1. 聊天机器人的发展历史

聊天机器人是一种通过自然语言模拟人类，然后与人进行对话的程序。

1.1 聊天机器人的溯源和发展（1950-1990）

1950年，艾伦·M·图灵在《Mind》杂志上发表了一篇文章《计算机机械与智能》。 本文以“机器能思考吗？”这个问题开始。 并提出了经典问题图灵测试。 通过图灵测试被认为是人工智能研究的最终目标，图灵本人也因此被称为“人工智能之父”。

1966年，最早的聊天机器人程序ELIZA诞生。 它是由麻省理工学院的 Joseph Weizenbaum 开发的，用于开发用于临床模拟罗杰斯心理治疗的 BASIC 脚本程序。 该实现技术仅对用户输入计算机的话语进行关键词匹配，回复规则由人工编写。

1972年，美国精神病学家Kenneth Colby在斯坦福大学使用LISP编写了计算机程序PARRY，用于模拟偏执型精神分裂症的表现。

1988 年，英国程序员 Rollo Carpenter 创建了聊天机器人 Jabberwacky。 该项目的目标是“以有趣、娱乐和幽默的方式模拟自然的人机聊天”。 这个项目也是通过与人类的互动而创建的。 Jabberwacky 是人工智能聊天机器人的早期尝试，并未用于执行任何其他功能。 该技术是利用上下文模式匹配技术来找到最合适的回复内容。

1988年，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的Robert Wilensky等人开发了一种名为UC（UNIX Consultant）的聊天机器人系统。 UC聊天机器人的目的是帮助用户学习UNIX操作系统。

1990年，美国科学家兼慈善家休·G·勒布纳设立了勒布纳奖，这是一项年度人工智能竞赛。 勒布纳奖旨在通过对话来测试机器的思维能力。 它被视为一种图灵测试。 比赛奖项分为金、银、铜三个类别。 迄今为止，还没有参赛项目达到金奖或银奖标准。

1.2 聊天机器人研究的兴起（1990-2010）

在勒布纳奖的推动下，聊天机器人的研究达到了高潮。 比较有代表性的聊天机器人系统之一是ALICE（人工语言互联网计算机实体），它诞生于1995年12月23日。随ALICE发布的AIML（人工智能标记语言）目前广泛应用于移动虚拟助手的开发。

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2001年，SmarterChild在短信和即时通讯工具中广泛流行，使聊天机器人成为即时通讯领域的第一个应用。 2006年，IBM开始开发Watson，这是可以用自然语言回答问题的最强大的大脑。 作为基于IBM“深度问答”技术的超级计算机，Watson可以使用数百种算法在3秒内找到特定问题的答案。

1.3 聊天机器人研究方兴未艾（2010年至今）

2010年，苹果推出了人工智能助手Siri。 Siri的技术来自美国国防高级研究计划局宣布的CALO项目：一个简化复杂军事事务并具有学习、组织和认知能力的虚拟助手。 源自CALO项目的软件的民用版本是Siri虚拟个人助理。

此后，微软小冰、微软Cortana、阿里巴巴小米、京东极米、网易奇遇等各类聊天机器人相继涌现，这些聊天机器人逐渐渗透到人们生活的各个领域。

2016年，全国各大公司开始推出可用于构建聊天机器人系统的开放平台或开源架构。

2010年至今，标志性的聊天机器人产品如下图所示。

标志性的聊天机器人产品

摘要：随着人工智能相关技术的兴起，自然语言处理研究硕果累累，聊天机器人相关技术发展迅速。 与此同时，聊天机器人作为一种新颖的人机交互方式，正在成为移动搜索和服务的入口之一。 毕竟，搜索引擎的最终形式很可能是聊天机器人。 很多人工智能领域的探索者和开发者都想抢占、抢占聊天机器人这个新的交互入口。

