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转自：什么是人工智能，聊天机器人主要解决哪些问题？_数智集的博客-CSDN博客
【嵌牛导读】你接触过聊天机器人吗？本文摘录了人工智能在聊天机器人方面的相关内容。
【嵌牛鼻子】人工智能运用在聊天机器人方面。
【嵌牛提问】人工智能在聊天机器人中有什么运用呢？
【嵌牛正文】
文章一：什么是人工智能，聊天机器人主要解决哪些问题？
（来自什么是人工智能，聊天机器人主要解决哪些问题？_数智集的博客-CSDN博客）
一、人工智能是什么
人工智能（Artificial
Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
李开复对人工智能做过这样的定义：
首先是感知，包括视觉、语音、语言；感知可能是帮助识别一张图里，一个婴儿在沙发上抱着泰迪熊；
然后是决策，包括识别、推荐、预测、判断；比如GoogleNow通过你过去做的事情推测你接下去要做什么；
最后是反馈，包括生成、机器人、自动化；比如无人驾驶汽车通过各种传感器捕捉的信息后，用来做最后的决策——比如怎么去操作方向盘、油门、刹车等。
人工智能里面有很多先进的技术，自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，下面，我们首先来了解一下自然语言处理技术以及其典型应用。
二、自然语言处理应用——聊天机器人
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类语言之间的相互作用的领域。核心技术有机器翻译、聊天对话等，主要的应用有搜索引擎、问答系统等。
问答系统本质上是一个信息检索（IR）系统，只是它从文本中获取更多信息，返回更加精准的答案。
传统的问答系统将按照以下的流程工作：（1）问题解析（2）信息检索（3）答案抽取。
典型的就是聊天机器人，一种自动的问答系统。模仿人的语言习惯，通过模式匹配的方式来寻找答案。在它们的对话库中存放着很多句型、模板，对于知道答案的问题，往往回答比较人性化，而对于不知道的问题，则通过猜测，转移话题，或者回答不知道的方式给出答案。
聊天机器人主要解决下面四个问题：
第一个怎么让你的“女朋友”能听你的话并想出应该回复什么。
针对内容为导向的对话，系统中有内容管理模块，会在网上爬取信息，然后选取相关内容进行对话；
第二个问题是怎么样进行开放式的话题，让聊天一直持续下去。
在开放式话题上，该机器人需要涵盖很广的内容，并且需要区分领域和话题。会首要响应用户的需求，同时将内容推荐作为潜在任务来推进对话的进行；
第三个问题是怎么样贴合用户爱好，聊相关话题。
聊天机器人以用户为中心，以内容为导向。构建了为对话设计的知识图谱，里面涵盖了比较多样化，高质量的内容，所以能进行一些风格多样化的对话；
第四个是面对多样的用户是怎么让各种用户都满意的？
根据对话的历史以及内容的属性来选取最优的策略进行对话。通过心理学的问题来了解用户的性格从而更好地进行内容推荐。
基本实现过程如下：用户输入数据 -> 分析用户意图 -> 抓取关键参数 -> 匹配最佳回答–> 输出回答。
基本原理就是我们的目标给定输入句子X，生成目标句子Y，对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C，根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1,y2……yi-1来生成i时刻要生成的单词yi。每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。
利用上述框架，聊天机器人可以根据用户当前输入Message自动生成应答Response，形成了一个有效的问答对话系统。
相对基于检索类或者机器翻译类传统技术而言，基于深度学习框架的聊天机器人具有如下明显优点：
构建过程是端到端（End-to-End）数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果还不错的聊天系统，省去了很多特征抽取以及各种复杂中间步骤的处理。
语言无关，可扩展性强。只需要使用不同语言的聊天数据进行训练，不需要专门针对某种语言做相关的特定优化措施，这使得系统可扩展性大大加强。
训练数据扩大有助于持续提升系统效果，一般通过不断增加训练数据就能够带来持续的效果提升。
