一條標準,一個可以自動成長、但數據量很小(能夠回答的問題較少)的機器人顯然是比一個不能自動成長、但數據量龐大(能夠回答的問題較多)實用。機器人的本質是幫助人類,減少人類在各個領域的勞動量,如果一個機器人需要人工錄入所有的知識,這本身就增加了人類的負擔,是與製造機器人的初衷所違背的,這也是當前聊天機器人雖然較熱,但套用較少的一個根本原因。
2、數據篩選能力
在擁有了自學習能力之後,機器人是對知識照單全收,還是有選擇的學習較為正確的知識,是進一步評判機器人智慧型程度的一個標準。
如果機器人只能對知識照單全收,這個學習能力是不完整的,機器人還應或多或少擁有篩選能力。
3、自升級能力
在機器人按照設計者的數據結構、算法做到了自學習,並且擁有了一定程度的知識篩選能力之後,自升級能力會成為下一個堡壘。
學習能力的本質是按照設計者的算法將輸入數據結構化為這個機器人的數據組織結構。
當“按照初始算法去結構化各類輸入數據”之後,經過統計,發現這類規則不能適應某類知識組織形式或某領域知識時(錯誤率提高),設計者們應考慮如何讓機器人嘗試調整算法規則和數據組織結構以使得在錯誤率較高的知識組織形式或領域降低學習的錯誤率。
而很多早年出現的各類中文機器人,由於使用的都是最原始的“關鍵字匹配”方式,並沒有數據結構的概念,是不應列入“智慧型聊天機器人”的範疇。
以下是A和J的一段對話:
1-A:你做夢么?
2-J:做。
3-A:當然。那么,你能記住你的夢么?
4-J:我能非常清晰生動地回想起它們
5-A:是怎么樣的?
6-J:我還不想跟一個機器人調情
很明顯,機器是可以有“記憶的”。
如果沒有長時記憶體,根據第2句:做。如何能夠產生第3句?
如果沒有長時記憶體,A是不會知道第2句的“做”是指的做什麼,而第3句卻精確的繼續圍繞“夢”的話題在討論,說明A是有長時記憶體的。
飛信助手同樣還沒能在這方面更進一步,它只能對一句話做出快速反應,而沒有連貫的思維能力和邏輯能力。距離真正的人工智慧,飛信助手還只能稱得上是小把戲,本質上它沒有主動思考聯想和記憶的能力。正如獲得勒布納獎銅獎的羅伯茨所說:“我並不深信圖靈的理論,也不相信艾爾博特能思考。”作為艾爾博特的創造者,他打比方說,“如果你知道一種魔術秘密何在,明白它如何完成,它對你來說就不再神秘。”
但是它又確實代表著一種方向,在一定意義上,飛信助手相當於一個網路搜尋引擎,負責網路信息的自動搜尋、查詢和處理,只是,它更親切形象化,更符合人際交流習慣。飛信助手們的出現,似乎也有另一層意義,它展現出來的聰明與狡黠,會不會意味著——我們人類的思維和語言也許沒有這么難模仿?會不會意味著——人類的語言習慣可以被總結複製,然後再將這個規律用在人類身上?
再進一步想像一下,或許某一天,電影《黑客帝國》里的場景真的會出現。人類製造了機器人,機器人卻叛變,與人類爆發戰爭。會思考的電腦控制了人腦,人類則在電腦的欺騙下生活?
2014年,國內首個人工智慧公司北京光年無限科技有限公司推出了圖靈機器人,是中文語境下智慧型度較高的機器人大腦,是全球領先的中文語義與認知計算平台。
圖靈機器人對中文語義的理解準確率高達90%,可為智慧型化軟硬體產品提供中文語義分析、自然語言對話、深度問答等人工智慧技術服務。
圖靈機器人要套用場景包括智慧型客服、虛擬機器人、智慧型手錶、智慧型車載和智慧型家居。其中虛擬機器人可接入微信、QQ等平台,搭建聊天機器人,與用戶流暢交流。圖靈機器人提供自然的中文對話能力,精準的中文語義分析能力,準確判斷用戶意圖,同時還具有豐富的上下文場景及強大的自我學習能力。

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