人工智能聊天机器人的发展历程及构建过程详解

如今，世界正在逐步地向智能业务系统迈进，这些系统可以帮助或代表人类做出重要决策或执行重要行动，同时提供个性化体验。从电子商务系统到酒店管理系统，人工智能聊天机器人是当前商业技术领域的新兴技术，其关键优势在于可以随时随地进行互动，使企业能够在全球范围内接触到潜在客户。

这些智能软件系统使用人工神经网络（ANN）来分析先前的对话和研究模式，以展示针对查询的更加人性化的响应。一些聊天机器人甚至根据之前的对话呈现当前用户的偏好，以便为用户交互提供更真实的感觉。利用自然语言处理（NLP）、向量机、启发式和人工神经网络的组合，聊天机器人可以被设计为像人类一样智能响应。

这些智能响应的核心不是聊天机器人，而是这些计算机程序的智能化程度。

以下来看看人工智能聊天机器人的发展以及它们是如何构建的过程。

什么是人工智能聊天机器人？

人工智能聊天机器人是一种计算机程序或人工智能软件，可以基于强化学习模拟真实的人类对话，并对用户进行实时响应。人工智能聊天机器人使用短信、语音命令或二者的结合进行交互。人工智能聊天机器人使用自然语言与嵌入其中的人工智能功能进行通信。

人工智能机器人还被称为谈话机器人、即时通讯机器人、人工对话实体等。

创建人工智能聊天机器人的主要目的是帮助客户做出更明智的决策。

人工智能聊天机器人如何知道用户想要什么？

人工智能聊天机器人有两种设计方式来理解用户的需求。其中一个是在人工智能机器人做出反应的方式上应用有限的指导方针和内部结构。当用户提出的一组问题被预先指定为关键字并映射到相关的响应时，就可以完成这一过程。这种机制不需要来自人工代理的实时响应。这种人工智能机器人被称为功能有限的聊天机器人。

一个例子是自动银行机器人，它向调用者提出一组问题，以了解他／她想要什么。如果调用者发出的命令超出了范围，那么自动银行机器人将重复该指令或将该指令转移到银行的人工助理。

人工智能聊天机器人如何交互的第二种方法是通过了解用户正在寻找什么，并基于渐进式对话或加强学习来产生实时响应。虽然这种机制由于其复杂性仍在不断发展，但亚马逊的Alexa、Google智能助理、微信、人工智能聊天机器人等特定应用正在走向基于人类行为和优先特征的动态响应。自我学习能够帮助这些实体理解人类的思维，并有效地获得适当的信息，从而产生令人信服的反应。这些人工智能聊天机器人也被称为智能聊天机器人。

聊天机器人知道如何满足用户的请求吗？

尽管人工智能聊天机器人已经开发出来以满足用户的请求，并且提供适当的相关响应，但其挑战在于将请求映射到能够说服用户的更加智能的响应。在启发式和人工神经网络的帮助下，智能规划有助于人工智能聊天机器人学习从一个用户请求到另一个用户请求的过程，从而在完成任务之前提出智能响应。

规划是与人工智能聊天机器人执行的一系列动作相关的过程，它导致一个涉及确认、问题和信息传递的结构化对话。在内部，人工智能机器人必须进行智能构建，以形成结构化的响应。

如何确定聊天机器人是否智能？

聊天机器人用于评估问题，并通过自主工作提出智能解决方案。以下步骤将确定学习的人工智能聊天机器人是否智能：

首先，人工智能聊天机器人必须确定特定情况下的目标。

然后，它必须处理可用的信息，看看目标是否能够实现，如果不能实现，它必须请求更多的信息，这涉及到感知它所在的环境，以便执行一组给定的任务。

根据这些信息，必须使用递归模式，以查看目标是否可以实现。这涉及到基于环境的思考或决策。通常，来自用户的请求或响应被转换成一种机器可理解的形式，并以参数值的形式存储在信息库中，信息库中的参数值是经常从中检索到的。