2. 聊天机器人的分类及应用场景

下面从几个维度进行基于对齐的分类介绍。

2.1 聊天机器人根据应用场景分类

在线客服聊天机器人系统的主要功能是自动回复用户有关产品或服务的问题，从而降低企业客服运营成本，提高用户体验。 具有代表性的商用在线客服聊天机器人系统有小i机器人、京东极米客服机器人、阿里巴巴小米等。以京东极米客服机器人为例，用户可以通过与极米聊天来了解产品的具体信息、了解平台活动信息，并反馈购物过程中的问题。 此外，JIMI还具有一定的拒绝能力，因此它可以知道自己无法回答用户的哪些问题，并可以及时将用户转至人工客服。 阿里巴巴集团于2015年7月24日发布了名为“阿里巴巴小米”的人工智能导购虚拟机器人。阿里巴巴小米立足于客户需求所在的垂直领域（服务、导购、助理等）。 “智能+人工”的方式提供了良好的客户体验。

聊天机器人系统在娱乐场景中的主要功能是与用户进行无限话题的对话（聊天），从而提供陪伴和舒适。 其应用场景集中在社交媒体、儿童陪伴娱乐、游戏陪练等领域。 代表系统有微软的“小冰”、微信的“小微”、北京龙泉寺的“仙儿机僧”等。

教育场景中的聊天机器人系统可以根据教育内容的不同进一步划分。 此类聊天机器人的应用场景包括具有人机交互功能的学习培训产品，以及儿童智能玩具等。

个人助理应用可以通过语音或文字与用户进行交互，使用户能够查询和处理个人事务，例如天气查询、短信方式、定位和路线推荐、闹钟和日程提醒、订餐等，以便用户可以更方便地处理日常任务。

智能问答聊天机器人系统可以用自然语言回答用户提出的基于事实的问题以及其他需要计算和逻辑推理的复杂问题，以满足用户的信息需求并辅助用户决策。 不仅必须考虑诸如什么、谁、哪个、何处、何时等事实性问题和答案，而且还应考虑诸如如何和为什么等非事实性问题和答案。 因此，具有智能应答功能的聊天机器人通常被用作聊天机器人的服务模块。

2.2 聊天机器人根据实现方式分类

从实现的角度来看，聊天机器人可以分为检索型和生成型。 检索聊天机器人的答案是预先定义的。 在聊天过程中，机器人使用规则引擎、模式匹配或机器学习训练的分类器从知识库中选择最佳回复并将其显示给用户。 生成式聊天机器人不依赖于预先定义的答案，但在训练机器人的过程中，需要大量的语料库，其中包含上下文聊天信息和响应。

虽然目前在特定的生产环境中，聊天服务一般由基于检索的聊天机器人系统提供，但基于深度学习的Seq2Seq模型的出现可能会使基于生成的聊天机器人系统成为主流。

2.3 基于功能的聊天机器人分类

基于功能的聊天机器人可以分为四种类型：问答系统、面向任务的对话系统、聊天系统和主动推荐系统。

分类问答系统、任务型对话系统、聊天系统、主动推荐系统

场地

特定领域

特定领域

开放领域

特定领域

主要功能

知识获取

完成用户期望的任务或操作

与用户聊天

信息主动推荐

典型应用场景

客户服务

订机票

娱乐、情感陪伴

为用户提供个性化推荐信息

典型应用

IBM沃森

苹果Siri

微软小冰

今日头条

目前，问答系统和主动推荐系统的评价指标比较客观，评价方法也比较成熟。 在面向任务的对话系统和填充系统中，给定相同的输入，系统可以以多种形式做出响应。 对于用户的同一个输入，通常会有多个合理且数量可变的响应，这使得很难通过客观的机制对其进行评估，因此需要加入人的主观判断作为评估的依据之一。

3. 聊天机器人生态系统介绍

通常，一个完整的聊天机器人系统框架如图所示，主要包括自动语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成五个主要功能模块。 应该指出的是，并非所有聊天机器人系统都需要语音技术。

例如，以文本方式实现人机交互的聊天机器人系统不需要自动语音识别模块和语音合成模块。

聊天机器人系统框架

自动语音识别（ASR）模块负责将原始语音信号转换为文本信息。 自然语言理解（NLU）模块负责将识别的文本信息转换为机器可以理解的语义表示。 对话管理（DM）模块负责根据对话的当前状态确定系统应采取哪些操作。 自然语言生成（NLG）模块负责将系统操作/系统响应转换为自然语言文本。 语音合成（Text-to-Speech，TTS）模块负责将自然语言文本转换为语音信号并输出给用户。

