聊天機(jī)器人正在變得越來(lái)越好，更重要的是，非開(kāi)發(fā)人員更容易使用構(gòu)建聊天機(jī)器人和會(huì)話代理所需的工具。第一個(gè)基于文本的對(duì)話式聊天機(jī)器人是ELIZA，它是約瑟夫·魏岑鮑姆(Joseph Weizenbaum)在MIT研究項(xiàng)目中于1966年開(kāi)發(fā)的。它更像是一種概念上的“玩具”，而不是對(duì)可以與人類(lèi)進(jìn)行真實(shí)對(duì)話的系統(tǒng)進(jìn)行的深入研究。

從那時(shí)起，可以使用自然語(yǔ)言與人互動(dòng)的基于文本和語(yǔ)音的助手的使用激增。根據(jù)Business Insider的數(shù)據(jù)，到2019年，聊天機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模已增長(zhǎng)到超過(guò)29億美元。從歷史上看，這些聊天機(jī)器人中的絕大多數(shù)本質(zhì)上都是簡(jiǎn)單的，無(wú)法歸類(lèi)為智能。但是隨著開(kāi)發(fā)人員使用AI，聊天機(jī)器人正朝著更高的可用性和更高級(jí)的功能前進(jìn)。

分解典型的聊天機(jī)器人

聊天機(jī)器人旨在提供可以通過(guò)文本或語(yǔ)音格式以對(duì)話方式與人類(lèi)交互的應(yīng)用程序功能。當(dāng)用戶(hù)更喜歡對(duì)話交互而不是鍵入，滑動(dòng)或單擊時(shí)，最好使用聊天機(jī)器人和對(duì)話助手。這包括來(lái)回交互更有效的情況，以及不便或無(wú)法進(jìn)行物理輸入的情況，例如開(kāi)車(chē)時(shí)。

自從ELIZA以來(lái)，已經(jīng)創(chuàng)建了更多聊天機(jī)器人。他們通常遵循以下模式：檢測(cè)關(guān)鍵字并使用準(zhǔn)備好的響應(yīng)，這些響應(yīng)可以針對(duì)不同的情況以不同的方式進(jìn)行組合。這些漫游器還使用與數(shù)據(jù)的連接來(lái)將先前的答案用于將來(lái)的響應(yīng)。

但是，這些系統(tǒng)在大多數(shù)情況下并不是特別智能，因?yàn)檎嬲闹悄懿粌H僅是檢測(cè)關(guān)鍵字并采用預(yù)定義的句子作為答案。

使聊天機(jī)器人更加智能

人工智能正在為這些聊天機(jī)器人增加功能，并通過(guò)利用自然語(yǔ)言功能來(lái)幫助彌合人機(jī)之間的鴻溝。這些更智能的聊天機(jī)器人功能更強(qiáng)大，并在各種不同的環(huán)境中使用，例如在線客戶(hù)支持，電話互動(dòng)，信息檢索，在線商務(wù)或技術(shù)支持協(xié)助以及語(yǔ)音助手的日益普及。

由于聊天機(jī)器人易于部署，因此公司發(fā)現(xiàn)它們是組織內(nèi)AI的絕佳首次使用案例。由于僵尸程序可以提供一致的結(jié)果，而無(wú)需睡覺(jué)或休息，因此公司能夠使它們保持部署狀態(tài)以與客戶(hù)互動(dòng)。包括銀行，金融，零售和其他組織在內(nèi)的組織都擁有支持AI的聊天機(jī)器人，以幫助增強(qiáng)客戶(hù)參與度，收集基本的客戶(hù)信息并回答公司的一般性問(wèn)題。