持续构建知识的系统是一个影响其学习能力的互动系统。该知识库有助于聊天机器人更快地学习，识别相关信息以加快响应时间，并根据其随时间建立的决策能力，在人工神经网络的帮助下提供更令人信服的响应。

人工智能聊天机器人通过执行其决策来行动。

随着时间的推移，随着人类交互和查询存储在信息库中的数量不断增加，建立了一定程度的预测分析，这有助于人工智能聊天机器人学习提前计划来自用户端的查询。

设定指导原则和机器学习，帮助人工智能聊天机器人实时、真实地做出反应。聊天机器人只有进行编程才那么智能。而代码越灵活、越复杂，人工智能聊天机器人的响应就越真实和相关。

想让聊天机器人做什么？

聊天机器人通过采用智能程序，使其更具响应性，这取决企业希望聊天机器人做什么。如果其聊天机器人只是为了通过文本或语音以一组固定的响应来响应查询，那么它将充当从用户那里收集一定数量信息的收集器，并使用符合业务模型的有效的预定义响应进行响应。

一种更加进化和智能的聊天机器人形式被编程为解释用户请求的内容，并基于渐进式自学习实时执行任务。这种智能聊天机器人被称为聊天机器人助理，是迄今为止最好的人工智能聊天机器人。它可以帮助用户预订、购买产品、查找信息等。

另一方面，通过增强基于其收集的信息的响应呈现技能，可以使收集器机器人更加智能化。那么人们希望如何进行对话？

一些用户寻找特定于域的解决方案，其中有一个预期的输出映射到相应的输入，而另一些用户则寻找一般性的讨论。还有一些注重情感进化的聊天机器人，如Eviebot和Boibot，它们以人类情感的方式智能地回应问题。

人工智能聊天机器人的智能交互包括通过语音或文本响应各种主题和讨论，如正常的人类交互。这些聊天机器人被标记为“开放域”，通过分析存储在数据库中的信息，选择最佳响应或制定响应来进行操作。根据用户是否正在寻找特定答案或希望获得不同的答案，其对话必须通过“封闭域”或“开放域”人工智能聊天机器人进行。

构建人工智能聊天机器人可以预见到挑战吗？

人工智能聊天机器人的智能建设有很多方面需要考虑，例如场景意识建设、个性发展、内部信息解析、情商、正负反应校准，影响评估等。

（1）人工智能聊天机器人智能系统的场景集成具有挑战性和复杂性。这对于定义人工智能机器人执行交互的方式也非常重要。采用物理环境和语言环境，是为了获得合理的反应，将对话嵌入到矢量格式中需要大量的编程工作。关于用户的时间戳和位置细节需要与聊天机器人集成。

（2）连贯响应包括对语义相同但以不同方式提出的问题给出相同的答案。例如，“你叫什么名字？”和“我能叫你什么？”实现一致性的规划工作具有挑战性。

（3）由于开放域人工智能聊天机器人的响应是动态的，基于实时智能和信息挖掘，因此其性能评估变得具有挑战性。工作人员对人工智能机器人性能的判断可能因人而异，这对评估具有挑战性。这对于执行输入和输出映射的特定于域的人工智能机器人来说比较容易衡量。

（4）阅读意向培训非常重要，以便为聊天机器人必须接受培训的各个查询提供相关的响应。处理多个基于场景的问题所需的多样性对于编入人工智能机器人是一项挑战。在不久的将来，企业将使用聊天机器人进行营销活动，更好地与客户沟通，并实现更好的业务转换。

智能平台是替代方案吗？

在智能通信领域，聊天机器人已经成为有效的业务催化剂，可以与客户建立联系，从而获得有价值的业务信息。像Google智能助理这样的聊天机器人建立在充当信息代理的智能平台上。聊天机器人是这些平台上的传感器，它们根据给出的指令执行任务。该平台可以分析用户目标，收集信息，挖掘存储的信息，进行处理，并将信息转换为人类可理解的形式。