聊天机器人生态系统

3.1 典型聊天机器人框架介绍

Amazon Lex 是一项使用语音和文本在任何程序中构建对话界面的服务。 Amazon Lex 提供可扩展、安全且易于使用的端到端解决方案，用于构建、发布和监控开发人员发布的机器人。 下图展示了聊天机器人如何通过对话协助用户完成订花需求。

聊天机器人在订花场景中的应用

另一个典型的聊天机器人框架是Facebook的Wit.ai。 Wit.ai积累了大量高质量的对话数据，有效推动了聊天机器人系统的发展，通过人工智能与人类智能的结合，进一步提升了聊天机器人的智能水平。

场景1

场景2

场景3

3.2 典型聊天机器人产品介绍

聊天机器人有四类，包括问答系统、面向任务的对话系统、聊天系统和主动推荐系统。

3.2.1 Apple发布的个人语音助手Siri

Siri定位为面向任务的对话系统，为用户提供打电话、点餐、订票、播放音乐等服务。 Siri连接了很多服务，并且有“备份”操作。 当 Siri 无法理解用户的输入时，它会命令搜索引擎返回相关服务。 Siri的出现，引领了移动终端个人事务助理的商业发展趋势。

下图是Siri的技术框架：

Siri技术框架

3.2.2 IBM发布“最强大脑”

2011年2月，IBM斥资3000万美元开发的IBM Watson出现在美国著名智力问答节目《危险边缘》中。 面对节目中充满双关语的英语问题，IBM Watson能够分析并回答问题。 在庞大的自然语言知识库中寻找线索，并将这些线索组合成答案。 最终，IBM Watson 以压倒性优势击败了节目中最聪明的人类大脑，创下了该系列问答赛 27 年历史上的最高分。 IBM Watson 是 IBM 开发的问答系统。 它集成了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等技术的应用，形成了假设认知和大规模证据收集、分析和评估的系统。 深度问答技术。 IBM Watson可以以自然语言的形式分析数据，并通过大规模学习和推理为用户提供个性化服务。

3.2.3 Google发布的智能个人助理Google Now

2012年7月9日，谷歌发布了智能个人助理Google Now。 Google Now通过自然语言交互为用户提供页面搜索、自动指令等功能。 Allo是谷歌基于上述工作发布的语音助手。 Allo 能够随着时间的推移学习用户行为。

谷歌Allo

3.2.4 微软发布个人机器人助手Cortana和聊天机器人小冰

2014 年 4 月 2 日

微软小冰

3.2.4 主动推荐系统

主动推荐系统采用技术方法来实现个性化信息推送。 主动推荐系统不需要用户提供明确的需求。 而是通过分析用户的历史行为数据来构建用户画像，然后根据用户画像主动向用户推荐系统认为能够满足用户兴趣和需求的信息。 已广泛并成功应用于电子商务购物（如阿里巴巴、亚马逊）、社交网络（如Facebook、微博）、新闻资讯（如今日头条）、音乐电影（如网易云音乐、豆瓣）和其他领域。 主动推荐系统本质上是帮助人们解决信息过载问题的工具。 所谓信息过载，是指用户真正需要、感兴趣的东西被淹没在相似物品的海洋中。 主动交互可以显着改善用户体验，机器人的主动交互更接近真实的人与人对话，使对话更加自然。

和小冰聊天图

机器人主动推荐的对话

主动推荐的一种方式是基于知识图谱的主动推荐系统。 例如，在构建音乐领域的主动推荐系统时，可以先建立音乐领域的知识图谱和用户知识图谱，然后在用户信息搜索过程中建立用户音乐偏好的画像，从而更精准地将音乐推送给用户。 。

利用微信公众号实现主动推荐系统的流程

从图中可以看出，在用户点歌的过程中，主动推荐系统可以结合音乐知识图谱、用户的个人知识图谱以及用户的历史对话数据，综合给出最优的音乐推荐。

主动推荐系统与问答系统、面向任务的对话系统和聊天系统被认为是聊天机器人产品的四大类。

参考

1.《自然语言处理实践》