也存在下面缺点：
评价标准方面还有待深入研究，很多工作是通过人工来进行效果评价，还没有特别合适的专用于聊天机器人的评价标准，这是阻碍聊天机器人技术持续发展的一个障碍。
缺乏标准化的大规模训练数据。标准化的特大规模人与人对话数据相对缺乏。如果能够有大规模的标准聊天数据，很明显将能够极大促进技术进步。
技术仍处于发展初期。技术手段也好，实际系统效果也好，都有非常大的进步空间。
三、聊天机器人的未来发展
聊天机器人已开始渗透到了我们的日常生活中，只不过，它们还没有变成主流。电脑需要更好地理解人类的语言、情感和意图。人工智能必须在几个重要的方面获得发展，才可能有机会得到广泛的应用。
自然语言处理方面得到改善
聊天机器人越来越火，且应用至各行各业，微信、微博、QQ等众多社交平台纷纷选择嵌入人工智能，尤其能理解对话的语境与语义的虚拟聊天机器人成为核心，得益于日益成熟的人机自然交互技术，提升了用户体验。
了解消费者
人工智能要发挥作用，最关键的问题就是理解背景信息。正如营销和销售会以360度的视角来了解消费者，聊天机器人也需要更深入地了解它们互动的对象：他们是谁，他们是如何变成现在这个样子的，他们在寻找什么，以及他们过去做过什么。
阅读人类的情感
如果聊天机器人能够阅读人类的面部表情或语音变化，从而理解与它们交流的人的情感变化，那么它们将无疑能够提供更好的服务。聊天机器人现在只能应付简单的客户服务。如果用户感到失望或恼怒，那么聊天机器人可能需要将对话交给人类客服人员了。
文章二：聊天机器人
简介
聊天机器人（chatterbot）是一个用来模拟人类对话或聊天的程序。“Eliza”和“Parry”是早期非常著名的聊天机器人。它试图建立这样的程序：至少暂时性地让一个真正的人类认为他们正在和另一个人聊天。
Chatterbots已应用于在线互动游戏Tinymuds。一个单独的玩家可以在等待其他“真实”的玩家时与一个chatterbot进行互动。至少有一个公司正在制造一种产品，这种产品让你建立一个chatterbot以便用来掌握相关市场或关于你网站的其它问题。不难想象两个chatterbots互相交谈甚至互相交换关于自身的信息，如此一来，他们的对话将会变得更为复杂。（看看人工智能就会知道这个想法如果实现了会引起怎样的惊慌）。当然，他们可以使用更多普通的聊天缩略词。
盛行缘由
说白了，聊天机器人产生的原因是，研发者把自己感兴趣的回答放到数据库中，当一个问题被抛给聊天机器人时，它通过算法，从数据库中找到最贴切的答案，回复给它的聊伴。
此外，聊天机器人的成功之处在于，研发者将大量网络流行的俏皮语言加入词库，当你发送的词组和句子被词库识别后，程序将通过算法把预先设定好的回答回复给你。而词库的丰富程度、回复的速度，是一个聊天机器人能不能得到大众喜欢的重要因素。千篇一律的回答不能得到大众青睐，中规中矩的话语也不会引起人们共鸣。此外，只要程序启动，聊士们24小时在线随叫随到，堪称贴心之至。
进展
早期经典的聊天机器人是ELIZA (1966)与 PARRY (1972)。近期值得注意的则包括 A.L.I.C.E.，Jabberwacky，以及 D.U.D.E。虽然 ELIZA 和 PARRY 仅仅用于模拟笔谈，现在许多聊天机器人纳入游戏及网络搜寻的功能。1984年，《警察的胡子造了一半》（The Policeman's Beard Is Half Constructed）出版，据称作者是聊天机器人“瑞克特”(Racter)。[1-2]
相关的人工智能领域是自然语言处理。通常“弱人工智能”(Weak AI) 领域使用专门的软件或编程语言以完成特定的功能。例如 A.L.I.C.E.使用一种叫做 AIML 的标记式语言，适用于谈话代理的功能，并且已被各类开发人员采用，他们的产品叫做爱丽丝机器人(Alicebots)。不过 A.L.I.C.E.仍是纯粹运用类型配对的技巧，缺乏思考能力，跟1966年的 ELIZA 并无不同。“强人工智能”(strong AI) 则不同, 必须有智慧和逻辑推理的能力。
Jabberwacky 基于与使用者的即时互动，习得新的对答和语境，而不是驱动于静态的数据库。一些较新的聊天机器人也融合了即时学习与进化算法，根据每次聊天的经验，改善沟通的能力，一个著名的例子是“凯尔”(Kyle) ——2009年里奥迪斯 (Leodis) 人工智能奖得主。不过，通用型的谈话人工智能仍不存在，有些软件开发人员专注于实用方面：资讯检索。
