陪聊机器人哪家强？竟然让外国人逐步放弃输入法

由 editor Chen 提交于周一, 28 十一月 2016 - 18:06

商业正在深挖人工智能的价值，通过虚拟助手可以帮顾客搭配衣服、叫车等几乎一切服务，不需要等着下一个有空的服务员。如今，当顾客通过应用程序要求H&M造型师给出搭配建议或是大通银行的工作人员查询账户信息，基本上都是聊天机器人在终端应答。

这些虚拟的助手与真人不同，他们会全力提供服务，聊天机器人比真人更快更准确，并且随叫随到。
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这些助手根据对话的要求提供快捷自然的回复。例如，H&M的聊天机器人可以根据上衣搭配饰品，其他的机器人可以用Facebook的信息平台用Uber叫车，微信可以通过亚洲的几家银行付款。

据纽约时报报道，美国商业银行和万事达信用卡最近宣布，他们就会相仿Facebook和amazon启用聊天机器人为顾客解答财务问题，转账和提供建议。

在自然语言和机器学习上的进展，再加上有足够的数据能够做训练—使得聊天机器人在这些工作上愈发有效率。Beccue说尽管关于聊天机器人的报道不断持续，但是这方面的科技在去年确实有很大进展。

聊天机器人是人工智能应用于商业的典型事例。没有“全面”和“强”AI系统可以与真人无异地处理持续对话。但是机器人确实是可以在实际工作中发挥作用的并且范围广泛，并提供了挑战的机会。英特尔首席数据员Bob Rogers说。
“我们看到很多地方AI在帮助人类工作，使得人类的生活更方便和有趣，将我们人类的可能发挥到其他地方”
聊天机器人遇到的挑战

客服工具如苹果的Siri已经达到了95%的正确率，但是仍然有很多值得探索。语言是复杂且微妙的。即便是书面形式，由于缺少重音，语调，背景。想正确理解还要包括分辨出笔误和讽刺意味，以及文化差异。
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人类是擅长分辨这些细微的差别的。然而机器面临一个落差巨大的学习曲线。人类理解自然语言的原因归结于理解周遭世界以及语境。语言本身不具备通过词语就能准确表达和传达的准确性。而聊天机器人的最重要的一个改进方式就是通过机器学习曾经交互过的经验。反馈回路十分严谨，企业构建系统为了观察使用者对于答复的内容有什么反应，并利用这些数据改进下次的答案。这就是一种二次学习的过程。

当然，还是有其他隐患，例如Twitter用户近期“训练”了Tay，微软的实验性Twitter聊天机器人，大肆宣扬纳粹。
社交工程和黑客是商业重新思考将聊天机器人设为正式服务。在一项关于聊天机器人的研究中显示，Wannemacher和他的同事发现有1/3的时间聊天机器人无法完成顾客的需求或是提供奇怪并尴尬的体验。“当涉及到钱的时候，人们就没有那么大度了。”

选定一个合适的领域是关键
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聊天机器人集中在一个具体的任务时，表现得更。例如，找到一顶适合靴子的帽子，而不是试着理解一个人说了或可能会说什么。聊天机器人或是智能助手可以在在一个很窄的领域保持稳定，和对于企业来说是好事，例如相同的终端客户问题。

听和学
为提高聊天机器人的效果，一些公司在寻找虚拟和真人结合的服务。
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例如从一个虚拟客服，之后服务出问题了，机器人会自动说我无法为你解决你是否想换成人工服务？但是虚拟客服还是持续听下去，从人工服务中学习解决方案，之后这个答案就提交给编辑，审核成功后将此答案添加到人工智能的擅长项中。

这对于人工智能与人类工作结合是一个很好的说明。如果一个聊天机器人不知道如何内外混搭，在另一端的时尚达人一定知道。

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