20世纪60年代中期，计算机科学家约瑟夫·魏岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）发明了首个聊天机器人程序——伊莱扎（Eliza）。通过使用模式匹配和替代方法，伊莱扎可以模仿人类会话，给人以这个程序可理解人们问题的错觉。

如今，聊天机器人已经能够给用户提供这样的感觉：它们不仅可以听到你说的话，还能加以理解。我们曾试验过许多聊天机器人，包括零售机器人可在网站上帮助回答基本问题，帮助管理病人护理，甚至出现在社交媒体上。可是，它们依然无法复制2个人类之间的沟通。虽然聊天机器人拥有巨大的增长潜力，但其必须克服许多挑战。

在我们讨论聊天机器人的进化方向前，首先让我们看看聊天机器人如今具备的能力。当前聊天机器人可以理解我们正在说的话，这通常需要自然语言处理器，这个计算机程序被设计为口语或书面语提供特定含义。许多聊天机器人可以使用专家系统软件，以模仿人类专家的决策能力，通过从有限的信息子集中做出选择以回答某个问题。

聊天机器人领域的研发人员认为，不久的将来，更多聊天机器人将被植入深度学习能力，即通过访问庞大的数据预测和提供更广泛问题的答案。所期望达到的效果是：消费者不会意识到与他们沟通的不是人类。

局限性与机遇

聊天机器人面临的最大挑战之一将是访问和检索巨量数据。举例来说，我们从大量零售案例中得知，许多消费者不想与计算机互动。他们期望真正的人类能帮助他们解决问题。聊天机器人唯一能够提供模拟人类体验的方式就是获得AI的支持。可是，要想实现这个目标，我们必须首先解决为深度学习构建大量数据的难题，在某种程度上，这要求积累海量数据。

在汇编大量数据后，我们还必须考虑与聊天机器人互动的个体的心理，以了解如何让他/她融入到互动中。人们如何与聊天机器人互动？人类庞大的群体中，每个人用于描述相同问题的措辞都不尽相同。何时与聊天机器人互动？他们如何引导广大用户获得正确解决方案？随着大量数据的使用，我们将开始看到聊天机器人可以更精确地复制人类对话，更好地理解语言和情景词汇。

AI与聊天机器人

尝试教授聊天机器人学习我们日常的对话模式非常具有挑战性。从计算角度来看，这是个巨大问题。目前有些AI算法已经可以解决部分问题，比如AI社区将聊天机器人的语言评估融入到搜索引擎中，这就做得不错。当你通过谷歌询问某个问题时会发生什么？即使你输入的语句并非百分之百正确，它也很可能帮助找到这个问题的正确答案。

当你将这种成功与聊天机器人对比时，你会很容易看到，在对话中使用人类语言并不容易。这种技术必须限制在独特的对话中，并理解会话内容，以及当前的语句与过去语句的联系，最终提供类似人类的智能答案。

AI社区继续努力研发技术解决这个问题，希望我们最终能够研发出与真实人类对话的类似体验。不幸的是，深度学习的局限性意味着，几乎没有计算机科学家重点研究将个性化添加到聊天机器人的响应中。这个问题的核心是，AI与聊天机器人技术都在尝试解决许多复杂问题，以便提供可理解的、雄辩的聊天对象。

聊天机器人的未来

聊天机器人是当前AI领域最热门的话题之一，在未来几年中，它们的用途将更加广泛，同时也变得更加隐秘。全新的创新使用方式将帮助回答这样的问题：聊天机器人在哪些领域使用可被接受？它们如何能被用于更好地为不同领域的用户服务？

当然，真正的问题是，聊天机器人是否能够满足用户的期望，它们是否能让聊天对象相信：他们正在与人类聊天。举例来说，Facebook将聊天机器人融入其消息应用Messenger中，允许企业为消费者创建互动。亚马逊的Echo允许用户访问聊天机器人，利用它们播放音乐或支付信用卡账单。Domino’s则允许消费者通过社交媒体订购披萨饼。

如果我们回顾AI领域过去50年的进化历程，最大的成功就是将算法作为AI研究的开始，我们不再认为浏览器搜索属于AI范畴。我们将在聊天机器人领域看到同样的事情，因为这些算法正在其他领域被执行。的确，在未来10年中，我们很可能发现，我们不再将聊天机器人视为独特技术，而只是应用或其他技术的某个部分，尽管这种技术我们还未想象出来。