“聊天机器人”竞赛聚焦于图灵测试或者更特定的目标。其中的两个年赛为“罗布能奖” (The Loebner Prize) 和“话匣子挑战赛” (The Chatterbox Challenge)。
如何评判一个机器人是否足够智能。
旁观者大多认为一个机器人能够回答的问题多，可以视为较智能，而不论是什么数据结构或算法的机器人，只要堆砌足够大的数据，在回答问题方面都能做到较为相近的正确率，显然，能够回答的问题数量只是代表了这个机器人后台的数据库是否足够大。
而智能不应是比较谁的数据库足够大，智能是多方面的体现：
1、学习能力
这是最根本，也是最难以提升的一条标准，一个可以自动成长、但数据量很小（能够回答的问题较少）的机器人显然是比一个不能自动成长、但数据量庞大（能够回答的问题较多）实用。机器人的本质是帮助人类，减少人类在各个领域的劳动量，如果一个机器人需要人工录入所有的知识，这本身就增加了人类的负担，是与制造机器人的初衷所违背的，这也是当前聊天机器人虽然较热，但应用较少的一个根本原因。
2、数据筛选能力
在拥有了自学习能力之后，机器人是对知识照单全收，还是有选择的学习较为正确的知识，是进一步评判机器人智能程度的一个标准。
如果机器人只能对知识照单全收，这个学习能力是不完整的，机器人还应或多或少拥有筛选能力。
3、自升级能力
在机器人按照设计者的数据结构、算法做到了自学习，并且拥有了一定程度的知识筛选能力之后，自升级能力会成为下一个堡垒。
学习能力的本质是按照设计者的算法将输入数据结构化为这个机器人的数据组织结构。
当“按照初始算法去结构化各类输入数据”之后，经过统计，发现这类规则不能适应某类知识组织形式或某领域知识时（错误率提高），设计者们应考虑如何让机器人尝试调整算法规则和数据组织结构以使得在错误率较高的知识组织形式或领域降低学习的错误率。
而很多早年出现的各类中文机器人，由于使用的都是最原始的“关键词匹配”方式，并没有数据结构的概念，是不应列入“智能聊天机器人”的范畴。
以下是A和J的一段对话：
1-A：你做梦么？
2-J：做。
3-A：当然。那么，你能记住你的梦么？
4-J：我能非常清晰生动地回想起它们。
5-A：是怎么样的？
6-J：我还不想跟一个机器人调情
很明显，机器是可以有“记忆的”。
如果没有长时记忆体，根据第2句：做。如何能够产生第3句？
如果没有长时记忆体，A是不会知道第2句的“做”是指的做什么，而第3句却精确的继续围绕“梦”的话题在讨论，说明A是有长时记忆体的。
飞信助手同样还没能在这方面更进一步，它只能对一句话做出快速反应，而没有连贯的思维能力和逻辑能力。距离真正的人工智能，飞信助手还只能称得上是小把戏，本质上它没有主动思考联想和记忆的能力。正如获得勒布纳奖铜奖的罗伯茨所说：“我并不深信图灵的理论，也不相信艾尔博特能思考。”作为艾尔博特的创造者，他打比方说，“如果你知道一种魔术秘密何在，明白它如何完成，它对你来说就不再神秘。”
但是它又确实代表着一种方向，在一定意义上，飞信助手相当于一个网络搜索引擎，负责网络信息的自动搜索、查询和处理，只是，它更亲切形象化，更符合人际交流习惯。飞信助手们的出现，似乎也有另一层意义，它展现出来的聪明与狡黠，会不会意味着——我们人类的思维和语言也许没有这么难模仿？会不会意味着——人类的语言习惯可以被总结复制，然后再将这个规律用在人类身上？
再进一步想象一下，或许某一天，电影《黑客帝国》里的场景真的会出现。人类制造了机器人，机器人却叛变，与人类爆发战争。会思考的电脑控制了人脑，人类则在电脑的欺骗下生活？
2014年，国内首个人工智能公司北京光年无限科技有限公司推出了图灵机器人，是中文语境下智能度较高的机器人大脑，是全球领先的中文语义与认知计算平台。
图灵机器人对中文语义的理解准确率高达90%，可为智能化软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等人工智能技术服务。
图灵机器人要应用场景包括智能客服、虚拟机器人、智能手表、智能车载和智能家居。其中虚拟机器人可接入微信、QQ等平台，搭建聊天机器人，与用户流畅交流。图灵机器人提供自然的中文对话能力，精准的中文语义分析能力，准确判断用户意图，同时还具有丰富的上下文场景及强大的自我学习能力。
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